1月14日，未来论坛2017年会暨首届未来科学颁奖典礼在北京国贸大酒店拉开帷幕。活动现场，百余名跨界意见领袖齐聚北京，为大家带来了一场史无前例的思想盛宴。在此次论坛上，微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文主持了以“未来智能”为主题的对话环节，四位人工智能领域的泰斗，与现场观众共同畅谈人工智能的未来，他们分别是：

　　上图从左至右分别为：主持人洪小文、李飞飞、李凯、沈向洋、张钹

李飞飞美国斯坦福大学计算机科学系终身教授、人工智能实验室主任

李凯普林斯顿大学 Paul & Marcia Wythes 讲席教授，美国工程院院士，未来论坛科学委员会委员

沈向洋微软全球执行副总裁，微软人工智能及微软研究事业部负责人，未来论坛理事

张钹清华大学计算机系教授、中国科学院院士、清华大学智能技术与系统国家重点实验室学术委员会名誉主任

六十年前初识计算机的时候，人们就在想：是否有一天我们可以创造出一种机器，达到甚至超越我们人类的智能水平。

几十年过去了，AI 经过了几个寒冬。我们仍然没有了却几十年前的心愿。今天，人工智能再一次火爆全球，我们似乎看到了人类科学正在加速冲向那个奇点。产业界和学术界都在不遗余力地进行 AI 研究，甚至流行的美剧也在讨论人工智能。

站在今天的节点上，人工智能到底有什么突破，未来的人工智能会向什么方向前进呢？本文由“未来智能”的对话环节内容整理而成，希望大家能在这次难得的华人人工智能领域大牛齐聚的对话中得到启发。

洪小文

　　洪小文：我们知道，人工智能这个概念从诞生至今已有六十年历史，它也经历了几次所谓的“人工智能的寒冬”。这一次，人工智能的重新回暖有什么不同？技术上又有哪些新突破？短时间内，我们能制造出像人类智能一样的人工智能吗？我们应该担心未来人类有可能不再占据智能的制高点吗？请各位简要分享下自己对人工智能的理解。

　　张钹：目前举一百反一的人工智能和人类背道而驰

大家都说人工智能可以做很多事情，我想先说说人工智能目前还不能做什么。

人工智能学科从创立到现在，只往前走了两步。

第一步，是符号表示和推理模型。

以前人工智能只是建立在数学模型的基础上。而符号表示和推理模型在数学模型的基础上，把问题变成：如果可以把这个问题清晰地用陈述性或过程性的语言表述出来，那么计算机就能解决它。

当这个模型被提出来，人工智能解决问题的能力就显然提高了一大步。因为能够表述清楚的问题远多于能够用数学所表达的问题。

实际上，当时对人工智能的估计过高。因为人们发现，能“清楚表达”的问题很少。即使是理性思考，有很多问题都不能表述。例如，常识等等。因此，人工智能就这样遇到了挫折。

张钹

第二步，就是深度学习为代表的数据驱动的方法。

这又让人工智能向前迈了一步，而且这一步比前一步大得多。

也就是说，过去智能对于能够清楚表述的问题——“知其然，又知其所以然”的问题才可以用计算机解决。而现在，我们也可以解决“知其然，而不知其所以然”的问题。特别是可以解决感知、视觉、图像、听觉等方面的问题，例如：张三长什么样子，这个实在是不好表述。所有感知都是所谓“知其然，不知其所以然”的问题。那么，“知其然，不知所以然”的问题怎么做呢？就是通过数据学习，通过数据自然建立起来模型，来解决它。那么，这就把能够解决问题的范围扩大了很多。

我们身边充满“说不清道不明”的问题，用新的深度学习技术可以解决很多这类问题。但是，我们的人工智能还没有到顶峰。

目前的人工智能有三个限制条件。

1、必须是确定性的

2、必须是完全的知识和信息

3、只能解决封闭化、特定化的问题