“現在基于大(dà)數據的(de)深度學習(xí)，從應用(yòng)層面已經達到了(le)一定的(de)天花闆，未來(lái)應把貝葉斯統計、可(kě)泛化(huà)的(de)遷移學習(xí)、基于知識的(de)自上至下(xià)的(de)方法等真正地融合起來(lái)，融合發展将成爲人(rén)工智能未來(lái)發展的(de)重要方向。”在近日舉行的(de)海南(nán)自貿區(qū)(港)“陸海空”科技創新和(hé)産業發展國際合作交流大(dà)會上，德國漢堡科學院院士、漢堡大(dà)學多(duō)模态技術研究所所長(cháng)張建偉教授表示。
人(rén)工智能是新一輪經濟社會變革的(de)核心驅動力，未來(lái)技術與颠覆性創新将爲人(rén)工智能在各種場(chǎng)景應用(yòng)提供技術支持。張建偉表示，計算(suàn)機、腦(nǎo)科學、心理(lǐ)學、語言學的(de)交叉發展以及與國際先進科研組織的(de)合作，爲當下(xià)人(rén)工智能發展提供了(le)更好的(de)條件。雲技術、物(wù)聯網、光(guāng)網、寬帶、5G的(de)發展爲人(rén)工智能提供充足的(de)大(dà)數據樣本，新材料、新計算(suàn)、新的(de)能源供應，使得(de)全系統的(de)創新有了(le)新的(de)動能。
張建偉說，在全球的(de)知識共享和(hé)多(duō)學科交叉背景下(xià)，我國各産業鏈實現了(le)深度互動，使得(de)我國的(de)人(rén)工智能産業有了(le)更多(duō)的(de)發展機會。未來(lái)的(de)少人(rén)化(huà)工廠、老人(rén)的(de)服務護理(lǐ)、虛拟社區(qū)的(de)交互、私人(rén)定制的(de)服務等都是人(rén)工智能和(hé)機器人(rén)發展的(de)方向。機器人(rén)和(hé)人(rén)工智能除了(le)在制造、交通(tōng)方面的(de)應用(yòng)，在醫療、農業、智能建造和(hé)教育方面都有巨大(dà)的(de)潛力。
人(rén)工智能發展雖然已取得(de)了(le)一些進展，但距離真正解決民生方面的(de)問題還(hái)有很長(cháng)的(de)路要走。張建偉表示，AI賦能産業光(guāng)靠算(suàn)法是不夠的(de)，人(rén)工智能需要一個(gè)深度融合、“核聚變”的(de)過程。人(rén)工智能、物(wù)聯網、虛拟現實、機器人(rén)、可(kě)穿戴設備、5G通(tōng)訊、腦(nǎo)科學、新材料、新能源等，每一個(gè)領域的(de)新突破，都将給現在的(de)互聯網生态等帶來(lái)新的(de)挑戰。
張建偉說，今天以大(dà)數據爲代表的(de)信息技術已經變得(de)非常強大(dà)，爲基于數據的(de)智能化(huà)運算(suàn)提供了(le)非常強大(dà)的(de)計算(suàn)引擎。與此同時(shí)，通(tōng)過大(dà)數據、雲、物(wù)聯網以及5G技術的(de)發展，可(kě)以讓數據的(de)應用(yòng)更加充分(fēn)。
“計算(suàn)引擎和(hé)大(dà)數據相結合将是接下(xià)來(lái)人(rén)工智能發展的(de)重要方向。”張建偉說，未來(lái)人(rén)工智能和(hé)下(xià)一代機器人(rén)的(de)發展，還(hái)有很多(duō)挑戰要面對(duì)，這(zhè)将會是一個(gè)非常艱難的(de)過程。
張建偉認爲，下(xià)一步的(de)挑戰是如何讓機器人(rén)和(hé)人(rén)工智能的(de)結合變得(de)更加透明(míng)，如何運用(yòng)多(duō)模态的(de)交互，使機器和(hé)人(rén)進一步融合，使得(de)我們真正進入人(rén)類的(de)2.0的(de)時(shí)代。機器人(rén)未來(lái)和(hé)人(rén)工智能交互的(de)未來(lái)，不是單模态的(de)，而是一個(gè)多(duō)模态共享的(de)模式。