人工智能的熱望與冷思考

郭毅可

人們對人工智能的發展抱有很大期望，實際上人工智能的發展才剛剛開始，有許多重要的問題需要研究。從這個意義上來說，更需要用冷靜的頭腦思考它的發展方向，來考慮一些根本性的問題。

人工智能的發展必須有三個方向的合力支撐，一是高質量的數據資源，即通常所說的大數據為基礎;二是處理數據非常好的學習算法;三是支撐算法的強大算力。

那么，怎么獲得所需大數據，就需要有一個很好的基礎架構，也就是需要有一個很好的數據生態環境，數據資產化技術，以及飛速發展的區塊鏈技術。

如何把人工智能運用到實際過程中去，用到生活中去？中間則需要一個非常重要的能力——交互能力。在人和機器交互的時候，不同于人與人的交流，需要有新的形式，這也是支撐人工智能發展的一個重要因素。如果不重視這個因素，那么人工智能的發展就不可能健康，也很難取得進步。

從認知學角度看機器學習

所謂的機器學習就是機器獲得知識的能力，談到機器學習的進步與演變，前面說了三個方向，數據量、算法越來越豐富，還有就是算力越來越強大。這三個方向同時作用，導致了今天獲取知識的方式，從手工獲取不需要數據量，到可以向機器描述一些邏輯規則，把知識直接告訴它們。還有一方面是中數據量，來進行機器學習，建立一些中等數據量的模型。最后是數據挖掘，一直到深度學習，主要是靠大數據量、一個比較復雜的算法、超強的計算能力來支撐的。……