（要闻）AI要做到像人一样机智，或许还需百年

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穿过一座木桥，向前滚动360度，把球踢进洞里...由装有强大算法的芯片控制的机器人依靠自己的“大脑”而不是手动遥控来分析和判断如何一步一步越过障碍物。日前，在首届(2019)国际独立智能机器人大赛上，清华大学“卫青机器人”队零失误夺冠。

竞技场外，关于人工智能的讨论从机器人延伸到人工智能行业。此前，业内有人认为中国人工智能市场过热，“蜂拥”现象严重，甚至指出目前的人工智能不是真正的智能。我们对人工智能还有哪些误解？真正的智慧什么时候到来？带着这些疑问，《科技日报》记者采访了相关专家。

机器人不等于人工智能

在生活中，人们经常把人工智能和机器人的概念混为一谈。机器人其实是满足人类一定任务和任务，具有运动特性的机电设备，而人工智能可以理解为写在集成电路芯片载体上的算法。正是这种算法使机器人能够独立学习和思考。

自主智能机器人是机器人的高级形态，关键在于能够自主学习。它可以像人类一样感知和处理周围环境和自身状态，根据实际情况自主决策，形成独立的智能思维，而不完全依赖原有经验和知识的框架控制。在没有人为干预的情况下，能够在复杂动态的环境中独立完成各种任务。

现实是目前机器人的智能水平普遍不高。“如果和人的年龄相比，中国的机器人现在可能只有两三岁。不仅是中国，全世界的机器人都处于发展初期。”中国科学院院士、西北工业大学常务副校长黄伟坦言:“虽然机器人可以在相当多的场景中替代自然人，但要制造出真正智能的机器人，还有很长的路要走。”

人形机器人为我们提供新兴技术的研究载体是可以理解的。作为本次比赛的组织者之一，清华大学微电子研究所教授、ieee学者王志华将理想画面勾勒如下:“在考察今年比赛图像识别技术的基础上，明年将增加噪音环境下的语音识别指挥机器人，赛车手边说边指挥。”

技术推动工业繁荣

“人工智能是科学技术前沿的一个重要领域，它显然会与人类长期进步。”黄伟指出，人工智能不仅是一项技术创新，也是一个巨大的商机和市场。CCID咨询数据显示，2018年中国人工智能行业市场规模持续稳定增长，整体市场规模达到383.8亿元，同比增长27.6%；全球人工智能市场规模达到2636.7亿元，同比增长17.7%。

机器学习算法的增强，如基于大数据的深度学习，极大地推动了计算机视觉、语音识别等技术的不断突破，国内技术领先的初创公司不断涌现。对此，德国汉堡科学院院士、德国汉堡大学多模态智能机器人系统研究所所长张兼维认为，正是技术驱动造就了中国人脸识别和语音识别的繁荣。未来，人工智能真正有用的发展将出现在机器人可以着陆的领域。

“跨模态学习是未来人工智能的核心技术。我们希望通过与跨学科学科的紧密合作，弥补中国人工智能在基础创新方面的不足。”目前，由张兼维牵头的“跨模态学习的适应、预测和交互”项目正在稳步推进，这是历史上人工智能领域最大的长期基础技术研究项目，由德国科学基金会和中国自然科学基金会共同资助。本文着眼于人的多种模式感知、学习和表达能力，探索如何将模型传递给机器人。

技术发展不可能一蹴而就

随着人工智能技术的发展和人们对人工智能产品认知的提高，应用场景正从智能制造、智能安全、智能医疗等传统小众领域向人脸支付、ai翻译、无人商店、智能语音音箱等热门领域转移。

不可忽视的是，每个人都在谈论的人工智能，有时是资本和公众期望过高的。“今天的人工智能技术和真正的智能相距十万八千里。”王志华认为，技术的发展不可能一蹴而就，但资本希望技术能带来快速回报。“2-3年的预期资本回报是一个合理的期限，3-4年比较长。但实际上，很多技术带来价值需要更长的时间。历史上，从基础研究到产业形成几百年的例子比比皆是。”

张兼维也表达了同样的观点:“从事人工智能和机器人学多年的学者知道，我们仍然面临巨大的挑战。做一个和人一样灵活的解决方案，实现面对现实世界的各种任务，是一个百年的任务。”

在王志华看来，中国的人工智能要想做大做强，就必须脚踏实地，一个一个来，形象地满足人们的某些需求，而不是满足某些功能。所以他强调ai的四个东西缺一不可:第一是算法，第二是计算能力(芯片可以实现的计算能力)，第三是数据，第四是应用场景。

"强大的人工智能系统不仅能听、说、看，还能思考和行动."张兼维说，目前的人机混合智能是实现真正自主智能的第一步。但是人工智能的可持续发展，除了政府的推动，还需要很多真正能创造价值的项目。“要发展人工智能，我们必须将技术驱动和市场拖累有机地结合起来。未来人类生活的巨大需求场景是研究者努力的方向。"