“海棠不惜胭脂色，獨(dú)立蒙蒙細(xì)雨中。”

　　想象一下，假設(shè)給智能機(jī)器人讀這首詩，讓人和機(jī)器同時(shí)在圖像數(shù)據(jù)庫中尋找與這首詩最匹配的場景，結(jié)果會(huì)是怎樣？

　　7月14日，在2021中國·寧波新一代人工智能學(xué)術(shù)峰會(huì)（后簡稱“學(xué)術(shù)峰會(huì)”）上，中國工程院院士、西安交通大學(xué)人工智能與機(jī)器人研究所教授鄭南寧提到，在這種場景下，機(jī)器人會(huì)按照規(guī)則辦事，從數(shù)據(jù)庫中找出一幅海棠圖，海棠的葉子上可能還掛著雨珠。而在這場對比實(shí)驗(yàn)中，不同的人會(huì)作出不同的選擇，一個(gè)可能的結(jié)果是，有人會(huì)選擇一位亭亭玉立的少女，行走在幽靜的田間小道，天上還下著蒙蒙的細(xì)雨。

　　這個(gè)實(shí)驗(yàn)提醒科學(xué)家，“人工智能面臨著如何把知識(shí)賦予場景的挑戰(zhàn)。”鄭南寧解釋道。

　　自2015年起，中國工程院批準(zhǔn)啟動(dòng)了《中國人工智能2.0發(fā)展戰(zhàn)略研究》重大咨詢項(xiàng)目，以潘云鶴等院士為代表的科學(xué)家開始進(jìn)行“人工智能2.0計(jì)劃”。

　　“以往人工智能1.0只研究了語言知識(shí)，沒有對視覺知識(shí)進(jìn)行研究。而到了人工智能2.0以后，深度學(xué)習(xí)解決了大量的視覺問題。”在學(xué)術(shù)峰會(huì)上，中國工程院院士、浙江大學(xué)教授潘云鶴提到，人工智能1.0的夢想是讓智能語言轉(zhuǎn)化成畫面，未來可以通過視覺知識(shí)等核心技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

　　在學(xué)術(shù)峰會(huì)上，鄭南寧分享了2006年一位德國心理科學(xué)家做過的兒童心理學(xué)實(shí)驗(yàn)。

　　實(shí)驗(yàn)里，一個(gè)大人兩手抱著書，準(zhǔn)備放置于書柜里，可自己無法騰出手打開柜子，而在房間的另一個(gè)角落，母親抱著1歲半的孩子在一旁坐著，此時(shí)大人沒有給孩子任何的指令，但是孩子跑過去，打開了柜門，大人把書放了進(jìn)去。

　　“這個(gè)心理學(xué)實(shí)驗(yàn)給我們?nèi)斯ぶ悄苎芯刻岢隽艘粋€(gè)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，那就是我們?nèi)绾问怪悄芟到y(tǒng)也要具有像孩子這樣的合作性行為。”鄭南寧解釋，這個(gè)看似普通的心理學(xué)實(shí)驗(yàn)讓科學(xué)家去思考，是否可以通過理解1歲半孩子的大腦所想，讓機(jī)器人也具有智能性、靈活性與合作性的行為。

　　人工智能2.0時(shí)代，“機(jī)器人腦”被賦予了更多人性化期待。中國工程院院士、德國國家工程科學(xué)院院士吳志強(qiáng)描繪了一個(gè)智能化的城市生活場景。

　　在智能化城市里，如何讓一位80多歲的空巢老人安享晚年？人工智能系統(tǒng)一方面要做好健康模塊的監(jiān)測，包括老年特別病護(hù)理、心血管與癌癥特別監(jiān)測等，另一方面做好基本生存條件的把控，涉及餐飲的熱量供給、生命危急情況報(bào)警、排泄物監(jiān)測等。此外，“智能大腦”也需要提供情感需求的滿足，包括支持老朋友互動(dòng)、學(xué)習(xí)興趣模塊等。系統(tǒng)還要向外部延展，與樓棟、社區(qū)連接在一起，實(shí)現(xiàn)家庭設(shè)施和維修、安全報(bào)警防災(zāi)的服務(wù)。

　　“智能機(jī)器可以實(shí)現(xiàn)自己的迭代、服務(wù)和維修。”在吳志強(qiáng)看來，不同模塊的組合，形成了具備全盤化思維的人工智能“大腦”。

　　“目前人工智能對于處理一般問題已經(jīng)很成功，但在處理更大量、復(fù)雜的問題上，沒找到開啟復(fù)雜系統(tǒng)的智能鑰匙。”中國科學(xué)院院士、北京航空航天大學(xué)教授鄭志明在接受中青報(bào)·中青網(wǎng)記者采訪時(shí)表示，這把鑰匙是指理解非線性隨機(jī)在構(gòu)成復(fù)雜系統(tǒng)過程中所起的作用。

　　“人工智能面臨不可解釋性等重大瓶頸挑戰(zhàn)，非線性問題是主要根源。”鄭志明把非線性比喻成一座山，而現(xiàn)在部分人工智能的研究片面地認(rèn)為線性加上線性，一個(gè)加上另一個(gè)就能翻越一座山，就能做到非線性，例如當(dāng)下的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，“這實(shí)際上是偽非線性”。

　　而在應(yīng)用領(lǐng)域，人工智能的落地也面臨了一些誤區(qū)。中國工程院院士、浙江大學(xué)求是特聘教授譚建榮提到，大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)用到制造業(yè)之中，形成了智能制造。

　　他認(rèn)為，智能制造是智能技術(shù)與制造技術(shù)的融合，用智能技術(shù)解決制造的問題。

　　但“智能制造既不等于無人工廠，也不等于黑燈工廠。”譚建榮觀察到，存在這樣一種行業(yè)現(xiàn)狀，即有些企業(yè)為了保持工廠里面的黑燈，進(jìn)而達(dá)到無人車間的目的，他們在工廠外面保持白燈，付出的成本代價(jià)更高。

　　近年來，在中國人工智能2.0和新一代信息技術(shù)的引領(lǐng)下，出現(xiàn)了人機(jī)互聯(lián)、混合現(xiàn)實(shí)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興的技術(shù)領(lǐng)域和信息產(chǎn)業(yè)，而新一代信息技術(shù)帶動(dòng)了制造業(yè)的發(fā)展。譚建榮說：“在人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下，對制造企業(yè)產(chǎn)生了深刻影響，推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級。”

　　科學(xué)家們?nèi)绾斡尤斯ぶ悄?.0時(shí)代的挑戰(zhàn)？潘云鶴認(rèn)為，與人工智能1.0的語言知識(shí)研究不同，人工智能2.0要向視覺知識(shí)的研究進(jìn)行轉(zhuǎn)向。

　　這背后涉及了視覺知識(shí)表達(dá)、視覺識(shí)別、視覺形象思維模擬、視覺知識(shí)的學(xué)習(xí)和多重知識(shí)表達(dá)等5個(gè)重要問題。潘云鶴提到，以視覺形象思維模擬為例，人工智能2.0可以實(shí)現(xiàn)1.0無法實(shí)現(xiàn)的場景，即根據(jù)智能語言生成畫面。

　　“這是一塊荒蕪而肥沃的北大荒，我們要把這塊地開拓好，把這個(gè)無人區(qū)探索好，占領(lǐng)好。”潘云鶴說道。