眼下，人工智能到底有多火？在近日由中科院虛擬經(jīng)濟與數(shù)據(jù)科學(xué)研究中心、北京國科金服金融信息服務(wù)有限公司聯(lián)合舉辦的第二屆全球投資大會人工智能分論壇上，中科院自動化研究所研究員黃凱奇舉例說：幾年前，人工智能研討會參會人員不到千人，最近兩三年突破了五六千人，還一票難求。凡是創(chuàng)業(yè)項目涉及人工智能，融資都非常容易，且不斷刷新紀錄。
面對這一火爆的形勢，作為我國人工智能領(lǐng)域的知名專家，黃凱奇卻有些擔(dān)憂。缺乏理論性的支撐、缺失標志性的應(yīng)用、缺少規(guī)?；漠a(chǎn)業(yè)，談及人工智能熱潮背后的困惑，黃凱奇連用了三個“缺”。
看起來所向披靡的人工智能究竟能干啥？黃凱奇表示，它能“背”會“聽”，能“算”會“看”。整體而言在語音識別、人臉識別等方面已取得了長足進步，有些方面比如認臉能力理論上已經(jīng)超越了人類肉眼，但并非戰(zhàn)無不勝。人工智能目前還處于嬰兒期，其智商大抵相當(dāng)于3歲的孩子，說不好、笑不真、想不清、動不穩(wěn)，這四“不”描寫了人工智能目前的現(xiàn)狀。
這與國際知名數(shù)學(xué)家、美國科學(xué)院院士、哈佛大學(xué)終身教授丘成桐的看法不謀而合。他曾公開表示，人工智能面臨的困難和挑戰(zhàn)是多方面的，其中很重要的一個問題是其理論基礎(chǔ)（黑箱算法）非常薄弱，當(dāng)下人工智能發(fā)展迫切需要一個可以被證明的理論作為基礎(chǔ)。
未來，人工智能應(yīng)何去何從？多位業(yè)內(nèi)專家表示，多學(xué)科跨界融合，交叉協(xié)同探索AI創(chuàng)新途徑，已成為人工智能發(fā)展的新趨勢。在這方面，美國已投入1億美元開展“阿波羅腦計劃”，希望通過對大腦計算模式的研究，幫助改進目前的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，以實現(xiàn)人工智能的突破。今后，應(yīng)深化人工智能技術(shù)成果在各行業(yè)特別是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級中的推廣應(yīng)用，加強產(chǎn)學(xué)研交流合作，推動人工智能技術(shù)成果的轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化；同時，建立健全相關(guān)政策與法律法規(guī)，規(guī)避可能的風(fēng)險。
“人工智能從1956年提出到現(xiàn)在經(jīng)歷了兩起兩落，如今隨著深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)的興起，再次迎來蓬勃發(fā)展。熱潮之下尤其需要冷思考，要么極冷要么極熱，‘酷暑’和‘寒冬’，無論哪一種都不利于人工智能長期健康發(fā)展。”黃凱奇說。
摘自《經(jīng)濟日報》
