全国政协常委、民建中央副主席、上海市政协副主席、民建上海市委主委周汉民教授作主旨发言 本网记者 查建国/摄
探寻突破人工智能发展的瓶颈路径
第二单元专题发言由澳大利亚人工智能理事会秘书长、皇家墨尔本理工大学、国际人工智能前沿咨询会议联席总干事宋正主持，嘉宾们围绕“人工智能发展的瓶颈和突破口”的主题作了发言。
牛津大学计算机系主任、国际人工智能理事会前主席、欧洲科学院院士Michael Wooldridge表示，我们在看到人工智能突破的同时，也要考虑到它的环境。他以自动驾驶为例，提出了人工智能在效率、延展性、计算资源等方面还存在瓶颈。他指出，未来对人工智能的深层次研究要包括理念认知方面，即能够进行文字、声音识别和推理的能力。
国际人工智能理事会理事、西班牙国家研究委员会（CSIC）人工智能研究所副所长Carles Sierra表示，人工智能的研究是一个持续演进的过程，还包括工业生产线上的自动化，可以给我们带来巨大的效率，但我们还需要有更加精准的机制以及相应的研究去优化AI。他认为，目前可能人工智能只是一种学习训练的初期发展阶段，未来我们需要能够去实现智能的决策，但要有人来主导和控制系统。同时，还应打造更好的人机协同机制，设立相应的立法体制。
欧洲科学院院士、维也纳科技大学信息研究所所长、国际人工智能理事会理事Thomas Eiter Thomas Eiter表示，目前AI存在不足。首先是认知层面，包括人的思维如何运作，如何应对人们的常识。其次是逻辑推理方面，AI还不具备人类的建模能力。在心理、技术或自我意识方面塑造下一代人格对于AI进军教育领域非常重要。
墨尔本大学教授，澳大利亚科学院、澳大利亚技术科学与工程院、澳大利亚工程院三院院士Rao Kotagiri介绍了AI在医药上的应用，以皮肤癌为例，他认为，一般皮肤病专家需要花30年训练才能从业，而机器只需24小时，这对于没有皮肤病专家的国家来说意义重大。他希望AI是可以拓展的，能够提供综合的AI系统解决方案，但也要能够保护人们的隐私，遵循一定的纪律。他还表示，最终AI的目标是将数学和专业的知识有效地结合起来。
除了科技理论局限以外，人才局限也是当务之急。澳大利亚人工智能委员会主席、悉尼科技大学副校长张成奇教授表示，当前培养相关领域的博士生与人工智能发展的速度远远不相适应。如何解决这个瓶颈问题，他提出了引才与引智双轮驱动。在引才方面，普通的应用企业因为缺少平台很难把人才引进来；在引智方面，国际合作只能缓解人才短缺而不能真正解决人才短缺。他指出要从政策上解决，把引智政策丰富起来，缓解人才短缺问题。
悉尼大学计算科学教授、澳大利亚科学院院士、欧洲科学院院士陶大程从六个方面对人工智能的理论基础发表了看法：第一，为什么要深度学习？要深到什么程度？第二，深度学习的优化。第三，当前深度学习最大的优势是什么？第四，如何用少量的数据？我们不应该完全放弃传统的学科，传统的学科对于未来我们去建设新的深度学习模型非常有价值。第五，目前的数据有很多噪音在里面。我们应该从什么样的角度来实现我们人工智能的可解释性？第六，如何使用过去的研究，建立一个真正具有推理功能的智能系统。
加拿大滑铁卢大学教授、加拿大科学院院士李明表示，自然语言处理是区别人类和动植物的基本，做好自然语言处理是人工智能最重要的工作。他借助丹尼尔?卡尼曼《思考，快与慢》一书指出人类的大脑有快与慢两种作决定的方式，因此，对话机器人时也要做传统的研究，从一句话引申到语义空间，这是一个理解推理的过程。
针对目前所遇的AI瓶颈问题，新西兰科学（皇家学会）院士、惠灵顿维多利亚大学副院长张孟杰认为，第一，目前对于AI神经网络的研究才刚刚起步，AI的神经网络和深度学习不够，需要进一步提升神经网络的训练速度和精度；第二，“可解释性”不够，是整个人工智能领域目前面临的困境，也是目前的国际学术研究前沿，虽然学校和政府都投入大量资源进行研发，但依然没有创新。深度学习、深度神经网络的研发一方面要取得高精度，另一方面要具有可解释性。
加拿大西安大略大学教授、加拿大工程院院士凌晓峰表示，人工智能在研究领域、工程领域和技术领域有很多障碍，但这些障碍只要具备一定条件都能被克服。在研究领域，要有足够的学术自由和竞争；从社会角度来讲，要有足够多的自由市场。他指出，如果人工智能有瓶颈，这个瓶颈是对自由市场的阻碍。
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