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今天，我们来聊聊“人工智能”，通用人工智能巨大突破还需尽洪荒之力

小U说

我们总是对未来充满想象，但无论想象中的未来是什么样，人工智能都是必不可少的元素之一，那么，到底什么是人工智能，未来人工智能又会变成什么样？

什么是人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

总之，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。近年来，人工智能引起了全社会的广泛关注。

中国人工智能大会（CCAI）召开

2016年8月26日至27日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会发起主办、中科院自动化研究所与CSDN共同承办的2016中国人工智能大会(CCAI 2016)在北京召开。

大会邀请国内外知名人工智能专家出席会议并作为大会嘉宾发言。会议研讨内容覆盖了机器学习、人机交互、模式识别、自然语言处理(NLP)、认知科学、神经科学等人工智能领域的热门/前沿研究和产业实战。大会报告及讨论详细解读了当前人工智能的现状和发展趋势，探讨了人工智能的实践经验，展示了最新的技术创新产品与应用。

大会首日第一个主题报告来自中国科学院副院长、中国科学院院士、中国人工智能学会副理事长谭铁牛。在题为《关于人工智能发展的思考》（部分摘录见后文“专家观点”）的报告中，谭铁牛院士深刻地解读了中国人工智能实践取得的进展和存在的问题，并对学术研究和产业实践方向提出了自己的建议。

微软人工智能首席科学家、IEEE Fellow邓力的报告聚焦于业界最为熟悉的大数据与深度学习。以《驱动大数据人工智能多种应用的三类深度学习模式》为主题，邓力阐述深度监督学习、深度非监督学习和深度强化学习等三类深度学习模式的关系和区别，以及这三类深度学习模式和大数据的关系，并通过微软团队的实践案例，详细说明了在不同人工智能应用选用不同深度学习模式的理由和实际效果。

专家观点： “人工智能切忌跟风”

现状

人工智能产业化蓬勃发展，2015年全球人工智能市场规模为1270亿美金，今年预计将达到1650亿美金，谭铁牛院士预计到2018年将超过2000亿美元。

人工智能从1956年提出，到今年正好60年，谭铁牛认为对人工智能来说，今年是非常特殊的一年。其中特别值得一提的是，专用人工智能领域近一年取得了突破性进展，“阿尔法狗”是一个重要标志性。

此外，谭铁牛介绍，新版的人型机器已能稳步行走，自动驾驶汽车、语音识别、人脸识别、虹膜识别也都取得了长足的发展，这是往年所看不到的景象。

回顾

关于人工智能领域的发展，谭铁牛院士回顾了过去一年人工智能领域的十大标志性事件。

第一项，“阿尔法狗”;

第二项，各国政府高度重视人工智能发展，包括今年5月份美国白宫举行4场研讨会讨论，包括我们国家大家也知道5月份几个部委发布了《互联网+人工智能三年的行动实施方案》还是值得一提的事;

第三项，IBM发布类脑超级计算机平台，是基于前几年发布的芯片;

第四项，软银320亿美元收购ARM，这还是很大的收购;

第五项，谷歌、facebook等开源人工智能基础平台，这是值得一提的，反映了一个趋势和动向;

第六项，创建公益性的人工智能机构OpenAI，我认为很值得一体，10亿美金;

第七项，学术方面的，Science发表Bayesian Program 论文;

第八项，微软深层残差网络夺冠2015年ImagnNet;

第九项，谷歌量子计算机取得重要的突破，为人工智能计算搭建一个平台;

