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自“人工智能”（AI）于1956年被首次提出以來，雖然幾經(jīng)高潮與低谷，但在至今的60多年里，其發(fā)展不曾中斷。

如今，AlphaGo在圍棋比賽中戰(zhàn)勝人類冠軍李世石和柯潔早已成為人工智能史上的標志性事件，無人駕駛汽車獲發(fā)測試牌照即將上路同樣引發(fā)廣泛關注。那么，這是否說明人工智能已經(jīng)發(fā)展到了一個很高的程度？

對此，中國科學院院士譚鐵牛在5月29日的學部第六屆學術年會上表示，人工智能的春天剛剛開始。而上述成績的取得，可以說是從2010年之后人工智能獲得蓬勃發(fā)展才開始的。

近十年來蓬勃發(fā)展

“近十年來，隨著大數(shù)據(jù)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術的發(fā)展，人工智能技術成功跨越科學與應用之間的‘技術鴻溝’，突破了從‘不能用、不好用’到‘可以用’的技術拐點，進入了爆發(fā)式增長的紅利期。”譚鐵牛說，如今人工智能已成為推動新一輪科技和產(chǎn)業(yè)革命的驅動力，并由此日益得到國家政府部門、產(chǎn)業(yè)界和學術界的高度關注。

近年來，深度學習、強化學習、對抗學習等統(tǒng)計機器學習理論在計算機視覺、語音識別、自然語言理解、人機博弈等方向取得顯著成果。例如，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡的應用創(chuàng)新，國際計算機視覺競賽ImageNet圖像分類的Top5誤差率從2012年的16%降到2017年的3%左右。

在譚鐵牛看來，統(tǒng)計學習也正式成為人工智能走向實用的理論基礎。

當前，在全球范圍內(nèi)，人工智能技術生態(tài)（包括數(shù)據(jù)平臺、開源算法、計算芯片等）建設備受重視，Google、IBM等全球科技巨頭積極推動自主研發(fā)人工智能技術的生態(tài)建設。人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)也發(fā)展得如火如荼。全球知名創(chuàng)投研究機構CB Insights報告顯示，2017年全球新成立人工智能創(chuàng)業(yè)公司1100家，人工智能領域共獲得投資152億美元，同比增長141%。與此同時，“智能+”逐漸成為人工智能應用的創(chuàng)新范式，即人工智能技術向創(chuàng)新性的消費場景和不同行業(yè)快速滲透融合，例如華為Mate10搭載人工智能領域的深度學習芯片。

在這樣的背景下，人工智能逐漸為世界各國所重視。比如去年7月20日，我國發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，開啟了人工智能快速發(fā)展的新征程。

存在局限與諸多誤區(qū)

縱觀人工智能近年來的發(fā)展不難看出，其仍然主要集中在專用智能領域，即面向特定領域的人工智能技術，如人工智能程序在ImageNet圖像識別和LFW人臉識別中達到了超越人類的水平，微軟語音識別系統(tǒng)5.1%的錯誤率比肩專業(yè)速記員等。

對此，譚鐵牛表示，這是因為專用智能領域任務單一、應用背景需求明確、領域知識積累深厚、建模計算簡單可行，因此才形成了人工智能領域的單點突破，在局部智能水平的單項測試中可以超越人類智能。“但真正意義上完備的人工智能系統(tǒng)應該是一個通用的智能系統(tǒng)，而通用人工智能研究與應用可以說是剛剛起步，依然任重道遠。”

總體上，人工智能系統(tǒng)的能力維度可分為信息感知、機器學習、概念抽象和規(guī)劃決策4個方面。“目前人工智能系統(tǒng)在信息感知和機器學習方面進展顯著，但是在概念抽象和規(guī)劃決策方面還很薄弱。”譚鐵牛說，目前的人工智能系統(tǒng)可謂有智能沒智慧、有智商沒情商、會計算不會“算計”、有專才無通才。

比如，某高校食堂外懸掛著一條橫幅，上面寫著“歡迎新老師生前來就餐”。人們可以將其理解為歡迎“新老師生”前來就餐，但人工智能翻譯時卻很可能斷句為歡迎新老師“生前來就餐”。再如，“能穿多少穿多少”這句話，在天冷時和天熱時完全是相反的意思，但人工智能卻未必能翻譯出來。

此外，譚鐵牛指出，由于人工智能與人類智能密切關聯(lián)且應用前景廣闊、專業(yè)性很強，因此容易造成人們的誤解，也帶來不少炒作。例如，有些人錯誤地認為，人工智能就是機器學習（深度學習）、人工智能已經(jīng)達到5歲小孩的水平等。

有望引領新一輪科技革命

在譚鐵牛看來，當前人工智能正處于從“不能用”到“可以用”的技術拐點，但是距離“很好用”還存在諸多瓶頸，如數(shù)據(jù)、能耗、泛化、可解釋性、可靠性、安全性等，理論創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)應用發(fā)展空間巨大。

“人工智能的春天剛剛開始！”譚鐵牛表示，未來十年，人工智能將是最具變革性的技術。

而實現(xiàn)從專用人工智能（弱人工智能，具備單一領域智能）向通用人工智能（強人工智能，具備多領域智能）的跨越式發(fā)展，在譚鐵牛看來，既是下一代人工智能發(fā)展的必然趨勢，也是國際研究與應用領域面臨的挑戰(zhàn)性問題。同時，從機器智能到人機混合智能、從“人工智能”到自主智能系統(tǒng)的轉變，也將成為未來人工智能研究的主流方向。在這個過程中，學科交叉則是創(chuàng)新源泉和必然趨勢。

“比如，腦科學研究與類腦智能研究交叉，前者為后者提供生理學原理與數(shù)據(jù)，開啟全新計算模式；后者為前者提供仿真模擬手段、系統(tǒng)與平臺，支持科學假設的驗證。”譚鐵牛說，兩者相互支撐、相互促進、共同發(fā)展。

在他看來，隨著人工智能技術的進一步成熟以及政府和產(chǎn)業(yè)界投入的日益增長，全球人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模在未來十年將進入高速增長期。“人工智能+X”的創(chuàng)新模式將隨著技術和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展日趨成熟，將人類帶入普惠型智能社會。與此同時，人工智能將成為更多國家的戰(zhàn)略選擇，人工智能教育將會全面普及，相關法律法規(guī)也將更為健全。

摘自《中國科學報》