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1968年，當(dāng)斯坦利·庫布里克的《2001太空漫游》上映時(shí)，即將實(shí)現(xiàn)首次登月壯舉的人類自信爆棚，對(duì)片中口蜜腹劍、想要謀害人類宇航員的電腦HAL嗤之以鼻。25年后，當(dāng)史蒂文·斯皮爾伯格拍攝《人工智能》時(shí)，人們依舊堅(jiān)信，有能力與人類一較高下的人工智能，還離得很遠(yuǎn)很遠(yuǎn)。

但今天，人們意識(shí)到，我們低估了自己。人工智能的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，近年來以驚人的速度發(fā)展：2015年全球人工智能市場規(guī)模為1270億美金，今年預(yù)計(jì)達(dá)到1650億美金，到2018年預(yù)計(jì)超過2000億。

人工智能正在達(dá)到一個(gè)新高潮。然而中國科學(xué)院副院長、中國科學(xué)院院士、中國人工智能學(xué)會(huì)副理事長譚鐵牛卻提醒人們：熱潮之下，人工智能釋放洪荒之力之前，更需要冷靜的思考。

只能獨(dú)當(dāng)一面

從1956年提出，人工智能到今年已走過了60年。我們的生活中，也開始越來越常見到AI技術(shù)的身影。然而在譚鐵牛看來，當(dāng)前人工智能成就，主要集中在專用人工智能領(lǐng)域，通用人工智能的研究與應(yīng)用，依然任重道遠(yuǎn)。

“要在通用人工智能方面取得實(shí)質(zhì)性突破，還需要盡洪荒之力。”譚鐵牛說。在他看來，目前人工智能是有智能沒智慧，有智商沒情商，會(huì)計(jì)算不會(huì)算計(jì)，有專才無通才。

比如，深藍(lán)、沃森和AlphaGo都是高度專業(yè)化的、目的單一的機(jī)器，只能在一件事上做得很好。深藍(lán)和沃森不能下圍棋，AlphaGo不能下國際象棋或參加 Jeopardy，甚至最基本的水平都不行。它們的智能范圍非常狹窄，也不能泛化。

簡言之，人類還沒能創(chuàng)造出可以解決多種多樣、不同類型問題的通用人工智能。例如聽一兩年人類對(duì)話的錄音就能自己說話的機(jī)器人。“真正的通用智能能靈活地?zé)o監(jiān)督地學(xué)習(xí)，或能足夠靈活地選擇自己想要學(xué)習(xí)的內(nèi)容，不管那是玩棋盤游戲，還是設(shè)計(jì)PC板。”譚鐵牛說。

不要熱昏了頭

過去一年，人工智能的熱潮已在世界涌動(dòng)。

阿爾法狗， IBM發(fā)布類腦超級(jí)計(jì)算機(jī)平臺(tái)，軟銀320億美元收購ARM，谷歌、facebook等開源人工智能基礎(chǔ)平臺(tái)，創(chuàng)建公益性的人工智能機(jī)構(gòu)OpenAI，谷歌量子計(jì)算機(jī)取得重要的突破，劍橋大學(xué)成立人工智能倫理研究所……熱點(diǎn)頻頻，此起彼伏。

但在譚鐵牛看來，深度學(xué)習(xí)的成功不是理論方法的突破，而是在大數(shù)據(jù)和大規(guī)模計(jì)算資源驅(qū)動(dòng)下基于基礎(chǔ)理論的技術(shù)突破，其本質(zhì)是通過映射對(duì)復(fù)雜函數(shù)進(jìn)行逼近。

就目前這些進(jìn)展而言，深度學(xué)習(xí)依舊存在明顯的局限性，尤其在任務(wù)的切換和對(duì)環(huán)境變化自身完善方面，對(duì)小樣本的舉一反三等方面，人工智能與人類還是相差甚遠(yuǎn)。況且深度學(xué)習(xí)只是人工智能領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)方向的一種方法。盡管效果很好，人們也必須進(jìn)行思考如何克服它的瓶頸，以及人工智能發(fā)展下一個(gè)關(guān)口在什么地方。

“人們應(yīng)保持警醒，熱潮下尤需要冷思考。智能機(jī)器人、認(rèn)知專家顧問等熱門技術(shù)正處于期望膨脹期，但接下來就可能是幻滅期。”

十大趨勢要跟上

不過，雖然整個(gè)AI行業(yè)還面臨著技術(shù)創(chuàng)新剛起步，產(chǎn)品應(yīng)用不成熟、用戶體驗(yàn)糟糕，甚至存在產(chǎn)業(yè)鏈條斷層等一系列問題，但其所代表的發(fā)展潮流，無可違逆。

譚鐵牛認(rèn)為，未來，人工智能十大趨勢是：熱潮全球化、產(chǎn)業(yè)競爭白熱化、分投資并購密集化、應(yīng)用普適化、服務(wù)專業(yè)化、基礎(chǔ)平臺(tái)開源化、關(guān)鍵技術(shù)硬件化、技術(shù)方法集成化、學(xué)科創(chuàng)新協(xié)同化、社會(huì)影響大眾化。

