直击人工智能大会｜一场跨越20年的与未来对话 AI如何颠覆下一个十年？
《科创板日报》（上海，记者 戚夜云）讯，20年前世纪之交，《走进科学》为了迎接新世纪做了一期特别节目，邀请杨振宁、李政道、丁肇中等6位诺贝尔获奖者，与80多位优秀青年学者对话，主题为“展望21世纪的科学发展，共话未来”。李政道当时表示，关心未来世纪的科学发展前景,这是个很好的现象。只有关心未来,才,能预见未来。
2020年未来已来，世界人工智能大会的科学前沿论坛与20年前的对话遥相呼应。既有诺贝尔奖、图灵奖获得者，我国工程院、科学院院士多学科交叉碰撞，也有中国 AI 青年科学家 Nature 论文发表成果展示 。话题也从人工智能的挑战与突破，谈到未来十年的AI畅想。
人工智能发展面临天花板
2012年，人工智能发展进入了新浪潮。深度学习作为人工智能核心驱动力量，很快迎来了历史性时刻。2015年，微软“ 4额夺冠2015 ImageNet计算机视觉识别挑战，图像识别错误率历史性从最优的6.6%降至3.57%。人眼辨识的错误率大概为5.1%，微软实现了对人类视觉能力的突破。
2016年，谷歌研发的AlphaGo以4：1的压倒性优势击败世界顶尖李世石。围棋被视为“人类智慧最后高地”，AlphaGo的成功，意味人工智能的发展，已经进入新的里程碑。
英国的帝国理工学院终身教授、英国皇家工程院院士郭毅可教授表示，这两大人工智能里程碑事件，代表了人工智能近十年来两大领域的突破。前者是基于第一自动特征的提取，卷积神经网络的带来计算机视觉的发展。后者则对特征不断抽象学习的过程，也就是深度学习方面取得突破。”
但郭毅可认为，人工智能的发展也仅仅是拉开了序幕。来到第三代突破的关口人工智能，突破不一定是学习问题，而是认知。“如人类的智慧不仅仅是识别/学习，而是结合我们已知的知识进行推理或决策。人类不是光从数据驱动决定的模式，人工智能也是如此。”
最难的地方在于，AI已经走完90%的路，但是剩下10%要预想的要困难得多。澳大利亚的新南威尔士大学Toby Walsh教授也认为我们在认知领域发展缓慢。人机大战之后，近几年的人工智能的“神迹”已罕见。中科院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹教授此前接受采访时表示，今后或许会在个别领域取得进展，但是不会像之前预计的那样全面开花。
让AI拥有方法论与价值观
人工智能要做正确的事情，但是正确到底是什么？人工智能如何识别正确？在论坛上，郭毅可提出了目前人工智能难以回答的问题。真实世界是多元的、复杂的，正确与非正确之间，往往是模糊地带，没有清晰的界限。
对于AI从业者而言，人工智能尚存在明显的短板。不管是在方法论还是在价值观上，AI的道行尚浅。
“我们没有办法做自然语言的语意识别。一些特定的环境我们可以依托大数据来做相应的文本对比，特定的任务，AI能够胜任。但是对于普通的任务或者是更加宽泛的日常任务，却很难实现。”中国香港科技大学张潼教授指出，人工智能决策的逻辑是依托数据的对比做出概率的推测，这与人根据常识以及经验完全相左。
人工智能具备三大要素：算法、算力与数据。数据作为底层关键性因子，郭毅可认为，尤其需要与知识以及常识进行融合。“你如何通过观察来获得相应的数据和知识，很多时候就涉及到常识的问题，包括迁移学习，比如说你学习到一些知识，你如何能够举一反三，触类旁通。”人工智能要适用不同的场景，不同的任务，从根本上来说，就是要具备让大数据迁移学习称成小数据能力。“我们应当双管齐下，同时关注知识和数据的融合，这样才能做好更好的建模。”
除常识外，价值观是日常生活中的行为的重要准则。来自日本的札幌市立大学校长中岛秀之教授认为，人工智能要以一种更加智能的方式与人进行交互，需要给AI赋予系统性的常识与价值观。
尤其是价值观的赋予，至关重要。它如同一把达摩克利斯之剑。微软CEO萨提亚·纳德拉曾表示，人工智能方面最有成效的辩论并不是善与恶的对抗，而是要看一看创造这种技术的人和机构被灌输了怎样的价值观。这决定着人工智能是造福人类还是走向失控。
下一个十年的突破口
第三代人工智能，要建立可解释、鲁棒性（注：Robust，可以理解为稳健性）的人工智能理论和方法，发展安全、可靠和可信的人工智能技术。即使张钹认为，在应用层面人工智能出现了天花板，因为有大数据、互联网和强大的计算资源，这些都会支撑人工智能继续走下去，通向下一个繁荣风口。
郭毅可就认为，接下来五到十年时间，AI将在=基础理论方面实现突破。“尤其是医疗领域，新冠肺炎疫情的发生，医疗系统开始由数据驱动，很多超级设备将应运而生，用于某一些医疗实践。“医疗在AI帮助下，未来十年会带来巨变。”
而张潼则认为，未来十年，人工智能领域将率先解决单域问题，AI将从“专才”变成“通才”，而且随着算法与算力的进步，可以更鲁棒的学习，更好的处理量化问题。“在我看来是最急迫的亟待解决的问题，让整个系统更加鲁棒（注：系统的健壮度，耐用性），使用起来更为安全。”
从长远来，张潼应该重视的方向，是当前存在局限的协调学习、合作学习等方面。“5G+AI，将会诞生大量的AI设备，不同设备之间可以相互学习，合作式进化。这是我这是我预计在将来几十年可以看到的进展。”
20年前，《走近科学》的一场关于未来的对话，看到了信息化的高速发展，却未想到，20十年后，人工智能登上主舞台，牵引着全行业的生产力。不过，“人们大都倾向于高估他在一年内所能完成的事情，但又容易低估他们坚持十年后能够取得的成就。”十年之后的AI，或又远超今日所见。