真正像人类一样,解决不同领域、不同类型的问题

从未来看,人们对人工智能的定位绝不仅仅只是用来解决狭窄的、特定领域的某个简单具体的小任务,而是真正像人类一样,能同时解决不同领域、不同类型的问题,进行判断和决策,也就是所谓的通用型人工智能。具体来说,需要机器一方面能够通过感知学习、认知学习去理解世界;另一方面通过强化学习去模拟世界。前者让机器能感知信息,并通过注意、记忆、理解等方式将感知信息转化为抽象知识,快速学习人类积累的知识;后者通过创造一个模拟环境,让机器通过与环境交互试错来获得知识、持续优化知识。人们希望通过算法上、学科上的交叉、融合和优化,整体解决人工智能在创造力、通用性、对物理世界理解能力上的问题。

从未来看,底层的基础设施将会是由互联网、物联网提供的现代人工智能场景和数据,这些是生产的原料;算法层将会是由深度学习、强化学习提供的现代人工智能核心模型,辅之以云计算提供的核心算力,这些是生产的引擎。在这些的基础之上,不管是计算机视觉、自然语言处理、语音技术,还是游戏AI、机器人等,都是基于同样的数据、模型、算法之上的不同的应用场景。这其中还存在着一些亟待攻克的问题,如何解决这些问题正是人们一步一个脚印走向AI的必经之路。

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