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圖片來自“視覺中國”
在世界最復雜的棋類遊戲中，“阿爾法圍棋”4：1戰勝人類職業圍棋高手，人工智能取得瞭令人矚目的進展，這是否意味著機器即將獲得類人智能瞭呢？得到這樣的結論還為時過早。本期聚焦於人工智能，特別是深度學習及其應用，其中AlphaGo專題的三篇論文還分別從技術層面分析瞭“阿爾法圍棋”系統的實現及可能的弱點。“無處不在”的人工智能把我們帶到一個新時代的起點，並使我們隱約地看到未來—實現人類水平的人工智能。面對這一艱巨的科學目標，我們需要應對以下挑戰：
1、讓機器在沒有人類教師的幫助下學習
人類有很多學習經歷是一個隱性學習過程，即根據以前學到的知識進行邏輯推理，以掌握新的知識。然而，目前的計算機並沒有這種能力。“監督學習”是迄今為止最成功的機器學習方式，它需要人類在很大程度上參與機器的學習。
機器需要具備在沒有人類太多監督和指令的情況下進行學習的能力，或在先驗知識和少量樣本的基礎上進行學習。也就是說，機器無需在每次輸入新數據或者測試算法時都從頭開始訓練模型。這是一個很值得深入研究的問題。目前，圍繞這一問題的研究熱點有：監督與非監督學習的一致性、不變量特性的非監督學習、深度學習與結構化預測的組合、分佈式聯想記憶與計算的融合、從表象和特征的機器學習到綜合的機器推理等。
2、讓機器像人類一樣感知和理解世界
在對自然界的豐富表征和理解方面，人類無疑是所有生物中的“佼佼者”。如果做不到這一點，人類便無法生存和發展下去。因此，感知能力是智能最重要的組成部分。提高機器的感知能力依賴於器件和新型傳感技術的進步。
讓機器像人類一樣感知和理解世界，能夠解決人工智能研究領域長期以來所面臨的不完整信息下的復雜任務規劃和推理方面的問題。當前，我們已經擁有強大的計算和出色的數據收集能力，利用數據進行推理這一問題已不是開發先進人工智能道路上的障礙，但這種推理能力是建立在數據的基礎之上。
如果能讓機器進一步感知真實世界，它們的表現會更出色。相比之下，機器學習系統隻是按照人設計的程油煙異味處理機序去處理和分析輸入的信息。要實現具有人類水平的人工智能，需要機器具備對自然界的豐富表征和理解的能力，實現健壯的人工智能，這是一個大問題。如圍棋很復雜，讓計算機在棋盤上識別出最有利的落子位置也很難，但描述圍棋對弈的狀態與精確表征自然界相比，依然過於簡單。
3、使機器具有自我意識、情感以及反思自身處境與行為的能力
這是實現類人智能最艱難的挑戰。人類具有自我意識以及反思自身處境與行為的能力,這種能力才使人類區別於世間萬物。另外，人類大腦的腦皮層的能力是有限的，將智能機油煙處理規劃器設備與其相連接，人類的能力就會擴大，機器也由此產生“靈感”。使機器有一天能具有自我意識、情感和反思能力，無論對科學和哲學來說，這都是一個引人入勝的探索領域。
到本世紀下半葉，機器的智力有可能接近人類水平，這有助於人類應對氣候變化問題、環境生態問題、治療疾病、老齡化社會等人類社會發展與生存所面臨的重大挑戰。
但人工智能技術是一把雙刃劍。如同遺傳學的發展，人工智能的發展也會帶來深刻的倫理道德問題，人類必須謹慎從事。我們需要的是“幫助人類而不是代替人類”的人工智能，人工智能的目的不是把機器變成人，而是要拓展人類的知識和能力，解決人類社會未來發展面臨的重大問題，這就是科學界、各國政府和人類社會應該認真對待人工智能發展的意義所在。
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