“人工智能（AI）對我們?nèi)祟惖纳顜淼木薮笥绊懀呀?jīng)非常顯而易見，但實際上AI還有一些目前無能為力的領域。我們需要思考的是，現(xiàn)在AI算法的限制是什么，它的有限性在哪里？接下來在機器學習以及AI的發(fā)展之中，還有哪些需要實現(xiàn)突破的地方？”

在10月30日舉行的第三屆世界頂尖科學家“科學前沿與顛覆性技術”論壇上，圖靈獎得主、中國科學院院士姚期智提出了上述思考。

他分享了一些案例，來幫助大家去了解現(xiàn)在AI研究人員關注的問題。

首先，就是AI算法盡管非常高效，比如在人臉識別等領域比人類做得更好，但是在大部分情況下，他們的穩(wěn)健性和人類比是有差異的。

姚期智舉例解釋：在自動駕駛的情況下，你看到了一個紅燈或者停車標志，如果這個圖像的能見性不好，或者有些人故意做了一點點變動，最后的結(jié)果可能就變成了一個通行標志。這在自動駕駛模式下帶來的影響是非常嚴重的。這是過去幾年人們非常關心的問題，也是一個很難解決的問題。

姚期智說，我們所要做的就是創(chuàng)造出更加穩(wěn)健的算法，但是目前還有一些沒有理解的問題，這有可能是因為我們的精確性不夠。如果不能將機器學習算法的穩(wěn)定性進行改進的話，那我們是沒有辦法去使用它的。

另一方面，就是AI的可解釋性。他說，AI算法可以用在非常廣泛的領域，比如說在未來智力、環(huán)境、醫(yī)藥、倫理、教育等方面，但是精確性的問題很重要。因為我們不能僅僅依賴性能的高低，如果想要這個算法被大眾接受、廣泛使用的話，還有一些標桿需要滿足。

“但是AI算法有一些問題，尤其是在深度學習、非常高性能的算法方面出現(xiàn)的一些問題，我們現(xiàn)在還沒有辦法解釋。比如說在算法方面，哪些地方做得更好，還沒能準確找到它的原因?！?/p>

因此，接下來AI所要實現(xiàn)的突破是什么？在未來的應用之中，除了下圍棋、打撲克，AI還能做什么？無人機除了燈光秀，如果用它進行視頻游戲或者是對戰(zhàn)是否可行？

姚期智表示，想要解決一些現(xiàn)實的問題，采用比較單一的計算機原理是很難做到的，我們還需要在AI方面進行很多的研究，要通過強化學習去了解我們未來還能做什么。
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