過獨木橋、360度前滾翻、踢球進洞……由搭載強大算法的芯片控制的機器人，憑借自己的“大腦”而非人工遙控分析判斷決定如何一步步跨越障礙。日前，在首屆（2019）國際自主智能機器人大賽上，清華大學“清微Robot”隊憑借零失誤表現(xiàn)完美折桂。
賽場外，關(guān)于人工智能的討論也從機器人延伸到人工智能產(chǎn)業(yè)。此前，有業(yè)內(nèi)人士認為，中國的人工智能市場過熱，“一窩蜂”現(xiàn)象嚴重，更是直指現(xiàn)在的人工智能并非真正的智能。對于人工智能的理解，我們還存在哪些誤區(qū)？真正的智能，何時到來？帶著這些問題，科技日報記者專訪了相關(guān)專家。
機器人不等于人工智能
生活中，人們常常把人工智能與機器人的概念混淆。實際上，機器人是滿足人類某些工作和任務(wù)并具備運動特性的機電設(shè)備，而人工智能可以理解為寫在集成電路芯片載體上的算法。正是算法讓機器人具備了自主學習和思考的能力。
而自主智能機器人是機器人的高級形態(tài)，關(guān)鍵就在于能夠自主學習。它可以像人一樣對周圍環(huán)境和自身的狀態(tài)進行感知和處理，根據(jù)實際條件自主產(chǎn)生決策，不完全依賴原有經(jīng)驗知識的框架式控制，形成自主的智能思維。在無人干預(yù)的情況下，能在復(fù)雜和動態(tài)的環(huán)境下，自主完成各項工作任務(wù)。
現(xiàn)實情況是，目前機器人的智能水平普遍不高。“如果以人的年齡來比擬，現(xiàn)在中國的機器人可能只有兩三歲。不僅是我國，目前全世界的機器人都處于發(fā)展的初期階段。”中國科學院院士、西北工業(yè)大學常務(wù)副校長黃維坦言，“雖然在相當多的場景下，機器人能代替自然人，但打造真正智能的機器人還有很長的路要走。”
無可厚非的是，人形機器人為我們提供了對新興技術(shù)的研究載體。作為本屆大賽的主辦方之一，清華大學微電子學研究所教授、IEEE會士王志華勾勒的理想圖景是這樣的：“在今年比賽考察圖像識別技術(shù)的基礎(chǔ)上，明年把噪聲環(huán)境下的語音識別指揮機器人加入其中，讓賽手一邊說話一邊指揮。”
技術(shù)驅(qū)動造就產(chǎn)業(yè)繁榮
“人工智能是科學技術(shù)前沿的重要領(lǐng)域，顯然也會和人類在相當長時間內(nèi)共同進步。”黃維指出，人工智能不僅是技術(shù)的創(chuàng)新，更孕育著重大的商機和市場。賽迪顧問數(shù)據(jù)顯示，2018年中國人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模繼續(xù)保持穩(wěn)定增長，整體市場規(guī)模達到383.8億元，同比增長27.6%；全球人工智能市場規(guī)模達到2636.7億元，同比增長17.7%。
基于大數(shù)據(jù)的深度學習等機器學習算法能力的增強，極大地促進了計算機視覺、語音識別等技術(shù)的不斷突破，中國技術(shù)主導(dǎo)型初創(chuàng)型公司不斷涌現(xiàn)。對此，德國漢堡科學院院士、德國漢堡大學多模態(tài)智能機器人系統(tǒng)研究所所長張建偉認為，正是技術(shù)驅(qū)動造就了目前國內(nèi)人臉識別、語音識別領(lǐng)域的繁榮景象。未來，真正有用的人工智能發(fā)展將出現(xiàn)在機器人等可以落地的領(lǐng)域。
“跨模態(tài)學習是未來人工智能的核心技術(shù)，我們通過交叉學科的密切合作，希望彌補中國人工智能在基礎(chǔ)創(chuàng)新方面的短板。”目前，張建偉領(lǐng)導(dǎo)的“跨模態(tài)學習的自適應(yīng)、預(yù)測和交互”項目正在穩(wěn)步推進中，這是一項由德國科學基金會與中國自然基金委聯(lián)合資助的有史以來最大的人工智能領(lǐng)域的長期基礎(chǔ)技術(shù)研究項目。重點研究人在多模態(tài)的感知、學習和表達能力，探索如何將模型轉(zhuǎn)移到機器人身上。
技術(shù)發(fā)展不可能一蹴而就
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和大眾對人工智能產(chǎn)品的認知提升，應(yīng)用場景也從傳統(tǒng)的智能制造、智能安防、智慧醫(yī)療等小眾領(lǐng)域走向刷臉支付、AI翻譯、無人店、智能語音音箱等大眾領(lǐng)域。
不可忽視的是，人人都掛在嘴邊的人工智能，有時卻被資本和大眾寄予了太高的期待。“今天的人工智能技術(shù)和真正的智能差著十萬八千里。”王志華認為，技術(shù)的發(fā)展不可能一蹴而就，但資本期望技術(shù)能夠很快帶來回報。“資本期望2—3年回報是合理期，3—4年就算久了。但實際上，很多技術(shù)能夠帶來價值需要更長的時間，歷史上從基礎(chǔ)研究到形成產(chǎn)業(yè)經(jīng)過上百年的時間的例子比比皆是。”
張建偉也表達了同樣的看法：“做了多年人工智能和機器人的學者都知道，我們還面臨著巨大的挑戰(zhàn)。做出一個像人一樣靈活，實現(xiàn)面向真實世界多種任務(wù)的解決辦法，是一個一百年的任務(wù)。”
在王志華看來，中國的人工智能要想做大做強，還要腳踏實地一件一件事來做，具象化地滿足人們的某種需求，代替某種功能。因此，他強調(diào)AI的四件事情缺一不可：第一是算法，第二是算力（芯片可實現(xiàn)的計算能力），第三是數(shù)據(jù)，第四是應(yīng)用場景。
“強人工智能系統(tǒng)除了能聽、能說、能看，還要能思考、能行動。”張建偉說，當前的人機混合智能是實現(xiàn)真正自主智能的第一步。但人工智能的可持續(xù)發(fā)展，除了政府推動，還需要很多能真正落地創(chuàng)造價值的項目。“發(fā)展人工智能要把技術(shù)驅(qū)動跟市場拖動兩者有機融合好，未來人類生活的巨大需求場景是科研人員努力的方向。”
