清華大學交叉信息研究院院長，中國科學院院士，2000年圖靈獎得主，南京圖靈人工智能研究院院長。
John E. Hopcroft
1986年圖靈獎得主，美國國家科學院和工程院院士，中國科學院外籍院士，康奈爾大學智能機器人實驗室主任、計算機科學系工程與應用數學的IBM教授。
Adi Shamir
2002年圖靈獎得主，國際著名密碼學專家，RSA非對稱加密算法的三位創始人之一。
Michael I. Jordan
加州大學伯克利分校教授，美國科學院、工程院、藝術與科學院三院院士，機器學習領域唯一一位獲此成就的科學家。
談教育
國外一流大學教授們論文很少
姚期智：先提問給John E. Hopcroft教授。您和中國大學有長期密切合作，且對他們的教學科研提出了寶貴建議。近年來，隨著中國高校的發展，您有沒有注意到中國高校發生的變化?
John E. Hopcroft：我和中國大學合作10年了，我覺得中國人才總數占世界的20%，但并不是每個人都能得到最好的教育。我和很多校長交流過，但是中國文化要求絕對的衡量標準，所以校長們注重發表論文的數量來獲得經費，但是這和大學的宗旨是關系不大的。大學培育的是下一代人才，但是如果教授們有太大的壓力要發表論文獲得經費，在教學上很難兼顧。
近年來，中國大學本科生的教育有很大提高，但是其獲得的教育水準還沒有比得上其他發達國家，這個我覺得短期很難改變。同時有很多企業跟我說找不到需要的人才，期望改善大學教育。
Adi Shamir：我來自以色列，想舉個以色列的例子。以色列人口800萬，跟南京差不多，但是有10個頂級大學。圖靈獎有四個獲獎者都來自以色列，我是其中一位。在以色列進大學很難，我們的教育體制是擇優錄取，這是我們文化的一部分，對于我們的學生有激勵。江蘇省政府也可以有所借鑒，把重點放在教育機制和文化的設立，追求卓越。
談AI
我們有算法，但是沒有智能
姚期智：第二個問題問Michael I. Jordan教授。現在各個行業都在熱捧AI，中國也是，您怎么看待這些領域的AI應用?未來趨勢如何?
Michael I. Jordan：我不認為每個人都知道“AI”代表什么(全場掌聲)。我們有算法，但是沒有智能。在對待AI技術的態度上，我認為不用讀已有的AI教科書，學生們可以學更多的別的東西，比如統計學、加密學、安全、經濟學的問題。
計算機是一個對內的學科，而我們構建的AI系統應該是關于外部世界的。研究AI要有批判精神，如果學計算機，也要關注系統體系，比如分布式系統等。
研究者不要只關注數據和算法，不要僅僅考慮如何發一篇前人沒有做過(也很少會有人看)的論文。全球流行的開源軟件Spark是由教授開發的，國外一流大學教授們論文很少，但是寫出了一個全球流行的軟件，我覺得中國大學要支持這樣的創新。
談網絡安全
現在比20年前還更糟糕
姚期智：下面這個問題想問Adi Shamir，密碼學和安全越來越重要，您覺得科學家在密碼學中累計的知識能否應付相關挑戰?
Adi Shamir：40年前幾乎沒有密碼學這個學科，但是現在，經過很多人的努力，這個領域已經打下了堅實基礎，有了長足進展，而且正在蓬勃發展。但是，密碼學只是計算機安全的重要鏈條之一。鏈條的強度取決于其中最弱的一環。從這個角度來看，現在計算機安全的情況，比20年前還更糟糕，因為黑客入侵事實上更容易了。這不是因為他們破譯了密碼，而是因為系統越來越復雜，一個小小的邊緣漏洞就會被黑客利用。希望AI+安全可以提出一些解決方案。
姚期智：AI技術在信息安全領域很熱門，AI技術有沒有潛力解決一些其他技術沒有辦法解決的問題?
Adi Shamir：安全領域有兩個方向，一個是進攻，一個是防御。進攻上，運用機器學習的地方不多。找到突破一個系統的方法、思考可能會出現的編程錯誤需要很多人類直覺、社會工程學，所以進攻主要還是靠人類智慧。
但是防御上，老的防御方法失效了，大量企業也意識到了。過去，殺毒軟件公司可能希望把所有已知病毒描述出來，看到病毒就知道不應該下載。但是病毒數量一直在增加，很難找到所有病毒種類。
機器學習在這里大有可為。機器學習使用大量標簽，在安全領域，有大量樣本和良性行為，但是惡意行為很難找到。所以可以做單方面良性行為學習，不告訴機器怎么區別好壞，只告訴機器什么樣的行為是好的，然后機器去判斷某個行為是不是屬于這個集合。
談“黑盒子”
年輕人，你們才是未來
姚期智：現在對于深度學習技術的透明度不夠的爭議頗多，深度學習普遍被認為是個黑盒子，你們覺得這個爭論可以在短期內得到解決嗎?
John E. Hopcroft：任何先進技術都有兩面性，需要社會來確保推動事情往好的方面發展。黑盒子可能會存在問題，但是我不確定從技術上能不能得到解決，可能更需要法規的保障。又回到教育，學生不只要理解技術，還需要得到通識教育，歷史、文化等。
Adi Shamir：很多深度學習技術目前確實是黑盒子，但是，自然智能也一樣，大腦運轉的機制我們也不清楚，也是個黑盒子。黑盒子是個問題，但是不管人工智能還是自然智能都有一樣的問題。
姚期智：目前人工智能創新速度確實讓人驚嘆，你覺得如何評價AI技術?比起過去三十年進展如何?哪些問題需要克服?
Michael I. Jordan：我兩個月前寫了一篇文章，人工智能革命尚未到來，已經有了50萬閱讀量，這是我閱讀量最高的文章，我的論文一般只有個位數閱讀量(笑)。 我在文章中說，AI并不是一種東西，是很多技術的集合，并不全是黑盒子，但是神經網絡是，是監督式學習，需要人類大量監督，比如無人駕駛。
對，年輕人，你們才是未來!不要被我們這些前輩這么初級的研究禁錮，不要只學AI，要有更廣泛的關注。
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