人工智能赋能生活场景挑战

在2021年中国宁波新一代人工智能学术峰会(以下简称学术峰会)上，中国工程院院士、Xi交通大学人工智能与机器人研究所教授郑南宁提到，在这种情况下，机器人会按照规则工作，从数据库中找到一幅海棠图，海棠的叶子可能还挂着雨珠。在这个对比实验中，不同的人会做出不同的选择。一个可能的结果是，有些人会选择一个优雅的女孩，走在安静的田间小道上，天上下着细雨。

这项实验提醒科学家，人工智能面临着如何将知识赋予场景的挑战。

自2015年以来，中国工程院批准启动中国人工智能2.0发展战略研究重大咨询项目，以潘云鹤等院士为代表的科学家开始了人工智能2.0计划。

过去，1.0人工智能只研究语言知识，而不研究视觉知识。人工智能2.0后，深度学习解决了大量的视觉问题。在学术峰会上，中国工程院院士、浙江大学教授潘云鹤提到，人工智能1.0的梦想是将智能语言转化为图片，未来可以通过视觉知识等核心技术实现。

在学术峰会上，郑南宁分享了2006年德国心理科学家进行的儿童心理实验。

试验中，一位成年人双手抱着书，准备放在书柜里，可自己却无法腾出手打开橱柜，而在房间的另一个角落，母亲抱着一岁半的孩子坐在一旁，此时成年人没有给孩子任何指示，但孩子跑过去，打开橱门，成年人把书放进去。这一心理实验对我们的人工智能研究提出了一个严峻的挑战，那就是我们如何使智能系统也能像儿童一样合作。

人工智能2.0时代，机器人大脑被赋予了更多的人性化期望。中国工程院院士、德国国家工程科学院院士吴志强描绘了智能城市生活场景。

智慧城市中，如何让一个80多岁的空巢老人安享晚年？AI系统一方面要做好健康模块的监测，包括老年人特殊疾病的护理、心血管和癌症的特殊监测等，另一方面要做好基本生存条件的控制，包括餐饮热量供应、生命危急情况报警、排泄物监测等。另外，智能脑还需要提供情感需求的满足，包括支持老朋友互动，学习兴趣模块等。该系统还应向外延伸，与建筑、社区相连，实现家庭设施、维修、安全报警、防灾服务。

智能机器可以实现自己的迭代、服务和维护。在吴志强看来，不同模块的组合形成了具有全面思维的人工智能大脑。

目前，人工智能已经成功处理了一般问题，但在处理更多复杂问题时，没有找到打开复杂系统的智能钥匙。这把钥匙是指了解非线性随机在构成复杂系统过程中的作用。

人工智能面临不可解释性等重大瓶颈挑战，非线性问题是主要原因。郑志明把非线性比作一座山。现在一些人工智能的研究片面认为，线性和线性可以通过一个和另一个来翻越一座山来实现非线性。例如，目前的深度神经网络这实际上是假的和非线性的。

他认为智能制造是智能技术和制造技术的结合，用智能技术解决制造问题。

但是智能制造不等于无人工厂，也不等于黑灯厂。谭建荣观察到，有一种行业现状，就是有的企业为了保持工厂内部的黑灯，进而达到无人车间的目的，在工厂外保持白灯，所付出的代价更高。

近几年来，在中国人工智能2.0和新一代信息技术的引下，出现了人机互联、混合现实、大数据、人工智能等新兴技术领域和信息产业，下一代信息技术推动了制造业的发展。在人工智能和大数据技术的推动下，对制造企业产生了深刻的影响，推动了实体经济的变革。

科学家如何迎接人工智能2.0时代的挑战？与人工智能1.0的语言知识研究不同，人工智能2.0应该转向视觉知识研究。

其背后有5个重要问题，如视觉知识表达、视觉识别、视觉形象思维模拟、视觉知识学习和多重知识表达。以视觉形象思维模拟为例，人工智能2.0可以实现1.0不可实现的场景，即根据智能语言生成图片。它是一片荒芜而肥沃的北大荒，我们要把这片土地开拓好，把这片土地探索好，占领好。

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