郑南宁院士：人工智能在发展中面临三大挑战

导读：

不久前，围棋软件“阿尔法围棋”战胜围棋世界冠军李世石，让人们惊叹人工智能发展取得的成就。这是否意味着机器即将获得类人智能呢？现在得出这样的结论还为时过早，但确实需要思考人工智能的发展方向问题。

不久前，围棋软件“阿尔法围棋”战胜围棋世界冠军李世石，让人们惊叹人工智能发展取得的成就。这是否意味着机器即将获得类人智能呢？现在得出这样的结论还为时过早，但确实需要思考人工智能的发展方向问题。

当前，人工智能在发展中面临三大挑战。

第一大挑战是让机器在没有人类教师的帮助下学习。

人类的很多学习是隐性学习，即根据以前学到的知识进行逻辑推理，以掌握新的知识。然而，目前的计算机并没有这种能力。迄今为止，最成功的机器学习方式被称为“监督式学习”。与老师教幼儿园孩子识字一样，机器在每次学习一项新技能时，基本上都要从头开始，需要人类在很大程度上参与机器的学习过程。要达到人类水平的智能，机器癫痫频繁发作怎么办需要具备在没有人类过多监督和指令的情况下进行学习的能力，或在少量样本的基础上完成学习。也就是说，机器无须在每次输入新数据或者测试算法时都从头开始学习。

第二个挑战是让机器像人类一样感知和理解世界。

触觉、视觉和听觉是动物物种生存所必需的能力，感知能力是智能的重要组成部分。在对自然界的感知和理解方面，人类无疑是所有生物中的佼佼者。如果能让机器像人类一样感知和理解世界，就能解决人工智能研究长期面临的规划和推理方面的癫痫病的危害问题。虽然我们已经拥有非常出色的数据收集和算法研发能力，利用机器对收集的数据进行推理已不是开发先进人工智能的障碍，但这种推理能力建立在数据的基础上，也就是说机器与感知真实世界仍有相当大的差距。如果能让机器进一步感知真实世界，它们的表现也许会更出色。要达到人类水平的智能，机器需要具备对自然界的丰富表征和理解能力，这是一个大问题。尽管围棋很复杂，让计算机在棋盘上识别最有利的落子位置也很难，但与精确地表征自然界相比，描述围棋对弈的状态显然要简单得多，两者之间的差距还要几十年甚至更长时间才能弥合。

第三个挑战是让机器具有自我意识、情感以及反思自身处境与行为的如何避免癫痫遗传能力。

这是实现类人智能最艰难的挑战。具有自我意识以及反思自身处境与行为的能力，是人类区癫痫病的急救措施别于其他生物最重要、最根本的一点。另外，人类的大脑皮层能力是有限的，如果将智能机器设备与人类大脑相连接，不仅会增强人类的能力，而且会使机器产生灵感。让机器具有自我意识、情感和反思能力，无论对科学和哲学来说，都是一个引人入胜的探索领域。

人工智能的发展能不断帮助人类，但它同时也是一把“双刃剑”。我们要警惕人工智能给人类带来的负面影响，关注人工智能的发展将带来的深刻伦理道德问题。我们需要的是帮助人类而不是代替人类的人工智能。发展人工智能的目的不是把机器变成人，也不是把人变成机器，而是要扩展人类的智能，解决人类社会发展面临的重大问题。这是科学界、各国政府和人类社会在人工智能发展上应认真对待的问题。需要确立伦理道德的约束监督机制，使人类免受人工智能不当发展带来的负面影响。

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