“從淺層智能到深層智能，從專用人工智能到通用人工智能，從機(jī)器智能到混合智能，從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)到數(shù)據(jù)和知識(shí)協(xié)同驅(qū)動(dòng)，從線下智能到云上智能，從網(wǎng)下到網(wǎng)上……這些趨勢反映了人工智能社會(huì)化大趨勢，智能化是新一輪科技與產(chǎn)業(yè)革命的顯著特征。” 譚鐵牛說。

如今，在資本頻頻流向人工智能創(chuàng)業(yè)公司的同時(shí)，包括亞馬遜、IBM、谷歌、Facebook、微軟、英特爾、蘋果等IT、互聯(lián)網(wǎng)巨頭，包括豐田、本田以及特斯拉、Uber，均建立了專門的人工智能實(shí)驗(yàn)室，探索人工智能在不同領(lǐng)域的垂直應(yīng)用。

在中國，相關(guān)行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)對(duì)人工智能也保持著與歐美企業(yè)同步的進(jìn)程。今年4月，百度的無人車、人工智能等創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目獨(dú)立出來。去年阿里創(chuàng)始人馬云首次提出互聯(lián)網(wǎng)已從IT時(shí)代進(jìn)入DT時(shí)代。阿里人工智能戰(zhàn)略正是基于DT時(shí)代的大商業(yè)體系展開。

“人工智能，正在成為中國企業(yè)在全球技術(shù)創(chuàng)新競賽中，謀求超車的新拐點(diǎn)，將會(huì)推動(dòng)中國企業(yè)在下一個(gè)十年贏得技術(shù)話語權(quán)和市場主動(dòng)權(quán)。”譚鐵牛說。

中國人該干什么

人工智能雖然尚處于初級(jí)階段，但作為一個(gè)未來關(guān)鍵性技術(shù)之一，它具備影響國家競爭力甚至國際格局的巨大潛力。因此，自人工智能誕生至今，各國都紛紛加大對(duì)人工智能的科研投入。

在譚鐵牛看來，人工智能如何更好地服務(wù)國家社會(huì)的發(fā)展，首先應(yīng)有規(guī)劃。只有通過頂層規(guī)劃協(xié)調(diào)，才能實(shí)現(xiàn)全國“一盤棋”，最終實(shí)現(xiàn)人工智能強(qiáng)國。

此外，還要推動(dòng)人工智能諸多利好政策的及時(shí)落地，建設(shè)我國自主可控的人工智能創(chuàng)新體系，即打造“人工智能的核高基”——核，就是核心技術(shù)；高，就是高端設(shè)備與應(yīng)用；基，代表基礎(chǔ)理論設(shè)施。

“我們要發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)大國的優(yōu)勢，把數(shù)據(jù)和用戶優(yōu)勢資源轉(zhuǎn)化為人工智能技術(shù)優(yōu)勢，深化人工智能技術(shù)推廣應(yīng)用，做大做強(qiáng)智能產(chǎn)業(yè)，加強(qiáng)人工智能教育與科普，培養(yǎng)高素質(zhì)人才隊(duì)伍，支持人工智能社會(huì)學(xué)的研究。”譚鐵牛說。

內(nèi)存條

國家將重點(diǎn)發(fā)展人工智能技術(shù)

發(fā)改委近日印發(fā)《關(guān)于請(qǐng)組織申報(bào)“互聯(lián)網(wǎng)+”領(lǐng)域創(chuàng)新能力建設(shè)專項(xiàng)的通知》，旨在提高“互聯(lián)網(wǎng)+”領(lǐng)域自主創(chuàng)新能力，促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。

通知提出兩大專項(xiàng)建設(shè)內(nèi)容和重點(diǎn)，分別包括促進(jìn)傳統(tǒng)行業(yè)融合互聯(lián)網(wǎng)和促進(jìn)人工智能技術(shù)發(fā)展。

在促進(jìn)人工智能技術(shù)發(fā)展方面，建設(shè)內(nèi)容包括三大類國家工程實(shí)驗(yàn)室，分別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程實(shí)驗(yàn)室，類腦智能技術(shù)及應(yīng)用國家工程實(shí)驗(yàn)室，虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程實(shí)驗(yàn)室。

類腦智能技術(shù)及應(yīng)用國家工程實(shí)驗(yàn)室方面，通知要求，針對(duì)我國腦認(rèn)知和類腦信息處理能力較為薄弱等問題，建設(shè)類腦智能技術(shù)及應(yīng)用創(chuàng)新平臺(tái)，支撐開展類腦計(jì)算系統(tǒng)、類腦信息處理、多模態(tài)感知、自主學(xué)習(xí)、認(rèn)知腦模擬、類腦多模態(tài)信息處理、腦神經(jīng)計(jì)算、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類腦機(jī)器人、面向類腦智能的核心芯片和操作系統(tǒng)等技術(shù)的研發(fā)和工程化。

（來源：科技日?qǐng)?bào)）