AI要做到像人一样机智，或许还需百年

穿过一座木桥，向前滚动360度，把球踢进洞里...由具有强大算法的芯片控制的机器人依靠他们的“大脑”而不是手动遥控分析来决定如何跨越障碍。几天前，在第一届(2019)国际自主智能机器人大赛上，清华大学的“卫青机器人”队零失误夺冠。

在体育场外，关于人工智能的讨论也从机器人延伸到了人工智能行业。此前，一些业内人士认为中国人工智能市场过热，“蜂拥”现象严重，指出当前的人工智能不是真正的智能。我们对人工智能的理解还有什么误解？真正的智慧何时会到来？带着这些问题，《科技日报》的记者采访了相关专家。

机器人不等于人工智能

在生活中，人们经常混淆人工智能和机器人的概念。事实上，机器人是满足人类某些任务和任务并具有运动特征的机电设备，而人工智能可以理解为写在集成电路芯片载体上的算法。这是使机器人能够自主学习和思考的算法。

然而，自主智能机器人是机器人的高级形式，关键在于它们自主学习的能力。它能像人一样感知和处理周围环境和自身状态，根据实际情况自主决策，形成独立的智能思维，而不完全依赖于原有经验和知识的框架控制。在没有任何干预的情况下，他们可以在复杂多变的环境中独立完成各种任务。

现实是目前机器人的智能水平普遍不高。“与人类的年龄相比，机器人在中国现在可能只有两三岁。不仅在我国，而且在目前的整个世界。”中国科学院院士、西北工业大学常务副校长黄伟坦言，“虽然机器人可以在相当多的场景中取代自然人，但要制造真正的智能机器人，还有很长的路要走。”

诚然，人形机器人为我们提供了新兴技术的研究载体。作为本次比赛的组织者之一，美国电气与电子工程师学会微电子学教授王志华勾勒出的理想图景如下:“在本次比赛考察图像识别技术的基础上，明年将增加噪声环境下的语音识别指挥机器人，允许参赛者边指挥边说话。”

技术推动产业繁荣

“人工智能是科学技术前沿的一个重要领域，显然将在很长一段时间内与人类共同进步。”黄炜指出，人工智能不仅是一种技术创新，也孕育着巨大的商机和市场。据CCID咨询公司数据，2018年中国人工智能产业市场规模继续保持稳定增长，整体市场规模达到383.8亿元，同比增长27.6%。全球人工智能市场达到2636.7亿元，同比增长17.7%。

基于大数据的深度学习等机器学习算法的增强，极大地推动了计算机视觉、语音识别等技术的不断突破，中国科技引领的初创企业正在崛起。对此，汉堡科学院院士、德国汉堡大学多模态智能机器人系统研究所所长张兼维认为，正是技术驱动创造了中国当前人脸识别和语音识别领域的繁荣。未来，人工智能真正有用的发展将出现在诸如能在地面着陆的机器人等领域。

“跨模态学习是未来人工智能的核心技术。我们希望通过跨学科的密切合作，弥补中国人工智能基础创新的短板。”目前，由张兼维牵头的“适应性、预测性和交互式跨模式学习”项目正在稳步推进。这是德国科学基金会和中国国家自然基金会联合资助的人工智能领域最大的长期基础技术研究项目。重点是人类的多模态感知、学习和表达，以及如何将模型转换成机器人。

技术发展不可能一蹴而就。

随着人工智能技术的发展和公众对人工智能产品的认识，应用场景也从传统的利基领域(如智能制造、智能安全、智能医疗保健)转移到热门领域(如刷脸支付、人工智能翻译、无人商店、智能语音扬声器等)。

不能忽视的是，每个人都在谈论的人工智能，有时被资本和公众期望过高。"今天的人工智能技术远非真正的智能."王志华认为技术的发展不可能一蹴而就，但资本希望技术能很快带来回报。“资本预计2-3年的回报是一个合理的时期，3-4年将是一个很长的时间。但事实上，许多技术带来价值需要更长的时间，从基础研究到需要数百年时间的产业形成，历史上有许多例子。”

张兼维也表达了同样的观点:“从事人工智能和机器人研究多年的学者都知道，我们仍然面临巨大的挑战。这是一项100年的任务，要想出一个像人类一样灵活的解决方案，并且要面向现实世界中的各种任务。”

在王志华看来，如果中国的人工智能要变得更大更强，它必须一次做一件事，具体地满足人们的需求并取代某些功能。因此，他强调人工智能的四个要素是不可或缺的:第一是算法，第二是计算力(芯片可以实现的计算能力)，第三是数据，第四是应用场景。

"强大的人工智能系统不仅能听、说、看，还能思考和行动."张兼维说，当前的人机混合智能是实现真正自主智能的第一步。然而，人工智能的可持续发展，除了*的推动之外，还需要许多能真正创造价值的项目。“人工智能的发展应该把技术驱动和市场驱动有机地结合起来。未来人类生活的巨大需求情景是科学研究人员的方向。”