1.你认为人工智能能超越人类大脑吗?
我认为从目前的科学技术发展趋势来看,人工智能(AI)无法超越人脑,人工智能的发展会随着人类对自身高级智能的不断深入研究,朝着接近人脑的方向不断发展,比较典型的就是最近几天IBM研发出了世界上第一个人造神经元(IBM creates world’s first artificial phase-change neurons),但这并不意味着我们即将实现真正的强AI,只能算是超正确方向迈进了一步。只有当人类真正了解了人脑的全部工作原理,包括人类的情感、认知、学习等复杂的人类行为背后的原理,并且新一代的计算机架构得到成熟的应用之后,人工智能才能超越人脑。
另外也应该注意到,什么才是真正的人工智能也是不能一概而论。我们人类习惯以人类思维为中心,去想象人工智能的应用场景,而智能化地解决复杂的任务却并不一定需要按照人类的工作方式。举个栗子,目前非常火的深度学习和神经网络,利用BP算法能够高效地处理传统的语音、图像等复杂任务,但人脑的神经元真的就是BP机制?Hinton教授对此做了相关研究(Hinton剑桥演讲:大脑神经元的误差反向传播机制),但人脑科学实验尚未全部实现验证,有待进一步的研究。
2.你认为人工智能近期最有可能实现的是什么?
在工业界,人工智能近期会随着社会的关注和资本的涌入,不断在各行各业落地到产品上,将人们从简单的任务中进一步解放出来。例如图像搜索、人脸识别、自动驾驶、智能视频监控系统、语音自动翻译……等能够提供大规模数据的引用场景,都会很快实现人工智能产业化。
在学术界,人工智能特别是深度学习,除了在各个研究领域不断渗透深度学习算法之外,还会朝着增强学习、迁移学习等方向发展,逐步实现基于半监督/非监督方式的学习理论,并且让机器不仅能够从样本中学习,还能够具有对新事物进行推理、断言的能力,而这恰是未来人工智能体具备人类思考能力的重要环节。
3.你认为人工智能近期最迫切需要实现的是什么?
人工智能目前最迫切的是需要形成一整套理论成熟的体系,目前制约相关研究人员参与人工智能投入研究的瓶颈,除了需要大规模的训练数据之外,还由于不具备坚实的理论基础,非常依赖于算法的调参经验。目前只有部分研究人员在研究基础理论,以期合理解释相关实验性能为什么比传统方法好,例如这篇文章从理论上通俗介绍了目前人工智能领域中深度学习与传统的稀疏表达之间的隐藏的关系(汪张扬:深度学习中潜藏的稀疏表达)。