第十项，剑桥大学成立人工智能伦理研究所。

未来

他总结了人工智能领域的十大趋势：

第一，人工智能热潮全球化，从东方到西方，从发达国家到发展中国家，从大国到小国，都掀起了热潮。

第二，产业竞争白热化，各种并购和招聘人才，都希望来参与竞争。

第三，投资并购密集化，过去一年大小收购投资，从几百亿到几个亿，数不胜数，更小规模则更多。

第四，人工智能应用普适化，向各个领域渗透。

第五，人工智能的服务专业化，一个是研究通用化的人工智能，一个是专业化的人工智能。

第六，基础平台开源化，包括IBM、谷歌建立了开源的平台是过去一年特别明显的一个新的特征。

第七，关键技术硬件化，比如IBM的类脑计算平台。

第八，技术方法集成化，单一的人工智能计算理论和方法不可能包打天下，集成创新势在必行。

第九，学科创新协同化，多学科跨界融合、交叉协同，创新人工智能创新途径，包括量子技术跟人工智能的结合。

第十，社会影响大众化，人工智能的影响的社会化大众化。

呼吁

尽管发展迅速，但通用人工智能的研究与应用依然任重道远。

“要在通用人工智能方面取得巨大突破还需要尽洪荒之力，这四句话描写了人工智能目前的水平：有智能没智慧，有智商没情商，会计算不会算计，有专才无通才。”谭铁牛说。

比如，人工智能在翻译“中国队谁也赢不了”，就会陷入不知道怎么翻的境地，在通用人工智能方面还有很多问题解决不好。

中国该如何应对这些趋势，抓住这个机会？谭铁牛认为首先应该有一个人工智能的规划，“上面要有规划，因为只有通过顶层规划协调，才能实现一盘棋，最终实现人工智能强国，未来的世界科技强国一定是一个人工智能的强国。”

其次，谭铁牛认为要推动人工智能诸多利好政策的及时落地，“归根结底这些好政策能不能及时落地，否则政策也是空的，关键要落地，要建设我国自主可控的人工智能创新体系。”

这一体系被他概括成为“人工智能的核高基”：核就是核心技术，高就是高端设备与应用，基就是基础理论设施。

谭铁牛表示，要发挥互联网大国的优势，把我们的数据和用户优势资源转化为人工智能技术优势，最后深化人工智能技术推广应用，做大做强智能产业，加强人工智能教育与科普，培养高素质人才队伍，最后支持人工智能社会学的研究。

思考

关于人工智能未来发展的若干思考，谭铁牛认为，首先要保持警醒，热潮下面尤其需要有一份冷思考。

他表示，阿尔法狗在围棋上的表现，确实提高了人们对人工智能的期望，但是切记，不能对人工智能提出过高的期望，希望太高，如果没有实现就会非常失望，甚至绝望，人工智能60年的发展过程中有很多这样的教训，因而在热潮下一定需要冷静地思考。

“有高潮一定会有低谷，这是发展的客观规律，任何一个时段不可能一直蓬勃，引用最新的新兴技术成熟度曲线，大家可以看到，智能机器人、认知专家顾问等热门技术正处于期望膨胀期，接下来可能是幻灭期，所以需要我们冷静的思考。”

在此基础上，谭铁牛强调人工智能要切忌跟风。“这几年风口热好像说的很多，站在风口上猪都会飞起来，台风一过摔死的是谁啊，是被风吹起来的，所以我觉得后面是我的话，找风口不如找关口，就是要找发展的瓶颈在哪里，突破那个瓶颈，你就可能开创一个新天地，抢占先机。所以找风口不如找关口，大家不要再跟风。”

同时，对于人工智能来说，需要不忘初心、继续探索，回归人工智能的本源。谭铁牛表示，随着信息科技与脑类科技的交汇，人脑智能机理的挖掘孕育着信息科技的重大变革。但要记得解决什么问题，别走偏了，从研究内容追问研究的目的，回归本源。

此外，人工智能需要苦练内功，重视前沿基础理论研究。谭铁牛称，人工智能现在是家喻户晓，但不能被当下的热点一叶障目，尽管现在效果很好，但深度学习不等于AI，深度学习只是人工智能领域机器学习方向的一种方法。

他认为，深度学习的成功不是理论方法的突破，而是在大数据和大规模计算资源驱动下的基于基础理论的技术突破，其本质是通过映射对复杂函数进行逼近，所以深度学习依旧存在明显的局限性，尤其在任务的切换和对环境变化自身完善方面，对小样本的举一反三等方面，人工智能与人类还是相差甚远。