人工智能是目前最熱門的技術(shù)之一。不過，雖然人工智能發(fā)展迅速，也取得了很大的突破，但人工智能還存在一些局限性。前不久，騰訊副總裁、騰訊人工智能實驗室的負(fù)責(zé)人姚星，在騰訊研究院的年會上進行了主題演講。在演講中，姚星分析了人工智能的幾個局限性，以及面對這些局限性的時候我們應(yīng)該采用哪些對策。

　　姚星提到的第一個局限性是，機器在學(xué)習(xí)能力方面，和人相比還是有很大差距的。目前來說，再新穎的機器學(xué)習(xí)模型其實都是從頭開始學(xué)的，有了數(shù)據(jù)之后，要重新進行訓(xùn)練。但人有很多智能是與生俱來的，就像小孩剛出生，用不了多久就知道這個世界是三維的，當(dāng)你把一個東西放在電視機的后面，他就知道在電視機后面有東西。這種天生學(xué)習(xí)的能力機器還沒有。

　　人工智能的第二個局限是，無論多好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，本質(zhì)上都是通過計算能力去解決大數(shù)據(jù)。姚星認(rèn)為，機器學(xué)習(xí)目前的快速發(fā)展是因為硬件的發(fā)展極快，但在未來，計算能力還能不能達(dá)到我們預(yù)期的效果，是個值得懷疑的問題。因為每次出現(xiàn)了新的模型，都是加入了更多的模型層數(shù)，得到的結(jié)果當(dāng)然就是最好的，但我們并不知道這樣的方法能否一直有效。

　　人工智能的第三個局限是，在解決認(rèn)知方面的問題和人的差距更大。比如，人類的語言由于太復(fù)雜了，就很難用純計算來解決。姚星舉了個例子，兩個人在聊天，聊中午去哪吃飯。突然其中一個人問了一句，那太陽呢？其實聊天的人知道，這個太陽指的是NBA的太陽隊，因為在之前的對話里，他們聊到了NBA，所以突然出現(xiàn)了一個太陽，大家就知道說的是什么，但機器是沒辦法識別的。

　　所以姚星擔(dān)心人們對人工智能的期待太高了。他覺得，我們應(yīng)該回歸現(xiàn)實，去補齊這些差距。怎么補齊呢？首先要去創(chuàng)造數(shù)據(jù)。比如我們都知道的AlphaGo，就可以通過不斷學(xué)習(xí)人類下出的棋局，去創(chuàng)造人類從沒下過的棋局。在未來，機器可以用這種創(chuàng)造數(shù)據(jù)的能力產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)，而不只是由人來創(chuàng)造數(shù)據(jù)。

　　其次是要舉一反三。AlphaGo可以下圍棋，但如果下別的棋，它還能戰(zhàn)勝世界冠軍嗎？不能，因為它不會通過圍棋的模型去推導(dǎo)。姚星說，把一個已經(jīng)被驗證過，非常好的模型，遷移到一個沒有那么多數(shù)據(jù)可供計算的問題上，這個過程將是以后很重要的研究方向，也就是我們所說的舉一反三。

　　人工智能需要提升的第三點，是歸納總結(jié)，這件事人類很擅長，但目前來說，機器學(xué)習(xí)還做不到，也沒辦法提煉出公理和定律。

　　此外，姚星還提到，目前的深度機器學(xué)習(xí)還只是個框架，沒有和數(shù)學(xué)理論緊密結(jié)合，如果想在未來繼續(xù)向前發(fā)展，一定要有強大的數(shù)學(xué)支撐。如果再往遠(yuǎn)一點兒說，人工智能還需要引入更多的學(xué)科，比如生物學(xué)、腦神經(jīng)學(xué)、甚至哲學(xué)，這樣人工智能才能更完備地發(fā)展。

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