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徐宗本说:“人的智能与人工智能是整体呈现与单项突出的关系。人的智能承载感知、想象、分析、学习、记忆、推理、直觉、幻觉、灵感、顿悟、情感等多种多样的特质,这其中可被模拟的难易程度、广度和深度都是完全不一样的,人的智能是受意识支配的整体功能相互配合的整体呈现。而机器通常只能模拟人智能的某一二个方面,只能实现人智能的一部分。” 在他看来,人的一些智能难以被模拟,人工智能在可预期的时间内不可能全方位超越人的智能。即使AlphaGo的学习能力在特定场景下超过了人,也不说明其学习能力超过了人。 “下围棋任务是可建模、结构化的信息处理问题,这只是一个困难的数学问题,并不是一个严格意义上的人工智能问题。所以AlphaGo的胜利不能成为机器智能超越人类的例证。”徐宗本说。 正视人类智慧壁垒 “AlphaGo的胜利首先说明人工智能中的机器学习取得了重大进展,展示了机器学习和大数据的价值与力量,再次展示了学习是可模拟的,而且可达到令人难以置信的程度,由此人们可期望一个陪护机器人会在人的培养下,可以变得‘越来越像人样’;其次,说明人工智能技术的核心是算法,更加凸现算法的核心作用和理论的巨大价值,展现了人工智能技术的形态特征;最后由于围棋一直被认为是人工智能领域一个非常具有标志性的大挑战,AlphaGo的胜利点燃和将推动人工智能领域实现人类级别能力任务的希望和进步。”徐宗本说。 在他看来,AlphaGo胜利背后的最大价值在于,它激励人们持续不断地探索过去人工智能领域一直看似难以实现的人类智能级别的任务,特别对于像优化布局、合成设计、管理决策等能够被抽象为“围绕一个整体目标,须从当前很多的可能中作出选择来实施决策”这类组合选择问题。 徐宗本认为,人工智能研究只有结合问题才能取得突破。类脑技术是实现人工智能的重要途径,“我们应该清晰地认识到人工智能的发展应是坚持应用驱动的导向,类脑应更加强调脑启发技术, 而不应为‘类’而‘类’。”而且,脑科学与认知科学是人工智能发展的源动力,应从战略高度认识,人工智能应朝着“扩充和延伸人的功能来完成人很难完成的任务”的方向发展。 “任何人工智能技术的成功一定是当代最新技术综合运用的成功,片面说成谁战胜谁是不公平的,也是无意义的,说人类智慧的最后壁垒被攻破,这都是无稽之谈。”徐宗本说。 (责任编辑：admin) |