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人工智能的发展水平令人瞩目 ， 但目前的人工智能系统有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才无通才
人工智能的三个层面都有不少尚未解决的技术瓶颈 。 以应用层为例 ， 假如停车场没有地图 ， 无人车可能无法阅读标志标线 ， 从而无法顺利找到停车位或通往出口的路
看基础理论研究——
人工智能可分为专用人工智能和通用人工智能 ， 目前的进展主要是专用人工智能取得的 ， 通用智能系统的研究与应用仍然任重道远
阿尔法狗战胜人类围棋冠军；人工智能在大规模人脸识别中超越人类一般水平；语音识别系统准确率和专业速记员不相上下……近几年 ， 人工智能的发展水平令人瞩目 。
为何还要加强人工智能前沿基础理论的研究？
中国科学院自动化研究所研究员谭铁牛院士认为 ， 人工智能可分为专用人工智能和通用人工智能 ， 目前的进展主要是专用人工智能取得的 。 真正意义上完备的人工智能系统是一个通用智能系统 ， 能像人脑一样举一反三、融会贯通 。 但是目前的人工智能系统有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才无通才 。 通用智能系统的研究与应用仍然任重道远 ， 人工智能总体发展水平仍处于起步阶段 。 “人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石 。 要想取得最终的话语权 ， 我国必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破 。 ”
受访专家指出 ， 目前人工智能前沿基础理论的探索空间非常巨大 。 以当前最火爆的人工智能基础理论——深度学习方法为例 ， 它既非完美无缺 ， 更不是人工智能基础理论研究的全部 。
“深度学习方法具有局限性 。 ”英特尔中国研究院院长宋继强说 ， 比如深度学习能识别人脸 ， 但做不到通过一个人的讲话预测与另一个人之间的情感关系 ， 因为它缺乏这方面的知识输入 。
驭势科技负责人吴甘沙举例说 ， 一旦数据标得不准、数据集有偏见甚至“对抗”输入假数据 ， 深度学习就可能出错 。 明明是一只熊猫 ， 只要改动几百个像素 ， 深度学习有可能将其识别为海豹 。
浙江大学计算机学院副院长、人工智能研究所所长吴飞认为 ， 从数据驱动的领域人工智能向人类通用智能迈进 ， 尚有神经科学、认知科学乃至新数学模型等交叉的未知领域需要跨越 ， 路途依然遥远 。
“应该鼓励科研人员瞄准人工智能学科前沿方向 ， 开展引领性原创科学研究 ， 通过人工智能与脑认知、神经科学、心理学等学科的交叉融合 ， 重点聚焦人工智能领域的重大基础性科学问题 ， 形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系 ， 为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑 。 ”谭铁牛说 。
看关键核心技术——
人工智能可分为基础设施层、赋能层和应用层 。 三个层面都有很多核心技术 ， 都有不少尚未解决的技术瓶颈
近年来我国的人工智能技术取得了长足进展 ， 但一些关键核心技术仍需攻克 。
在吴甘沙看来 ， 人工智能可分为三层：基础设施层、赋能层和应用层 。 其中 ， 基础设施层是指基础理论算法和算力；赋能层涉及特定的应用场景 ， 比如语音识别、计算机视觉、专家系统、博弈系统和机器人；应用层指的是无人驾驶、智能医疗等综合场景 。
“三个层面都有很多核心技术 ， 都有不少尚未解决的技术瓶颈 。 ”他说 ， 从基础设施层来看 ， 前沿基础理论和算法仍有很大的突破空间 ， 芯片等硬件设备有待进一步国产化 。 从赋能层来看 ， 跟语音识别相关的人工智能整体进步很大 ， 但一些智能机器有时翻译出来的语言仍然不像“人话” ， 缺乏对语义的深刻理解；工业机器人可以处理某几个环节的问题 ， 却无法在总装环节像人一样通过肌肉和神经的灵敏操纵实现精确控制 。 从应用层来看 ， 无人驾驶是一个开放、动态、不确定的环境 ， 人类无法“喂”给机器世界上所有的交通场景 ， 无人车可能无法处理某类状况 。 假如停车场没有地图 ， 无人车可能无法阅读标志标线 ， 从而无法顺利找到停车位或通往出口的路 。
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