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韓國棋手李世石慘敗于谷歌研發(fā)的人工智能機(jī)器人“阿法狗”，引發(fā)外界對人工智能的強(qiáng)烈關(guān)注。

機(jī)器人下棋能夠戰(zhàn)勝人類，在其他更加復(fù)雜的工作方面是否也可能超越人類？人工智能是否已經(jīng)處于爆發(fā)期？中國工程院院士鄔賀銓，中國工程院院士倪光南，中科院院士鄂維南三位院士帶來不一樣的觀點(diǎn)。

人工智能進(jìn)入新時(shí)代

人工智能的誕生由來已久。

“一般認(rèn)為，人工智能研究起步于20世紀(jì)50年代。”中國工程院院士鄔賀銓指出，但在很長一段時(shí)間內(nèi)，人工智能只是停留在科學(xué)家的圈子里，并沒有走向應(yīng)用。

因此，在李世石和谷歌的人工智能機(jī)器人對弈之前，很多專家對“阿法狗”并不是特別看好，認(rèn)為人類可以在圍棋這個(gè)領(lǐng)域勝過機(jī)器人，但結(jié)果令人震驚。

“人工智能的發(fā)展曾經(jīng)遇到過瓶頸。上個(gè)世紀(jì)80年代，人工智能開始走下坡路，很多人工智能企業(yè)都開始轉(zhuǎn)向做其他業(yè)務(wù)了。但是需要強(qiáng)調(diào)的是，以‘阿法狗’作為標(biāo)志，我們看到人工智能已進(jìn)入新時(shí)代。”北大教授、中科院院士鄂維南向記者指出。

那么，這是什么原因呢？鄂維南認(rèn)為，人工智能近年來的發(fā)展在于，其核心技術(shù)有一個(gè)改進(jìn)，就是大數(shù)據(jù)的發(fā)展尤其是深度學(xué)習(xí)的突破，使得人工智能進(jìn)入了新時(shí)代。

“當(dāng)然，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展是關(guān)鍵。因?yàn)樗苿恿?lsquo;大數(shù)據(jù)+深度模型+數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)挖掘’時(shí)代的到來，使得每個(gè)人都得以享受到語音識別、文字識別、機(jī)器翻譯等重大智能應(yīng)用成果。但人工智能表現(xiàn)出色的另外一個(gè)因素，則是云計(jì)算的飛速發(fā)展使得計(jì)算能力得到飛速提升。”中國工程院院士倪光南說。

機(jī)器或?qū)氐捉夥湃祟?/strong>

在鄂維南看來，此前蒸汽機(jī)等的發(fā)展使得人類進(jìn)入了工業(yè)化的時(shí)代，這對人類歷史影響深遠(yuǎn)，人工智能的發(fā)展意義也非常重大，“工業(yè)化時(shí)代，人類造出了會勞動的機(jī)器，幫助人類從繁重的勞動中解放出來，提高了人類的工作效率，也讓產(chǎn)品生產(chǎn)進(jìn)入標(biāo)準(zhǔn)化模式。如今，我們正面臨下一個(gè)重大的突破，即智能化時(shí)代的到來”。

鄂維南認(rèn)為，智能化時(shí)代就是以會學(xué)習(xí)的機(jī)器為代表。過去，人和機(jī)器的區(qū)別在于人類會學(xué)習(xí)而機(jī)器不能思考，人類能夠通過學(xué)習(xí)積累很多經(jīng)驗(yàn)，從而使自己能夠作出合理的決策。如今，人類已經(jīng)造出了會學(xué)習(xí)的機(jī)器，并且人工智能機(jī)器人的學(xué)習(xí)效率要遠(yuǎn)高于人類。

“首先，機(jī)器人可以幫人類作決策，把我們從一些不大喜歡、比較繁重的體力和腦力勞動里解放出來，讓我們?nèi)プ龈挥袆?chuàng)造性的勞動。其次，和過去標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品不同，人工智能可以促使智能化、個(gè)性化的產(chǎn)品的問世，我們喜歡什么就能造什么。”鄂維南說。

中國人工智能人才匱乏

那么，中國的人工智能發(fā)展如何呢？鄔賀銓認(rèn)為，在個(gè)別領(lǐng)域我國的研究人員和企業(yè)做得還不錯。比如科大訊飛在中文語音識別方面是比較領(lǐng)先的，百度、阿里、騰訊也在人工智能方面有一定作為，“總體來說，在人工智能的應(yīng)用上我國走得很快”。

但鄔賀銓也指出，總體來看，中國的人工智能研究與國外相比還有差距，比如在一些有影響的文章發(fā)表、人工智能原創(chuàng)的技術(shù)，包括支撐人工智能的產(chǎn)業(yè)等方面還不如他人。

鄂維南也認(rèn)為，我國的人工智能發(fā)展還面臨很多挑戰(zhàn)，尤其人才缺乏是一個(gè)嚴(yán)重的問題。同時(shí)，在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域，我國研究人員的知識結(jié)構(gòu)還比較落后，需要加快更新。

“同時(shí)，社會各界對于一些基本概念的認(rèn)識還不夠，經(jīng)常容易混淆。比如一些政府部門在推動一項(xiàng)新措施的時(shí)候會把云計(jì)算和大數(shù)據(jù)混合在一起，這對推動大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展是非常不利的。”鄂維南說。

“當(dāng)然，在人工智能的研究方面，中國現(xiàn)在的速度很快，展望未來，不僅會縮小與國際的差距，也會走在前面。”鄔賀銓最后給出了積極的展望。

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