类似这样阻碍机器具有更接近人类的难题，还有很多。8月28日，在中国科学院上海分院主办的世界人工智能大会“AI科技沙龙”上，与会的中外专家认为，要跨越这些难关，需从脑科学、人类历史等各种底层研究入手，寻找可能的路径。
浓缩百万年进化，机器很难学习社会经验
有着“多智能体系统教父”之称的英国牛津大学计算机科学系主任迈克尔·伍尔德里奇，在沙龙开场，就抛出了这只有六个单词的桥段。
“只有六个单词，却足以在你脑中勾勒出一幅含义丰富的画面。但机器却怎么也无法理解。”伍尔德里奇说，支撑这幅画面的是人类社会复杂的情感、关系、经验，甚至融入了人类历史的文化积淀，这些都很难分解成细节，让机器来学习和理解。
在沙龙现场，有人提出一个有趣的问题：我们是否能让机器学习图书馆中关于人类文化与历史的所有书籍。而伍尔德里奇则指出，其实这背后浓缩了人类从猿猴进化而来的百万年形成的结果。一般人类始祖社群有150个个体。这意味着，人猿需要更加发达的大脑与个体维持社会交流。虽然人类社会不断进化，但人类个体所能维持社会关系的个体却始终在150个左右。伍尔德里奇认为，要使AI融入人类社会，还有很长的路要走。
东西方文化融合，是推动AI发展的必由之路
在沙龙上，不少专家都提到了人工智能对大脑的模仿。大脑存储、传输、处理信息和数据的方式，能否借鉴到超级计算机中？人脑神经元功能区域的分工与合作方式，可否用于医疗影像更精准的病灶识别？
“相对于大脑生理结构的认识，我们更应关注大脑思维模式进化的过程。”上海交通大学致远讲席教授、人工智能研究院首席科学家徐雷认为，目前AI只达到人类幼儿阶段的认知水平，后续还有巨大发展空间。而东西方文化的融合，是推动AI走向更高阶段的一大关键。
“从文字发展来看，东方文字具有形象化、整体化的特征，而西方文字则从象形文字走向了高度抽象的符号语言。”徐雷说。在上世纪五六十年代，科学家希望人工智能实现逻辑、推理等抽象的高级思维功能，最终因为计算复杂性“指数爆”，发现“此路不通”。直到本世纪初，让机器从深度学习实现图像识别，才使AI发展走上了正轨——先拥有幼儿水平的认知和形象思维，再逐渐发展，重新挑战高级思维。
徐雷认为，如果可以深入了解人类文字是如何完成从具象到抽象的演进过程，探索东西方语言发展不同导致思维方式的不同，或许有助于推动AI的进一步发展，使其逐步接近人类的智能水平。
免责声明：本文由作者原创。文章内容系作者个人观点，转载目的在于传递更多信息，并不代表EETOP赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品内容、版权和其它问题，请及时联系我们，我们将在第一时间删除！
