在大數(shù)據(jù)“養(yǎng)料”的供給下，沉寂的人工智能重現(xiàn)活力。自從谷歌阿法狗一戰(zhàn)成名，助力人工智能變得家喻戶曉。如今，人工智能的發(fā)展遇到瓶頸的聲音再次出現(xiàn)。
人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了哪些歷程，現(xiàn)狀如何，又該怎么突破？
9月21日，第五屆中國人工智能大會在青島膠州舉行。中國科學院院士、清華大學人工智能研究院院長張鈸在題為“邁向第三代人工智能的新征程”的報告中講解了上述問題。
第五屆中國人工智能大會在青島膠州舉行。
永遠在路上，這是人工智能的魅力所在
20世紀60年代，人工智能的概念提出。
張鈸介紹說，這是第一代的人工智能，技術(shù)突破是以知識、經(jīng)驗為基礎的符號推理模型?；诖死碚摚敃r有非常樂觀的估計，十年之后機器打敗所有的棋手，二十年以后機器取代人類所有的工作。
“這是人工智能的一個特點，往往被高估。”張鈸說，在此之后的六十年，機器才打敗棋手，而代替人類的所有工作，可能還很遙遠。
他還表示，第一代人工智能優(yōu)點明顯，它是模仿人類，可解釋。不過，它的局限性也非常大，最大的問題是人類的知識經(jīng)驗難以準確表達，這也是后來人工智能進入冬天的根本原因。
由于大數(shù)據(jù)的發(fā)展和應用，人工智能迎來了第二春。
張鈸表示，第二代人工智能最重要的成果就是深度學習?；诔浞值臄?shù)據(jù)，就可建立起有用的人工智能系統(tǒng)。
相比于第一代人工智能，張鈸說，第二代人工智能不需要預處理，只需輸入原始數(shù)據(jù)；并且，性能也提高了很多。
比如，在語音識別領域，誤識率越來越低；圖像識別領域，2011年，圖像的誤識率為50%，因為深度學習，機器在四年后超越了人類水平；最值得一提的是，阿法狗戰(zhàn)勝棋手。
基于上述種種提升和變化，很多估計出現(xiàn)，比如十年之內(nèi)機器代替40%以上的人類工作；三五年里，智能駕駛就可以量產(chǎn)。
為什么對人工智能往往產(chǎn)生樂觀估計？張鈸解釋說，首先是對發(fā)展人工智能的困難性估計不足，對取得的成果估計過高；其次是歷史事件的影響。蒸汽機發(fā)明后產(chǎn)生了工業(yè)革命，計算機發(fā)明之后產(chǎn)生了信息革命，“大家希望有一個東西出來引領人工智能革命。”然而，現(xiàn)在并沒有發(fā)現(xiàn)人工智能里面的“蒸汽機和計算機”。
“永遠在路上。”張鈸說，這是人工智能的另一個特點，也是其魅力所在！
現(xiàn)在的人工智能沒有自知之明
現(xiàn)在什么場景適合應用人工智能？
張鈸表示，第一代、第二代人工智能的應用場景必須滿足具有豐富的數(shù)據(jù)或知識、完全信息、確定性信息、靜態(tài)（或按確定性規(guī)律演化）、單領域和單任務五個條件。“滿足這五個條件，計算機絕對能戰(zhàn)勝人類；有些條件不滿足，應用將變得困難。”他說。
以自動駕駛為例，為什么難以造出廉價、可靠的自動駕駛，張鈸表示，因為它不是完全信息，具有不確定性，也不是靜態(tài)的，更不是單領域問題，涉及車、行人、其他車輛等。
“如果應用場景符合上述五個條件，大家大膽去做，機器絕對會超過人。”他說。
接下來，人工智能應該重點突破哪些領域？
張鈸表示，用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法做出來的人工智能系統(tǒng)，有大量毛病，（可以說）這些毛病是根本性的，極其危險的。比如，雖然機器的圖像識別率超過人類，但它與人類的感知完全不同，圖片加入噪音之后，本為知更鳥的圖片，機器卻識別成獵豹。“圖像識別系統(tǒng)并沒有達到人類認知的水平，只是低等動物的水平。”他還表示，圖像識別系統(tǒng)還非常脆弱，容易受攻擊。
此外，他強調(diào)，現(xiàn)在的人工智能沒有自知之明。
“現(xiàn)在有個新的歷史機遇，就是邁向第三代人工智能。”張鈸表示，第三代人工智能要糾正上述兩個局限性，建立可解釋、魯棒的人工智能理論，發(fā)展安全、可信、可用的人工智能技術(shù)，促進人工智能的創(chuàng)新應用。
