【網易智能訊 6月29日消息】2018 CCF-GAIR 全球人工智能與機器人峰會今日在深圳舉行。會上，中國科學院院士、清華大學教授張鈸發表了演講，對目前人工智能的發展階段做了詳細的梳理，並認為人類現在離真正的人工智能還有很長的一段路。會後，張鈸院士接受了網易智能等媒體的採訪，談到了剛剛成立的清華大學人工智能研究院的目標與人才培養。
目前的AI應用被限定在五個條件中
張鈸院士認為，過去人工智能的發展已經有很多進展，也有很多標誌性事件，但是過去這些成績，除了靠大數據、算法、算力等三個因素，還必須建立在合適的應用場景下，滿足確定信息、完整信息、穩定性、單任務、有限域這五個條件。
所以說，目前AI只能取代有確定性答案、重複性的機械類工作。
強AI只是概念， 有理解的人工智能才是目標
張鈸院士認為，強人工智能現在只是概念，並沒有具體的路徑。“但是有理解的人工智能是可以做出來的，只是這條路很漫長。”張鈸院士帶領的團隊也在朝著這個方向努力。
想要達到有理解的人工智能，首先要建立常識庫，讓機器具備常識推理能力。但是想要告訴機器什麼叫做“吃飯”、什麼叫“失眠”是非常非常困難的。張鈸院士介紹說，美國從1984年就已經開始做這類公司，但現在還沒有做好。
既然感性的東西無法用知識表示，無法用符號模型，只能用神經網絡、準符號模型進行大量訓練。“後來從淺層神經網絡發展到多層神經網絡，深度學習起來以後，專業門檻也開始降低。”張鈸說到。
但是，這樣的深度學習系統只是一個機械分類器，不是一個感知器，儘管經過大量數據訓練可以把各種動物分的很清楚，但是並沒有認識這些動物。也就是說，機器只有感覺，沒有知覺。僅僅依靠數據驅動的深度學習，很難到達真正的智能。
這就帶來了一個很大的問題，我們通常說人大錯不犯，小錯不斷；但是這時候的機器是小錯不犯，大錯不斷。張鈸院士舉了自動駕駛的例子，目前自動駕駛汽車在簡單路況上勉強可以用，但絕對無法突破複雜路況，“因為每個人都會有意無意破壞交通規則，令數據驅動方法失效。自動駕駛汽車無法窮盡所有的路況。”
張鈸院士透露自己的團隊如果做有理解的人工智能，即把符號變成向量，投射到語義空間，“如果能把語義、語音空間投射到同一空間，就可以做到有理解的人工智能，但是目前投射時候語義會丟失，我們正在攻克這個難題。”
張鈸院士最後說到，目前人工智能需要解決的最難的問題是圖靈測試，也就是開放領域問答。很多公司都聲稱其機器人通過了圖靈測試，其實並沒有。“人工智能永遠在路上，這才是人工智能的魅力。而且，只要這些問題解決了，人類社會將發生本質改變。”
清華大學AI研究院要吸引全球人才， 孵化人工智能界的BAT
在會後的媒體採訪中，張鈸院士還回答了關於清華大學人工智能研究院的一系列問題。
在如何建設清華AI研究院的問題上，張鈸院士特別提到了人才，他說，想要建立國際一流的研究院，就必須吸引全世界的人才，清華大學AI研究院未來至少20-30%的人才是外國人。所以，清華大學AI研究院要著力建設一個寬鬆的研究環境，首先能留住人才，其次能吸引國外優秀人才，尤其是領軍人才。
關於未來的目標，張鈸院士說，作為研究型機構，清華大學AI研究院的本分是要搞好學術研究，“但是AI又與應用結合相當緊密，因此AI研究院不僅僅是開開會，我們的研究一定要產生出算法，研究院要孵化出AI新產業，甚至成為人工智能界的BAT。”（小羿）
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