从识别到认知：AI之路还很长

本报讯（记者 马亚宁）昨天下午，2020世界人工智能大会云端峰会科学前沿全体会议召开。卡内基·梅隆大学计算机科学学院名誉教授Manuel Blum，加利福尼亚大学洛杉矶分校认知系统实验室主任Judea Pearl，中国工程院院士、同济大学校长陈杰，英国皇家工程院院士、欧洲科学院院士郭毅可，中国科学院院士梅宏，札幌市立大学校长中岛秀之，上海自主智能无人系统科学中心可信人工智能研究所何积丰院士，卡内基·梅隆大学计算机科学学院院长Martial Hebert教授等20多位全球人工智能领域的专家学者，以现场、连线等方式进行主题演讲和高端对话，聚焦人工智能最前沿科技发展趋势。

梅宏指出，人工智能形成新浪潮，主要突破在于感知。有了深度神经网络、深度学习，使得我们在感知上取得重大突破。目前，感知智能在各个行业赋能应用。“人工智能在各个行业的应用，是信息技术在各个行业应用的深化。AI和各行业、各领域知识的结合是必然。”当然，目前还主要是把工作交给机器去做，人工智能赋能行业应用还只是“扶植”，很难说形成了所谓真正的交叉。“我们更愿意看到计算机技术、人工智能技术或者信息技术，在某一个行业更为深度的应用。”

“我也认为，深度学习的发展让AI应用有了很大进步。但是，对于机器学习本身来说，还是有很多限制。”中岛秀之指出，第一个就是一定要有数据，有数据才能够有分析和信息，要把数据应用和现在的基础研究领域结合起来。关于机器学习的突破方向，与会专家提出最好是简单任务、简单环境，包括与设备相关的AI技术，以及与硬件和模型的结合等。例如，机器学习的黑箱加上原生数据或者通用数据，可以让机器学习更容易应用落地，可以采用来解决不同的问题。

“人工智能可以做很多事情，但人工智能要做正确的事情。在很多虚拟环境当中，机器都能作出正确的选择。真实世界中，正确和不正确之间的边界是很模糊的。”在郭毅可看来，我们如果觉得人工智能的领域已经到来的话，是有点天真了，“现在人工智能只是能够识别一些事物，它要真正认识一些事物，这是下一代的领域。”