中外專家熱議“機器智能跨越”：AI緣何不識“她是誰
2019-08-29 09:55:04 文匯客戶端
類似這樣阻礙機器具有更接近人類的難題，還有很多。8月28日，在中國科學院上海分院主辦的世界人工智能大會“AI科技沙龍”上，與會的中外專家認為，要跨越這些難關，需從腦科學、人類歷史等各種底層研究入手，尋找可能的路徑。
濃縮百萬年進化，機器很難學習社會經驗
有著“多智能體系統教父”之稱的英國牛津大學計算機科學系主任邁克爾·伍爾德里奇，在沙龍開場，就拋出了這只有六個單詞的橋段。
“只有六個單詞，卻足以在你腦中勾勒出一幅含義豐富的畫面。但機器卻怎么也無法理解。”伍爾德里奇說，支撐這幅畫面的是人類社會復雜的情感、關系、經驗，甚至融入了人類歷史的文化積淀，這些都很難分解成細節，讓機器來學習和理解。
在沙龍現場，有人提出一個有趣的問題：我們是否能讓機器學習圖書館中關于人類文化與歷史的所有書籍。而伍爾德里奇則指出，其實這背后濃縮了人類從猿猴進化而來的百萬年形成的結果。一般人類始祖社群有150個個體。這意味著，人猿需要更加發達的大腦與個體維持社會交流。雖然人類社會不斷進化，但人類個體所能維持社會關系的個體卻始終在150個左右。伍爾德里奇認為，要使AI融入人類社會，還有很長的路要走。
東西方文化融合，是推動AI發展的必由之路
在沙龍上，不少專家都提到了人工智能對大腦的模仿。大腦存儲、傳輸、處理信息和數據的方式，能否借鑒到超級計算機中？人腦神經元功能區域的分工與合作方式，可否用于醫療影像更精準的病灶識別？
“相對于大腦生理結構的認識，我們更應關注大腦思維模式進化的過程。”上海交通大學致遠講席教授、人工智能研究院首席科學家徐雷認為，目前AI只達到人類幼兒階段的認知水平，后續還有巨大發展空間。而東西方文化的融合，是推動AI走向更高階段的一大關鍵。
“從文字發展來看，東方文字具有形象化、整體化的特征，而西方文字則從象形文字走向了高度抽象的符號語言。”徐雷說。在上世紀五六十年代，科學家希望人工智能實現邏輯、推理等抽象的高級思維功能，最終因為計算復雜性“指數爆”，發現“此路不通”。直到本世紀初，讓機器從深度學習實現圖像識別，才使AI發展走上了正軌——先擁有幼兒水平的認知和形象思維，再逐漸發展，重新挑戰高級思維。
徐雷認為，如果可以深入了解人類文字是如何完成從具象到抽象的演進過程，探索東西方語言發展不同導致思維方式的不同，或許有助于推動AI的進一步發展，使其逐步接近人類的智能水平。
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