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在以“智能科學(xué)的發(fā)展與應(yīng)用”為主題的第二屆智能科學(xué)國(guó)際會(huì)議上，被稱(chēng)為AI界鼻祖的邁克爾·喬丹親臨現(xiàn)場(chǎng)，為正在風(fēng)口上的“人工智能”潑了一盆冷水。

“在未來(lái)十年之內(nèi)，人工智能系統(tǒng)的‘智能’還非常有限，你并不會(huì)覺(jué)得它能和人類(lèi)一樣智能了。我認(rèn)為未來(lái)十年這些AI系統(tǒng)還不能像人類(lèi)這樣有這么高的靈活性和創(chuàng)造性�！眴痰ふf(shuō)。

喬丹與深度學(xué)習(xí)鼻祖Geoffrey Hinton一起，被認(rèn)為是人工智能領(lǐng)域兩位“根目錄級(jí)”人物，他的學(xué)生有深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域權(quán)威Yoshua Bengio，貝葉斯學(xué)習(xí)領(lǐng)域權(quán)威Zoubin Ghahramani，以及前百度首席科學(xué)家吳恩達(dá)等等。其本人現(xiàn)執(zhí)教于加州大學(xué)伯克利分校，任電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)系和統(tǒng)計(jì)系杰出教授。 他還是是美國(guó)科學(xué)院、美國(guó)工程院、美國(guó)藝術(shù)與科學(xué)院三院院士，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域唯一一位獲此成就的科學(xué)家。他曾指出機(jī)器學(xué)習(xí)與統(tǒng)計(jì)學(xué)之間的聯(lián)系，并推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)界廣泛認(rèn)識(shí)到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的重要性。他還以近似推斷變分方法的形式化、最大期望算法在機(jī)器學(xué)習(xí)的普及方面的工作而知名。

提起人工智能，很多人腦海里的第一個(gè)形象通常是機(jī)器人。就像電影《我，機(jī)器人》中的智能機(jī)器人一樣，人類(lèi)可以與它進(jìn)行智能的互動(dòng)。因此，有些人覺(jué)得人工智能就是指這方面的進(jìn)展。它可以和你溝通，甚至照顧你的衣食起居。

但喬丹認(rèn)為，這樣的機(jī)器人，短期內(nèi)做不出來(lái)。

從計(jì)算機(jī)視覺(jué)角度來(lái)說(shuō)，目前，計(jì)算機(jī)已經(jīng)能夠在復(fù)雜的圖像中準(zhǔn)確識(shí)別出特定的物體。但是目前計(jì)算機(jī)還缺乏對(duì)視覺(jué)場(chǎng)景常識(shí)性的理解。例如，如果一個(gè)人走近舞臺(tái)的邊緣，人類(lèi)會(huì)感覺(jué)到他很有可能從舞臺(tái)上摔下來(lái)，“人類(lèi)可以從場(chǎng)景中判斷接下來(lái)會(huì)發(fā)生什么，以及為什么會(huì)出現(xiàn)現(xiàn)在的場(chǎng)景。但計(jì)算機(jī)還遠(yuǎn)沒(méi)有實(shí)現(xiàn)這方面的能力。”

從語(yǔ)音識(shí)別角度來(lái)看，當(dāng)前從語(yǔ)音到文字的相互轉(zhuǎn)化，已經(jīng)在諸多語(yǔ)種中成功得以應(yīng)用。但計(jì)算機(jī)的聽(tīng)覺(jué)能力還十分局限。例如，如果你閉上眼睛，只憑聽(tīng)覺(jué)來(lái)感受周?chē)�的環(huán)境，你可以知道你身處的是安靜的公園還是繁華的街道，還可以根據(jù)聲音來(lái)推斷周?chē)�的人和物的方位，“�?jì)算機(jī)目前還缺乏這一類(lèi)的常識(shí)性認(rèn)知，如果再加上復(fù)雜的語(yǔ)言信息，那就更是難上加難�！�

自然語(yǔ)言處理，對(duì)計(jì)算機(jī)而言是最困難的�！拔覀兛吹綑C(jī)器翻譯目前已經(jīng)取得了很大的進(jìn)展，但是它仍然會(huì)錯(cuò)漏語(yǔ)言中的諸多細(xì)節(jié)�！眴痰ふf(shuō)，當(dāng)下的機(jī)器翻譯使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能對(duì)海量的不同語(yǔ)言數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和匹配，但人類(lèi)學(xué)習(xí)語(yǔ)言的方式和計(jì)算機(jī)大不一樣。

例如，問(wèn)答系統(tǒng)，目前問(wèn)答系統(tǒng)的研究只能回答一些條件明確、答案簡(jiǎn)單的問(wèn)題，而無(wú)法對(duì)真實(shí)世界問(wèn)答場(chǎng)景中復(fù)雜的問(wèn)題作出復(fù)雜回答。而人們語(yǔ)言中的語(yǔ)義繁復(fù)多樣，有同義詞、近義詞和反義詞等等，一個(gè)詞組在不同的語(yǔ)言場(chǎng)景中可能蘊(yùn)含多種含義，不同語(yǔ)言之間的表達(dá)方式和習(xí)慣更是有所不同。“對(duì)于人類(lèi)來(lái)說(shuō)，我們?cè)趶男〉酱蟮膶W(xué)習(xí)過(guò)程中學(xué)會(huì)了如何辨別復(fù)雜的語(yǔ)境，但計(jì)算機(jī)目前還遠(yuǎn)不能做到這一點(diǎn)�！�

再說(shuō)機(jī)器人科學(xué)角度，目前，在工業(yè)界正在使用的機(jī)器人只能程序化地完成一些固定的任務(wù)，這與人們想象中的“人工智能機(jī)器人”區(qū)別較大，“機(jī)器人科學(xué)有助于實(shí)現(xiàn)人工智能研究的最終愿景——我們希望未來(lái)人工智能機(jī)器人能夠自主地運(yùn)行，并與我們互動(dòng)�！�

喬丹預(yù)測(cè)，有些智能化應(yīng)用確實(shí)可能成為現(xiàn)實(shí)。例如未來(lái)10年，自動(dòng)駕駛汽車(chē)甚至是無(wú)人駕駛的出租車(chē)有可能實(shí)現(xiàn)�！半m然眼下這些技術(shù)的使用體驗(yàn)還不甚良好，但是可以期許的是，未來(lái)10年這些前沿技術(shù)應(yīng)該可以為人們所用�！�

至于A(yíng)I系統(tǒng)在人機(jī)交互的過(guò)程中能夠產(chǎn)生什么樣的理解，是否能實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)、計(jì)劃等高級(jí)智能的問(wèn)題，喬丹認(rèn)為，實(shí)際上離這一步還非常遙遠(yuǎn)，“至少要花幾十年的時(shí)間，甚至數(shù)百年時(shí)間才能讓機(jī)器人了解人類(lèi)。”