現代快報訊（記者 阿里亞）人工智能已被應用于出行、教育、醫療等多方面，深刻地改變著人類社會和世界的面貌。在11月7日舉行的“第五屆世界頂尖科學家論壇科學圓桌π”上，全球計算機科學、人工智能與信息技術領域科學家聚在一起，圍繞“數智未來新突破”主題，共同探討人工智能領域的前沿發展。他們普遍認為，人工智能多元融合趨勢明顯，并不斷激發和改變科學家的思考模式。

只模仿人類行為遠遠不夠，未來需要不斷探索

△活動現場 主辦方供圖

人工智能離不開機器學習算法，而談到機器學習，2022年世界頂尖科學家協會獎“智能科學或數學獎”獲得者，加州大學伯克利分校電子工程與計算機科學系、統計學系教授邁克爾·I·喬丹是繞不開的宗師級人物。

喬丹的經歷頗為豐富，曾先后在心理學、數學、認知科學等多個領域進行多樣化的研究。他的主要研究方向為人工智能、生物系統與計算生物學、控制、智能系統和機器人、信號處理、機器學習等。他的突出貢獻在于成功連接了計算機科學和統計學這兩個學科。他同時致力于推動機器學習在單分子成像、蛋白質建模、基因重組建模和自然語言處理等高影響力領域的應用。

對喬丹來說，人工智能不是一項技術，而是一種思考方式，一種解決問題的方式。“我的靈感很多時候來自真實世界。當我在中國注意到支付寶的二維碼支付方式后，我覺得這背后不是純計算機科學或純經濟學，而是一個學科交叉的、新的計算方式，于是我在這方面做了一些研究，對此我感到非常興奮。”喬丹透露，他總是會尋找真實世界中還沒有研究透徹的問題，作為自己的研究課題。

如今，隨著人工智能的飛速發展，我們可以看到能用跟人一樣的語氣說話的AI，它們唱歌不走調，甚至還會下棋、設計衣服……“經典AI的起點，是模仿人類的行為，但是這遠遠不夠。人類是一個智能的主體，會產生行為、決策。未來，AI需要不斷探索和建立新的計算模型、智能算法，并能根據真實世界展開真實性預測。”喬丹說，人工智能的未來，是要在經濟、生物、腦科學等相關領域進行深入融合。

應用落地仍有難題，需攜手同心推進合作

“10多年前的機器學習技術總被現實問題擊垮，比如它對于復雜場景用處不大，這就促發我去思考機器學習的短處。”清華大學軟件學院長聘副教授、機器學習研究組負責人龍明盛主要從事機器學習理論與算法方面的科研工作，專注于遷移學習、深度學習、科學學習及其在人工智能和系統軟件中的應用。

龍明盛坦言，AI的應用仍是難題。在他的研究中失敗時有發生，“訓練”AI常因為環境部署的變化而遭遇失敗，有時也會苦惱于沒有方法論的指導。“AI已不單純是一門技術，而是一門工程學科，需要制定一些指導、原則、方法論來建立整個系統。”

人工智能技術是一把“雙刃劍”，在推動數字經濟社會創新發展的同時，也可能引發一系列安全挑戰。清華大學計算機系教授、清華大學人工智能研究院基礎理論研究中心主任朱軍表示，人工智能仍在發展之中，許多問題不一定有明確的答案，為其尋找新的模型、建立新的基礎，是科學勇攀高峰的一種體現。“倫理、隱私、數據安全等都是其中不肯忽視的重要議題。”

“合作”，是現場的科學家們談及最多的一個詞匯。2004年美國總統科學、數學和工程指導卓越獎蘭諾·布魯姆1979年首次來到中國。“在當時的中國高校里，幾乎沒有人在學習計算機。如今，中國已經涌現了人工智能優秀人才，其中不乏許多年輕人。”布魯姆說，這個領域需要團隊合作，彼此間課題的相互交織，才會有長足的成長。“這種合作中，年輕人必不可少，他們會對你的經驗提出挑戰，而你哪怕是退休了，也會因此體會到科學的新樂趣。”

（編輯 蔣文嘉）