新華社北京５月２９日電（記者胡丹丹　楊駿）人工智能已經發展到什麼程度，到底會走向何處？該領域的專家表示，日前３：０擊敗柯潔的“阿爾法圍棋”就是人工智能深度學習飛速進步的一個例子，秘密在于啟發式學習和深度學習相結合，這將有助于人工智能最大化實現人類的意願。

　　在全球人工智能産業信息服務平臺“機器之心”主辦的全球機器智能峰會上，《人工智能：一種現代方法》的作者之一、美國加州大學伯克利分校人工智能專家斯圖爾特·拉塞爾舉例説，“阿爾法圍棋”是人工智能深度學習飛速進步的一個例子，輸給“阿爾法圍棋”後柯潔説，去年好像還是在跟人下棋，而今年他覺得好像是在跟“神”下棋一樣。

　　加拿大阿爾伯塔大學教授、計算機圍棋專家馬丁·米勒介紹説，“阿爾法圍棋”的成功源于啟發式學習與深度學習相結合。有了新算法與硬件，啟發式學習有望讓計算機係統學會真正的人工智能，“能讓我們的搜索變得更加有效，能讓計算機幫助我們做出越來越好的決策。”

　　攻克遊戲和棋類人工智能，是要為真實世界的應用鋪平道路。搜狗首席執行官王小川説，識別、決策、生成是人工智能的核心應用。例如，在決策方面，人工智能可以幫助提高決策效率，提升商業效率。

　　“我們已經在金融、醫療和教育等方面看到這些應用。在識別和生成領域，人工智能的進展已使人機交互越來越自然，這也是我們感興趣的領域。從歷史趨勢上看，機器在逐漸適應人，並已為人類分擔了許多具體工作，”王小川説。

　　但他同時指出，目前人工智能還局限在特定的封閉領域，比如“阿爾法圍棋”和搜狗的問答機器人“汪仔”在圍棋和語音識別輸入競賽中分別戰勝了人類，但它們只擅長各自的技能，且只能在封閉場景裏通過數據學習、計算或搜索提高效率，並不能發揮創造性。今天的機器智能還需要依賴于來自人的數據。機器並不具備人工通用智能能力和解決開放型問題的能力。

　　香港科技大學計算機科學與工程學係係主任楊強説，從機器學習的角度看，“阿爾法圍棋”尚不具備遷移學習的能力，即把已經訓練好的模型參數遷移到新的模型上來幫助新模型訓練數據集。王小川則認為，目前來看，遷移學習等理論離實際應用並産生效益還很遠。

　　拉塞爾説，人工智能並不是一個新學科，２０世紀４０年代人們就在思考如何使用一些新工具；１９５０年，著名的圖靈測試誕生，按照其定義，如果一臺機器能通過電傳設備與人類展開對話而不被辨別出機器身份，則稱這臺機器具有智能。

　　但直到２０１０年後，許多初創公司開始重新專注于人工智能發展，谷歌、國際商用機器公司（ＩＢＭ）等大企業也投入到該領域研究中，此後人們看到了神經學的進步以及計算機資源和大數據的發展。

　　拉塞爾説，目前人工智能的發展“讓人欣慰”，但要將其內容落地，變成能帶來高産值的應用至少還要十年。人們要審慎考慮，不要因為期待過高而覺得失望。發展機器人的唯一目的是最大化實現人類的意願，“人工智能需要對人類有貢獻，要做到這點是一個技術性的問題，我相信人類能夠解決這個問題。”

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責任編輯： 施歌