“我们来听一段奥巴马对科大讯飞的评价。”中国人工智能学会副理事长、科大讯飞轮值副总裁胡郁播放了一段视频。奥巴马的声音响起，他评价说，科大讯飞是一家将在世界发挥引领作用的公司。“当然，这段声音是我们模拟的。”胡郁补充说。听到这话，来自美国的专家拍起了巴掌——他们也觉得挺像。

　　计算机的认知智能正在拓展，人工智能正身处第三次发展的浪潮。22日，中国人工智能学会发起主办的“2016全球人工智能技术大会”在北京召开。来自学界和产业界的专家，探讨起了人工智能的过去、现在与未来。

　　GPU过后，需不需要“APU”?

　　大计算能力和深度学习，成为人工智能发展的新动力。

　　三星电子中国研究院院长张代君表示，人工智能不可能“平地起高楼”，它仰赖配套的基础设施。“计算机的运算与控制核心是CPU(中央处理器);那么现在，我们是不是需要专为人工智能而生的‘APU’(人工智能处理器)?”

　　如同回应他的问题，中科院计算所副研究员、寒武纪首席执行官陈天石表示，深度学习需要专用芯片，而且，这样的芯片已经有了。

　　“CPU/GPU这样的通用处理器，运行神经网络的效能比很低。”陈天石举例说，谷歌当年花了七天时间给计算机训练猫脸识别模型，动用了1.6万个CPU。而中科院计算所研发的寒武纪专用芯片，其性能功耗比可达通用芯片的数百倍以上。

　　陈天石将“寒武纪”看作“深度学习芯片的拓荒者”，这是全球首个深度学习处理器芯片。如今，寒武纪芯片正在走上产业化之路。

　　没有常识的机器如何习得常识?

　　除了软硬件设施这样的“瓶颈”，百度深度学习研究员徐伟指出，人类智能的核心，是自我学习和创造的能力;而这，恰恰是现在人工智能系统的短板。

　　人工智能的“进步”，往往依靠大量数据的“投喂”。为了让它认出一只猫，动辄需要准备成千上万只猫的图片。这种学习过程，显然和人类的学习方式相去甚远。“人工智能还很难从少量标注数据中学习。”徐伟指出。

　　另外，人工智能也缺少“常识”。谷歌的自动驾驶车，目前已经开了数百万公里，还是没法实现彻底“自主驾驶”;而开车里程1000公里的人类驾驶员，便算得上“老司机”，可以游刃有余地面对路上的突发情况。

　　目前，人工智能只能依赖数据学习，没法有效利用人的知识。徐伟认为，破解之道，或许是让机器通过某种载体，在虚拟世界中学习;让它在和环境交互的过程中，建立起对“常识”的认知;同时，让机器通过语言和人类交流，人类用语言表达对机器的需求，而机器也用语言描述结果。

　　“从最基础的开始，让机器像幼儿一样，在环境里学习‘感知’、‘行动’和‘语言’，并把语言作为最核心的东西。”徐伟说。

　　对人工智能还要有敬畏之心

　　在处理特定任务上，人工智能智商提高的速度，个人无法企及。但实现通用的人工智能，还不容易。

　　人工智能几乎不会“举一反三”。一般来说，会下棋的人工智能，开车就成了“马路杀手”;会开车的人工智能，可能在与人对话上就成了半个“哑巴”。

　　中国人工智能学会理事长、中国工程院院士李德毅提出了另一种思路：如果我们先构造出驾驶脑、围棋脑、文秘脑和聊天脑等，这些人工智能，在微观上都不具有组织结构的相似性，但它在宏观上的智商，不输给特定人类。那么，如果用人工智能技术构建出千千万万个这样“一脑一用”的认知脑，再通过移动互联网、云计算等技术把它们连接起来，“团结力量大”，这种智能脑的智慧程度，“就可以逼近一个‘一脑万用’的人造生物脑”。

　　李德毅认为，机器人给人类带来影响的深刻程度，将远超过计算机和互联网，人工智能奔跑的天梯，可谓云深不知处。“人类的发展史，就是人类学会运用工具、制造工具和发明机器的历史，机器使得人类更强大、更智能。”

　　至于机器和人的关系，李德毅显得笃定：“人类一定是领舞者，但对人工智能也要有敬畏之心。”

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