清华经管EMBA名师：AI奇迹短期难再现 深度学习技

【MBA中国网讯】深度学习目前人工智能最受关注的领域，但并不是人工智能研究的全部。张钹认为尽管产业层面还有空间，但目前基于深度学习的人工智能在技术上已经触及天花板，此前由这一技术路线带来的“奇迹”在Alphago获胜后未再出现，而且估计未来也很难继续大量出现。技术改良很难彻底解决目前阶段人工智能的根本性缺陷，而这些缺陷决定了其应用的空间被局限在特定的领域——大部分都集中在图像识别、语音识别两方面。

同时，在张钹看来，目前全世界的企业界和部分学界对于深度学习技术的判断过于乐观，人工智能迫切需要推动到新的阶段，而这注定将会是一个漫长的过程，有赖于与数学、脑科学等结合实现底层理论的突破。

在Alphago与韩国围棋选手李世石对战获胜三年过后，一些迹象逐渐显现，张钹院士认为到了一个合适的时点，并接受了此次的专访。

张钹，计算机科学与技术专家，俄罗斯自然科学院外籍院士、中国科学院院士，清华大学教授、博士生导师，现任清华大学人工智能研究院院长、清华经管EMBA名师。

“现在很多方面大家看的比较清楚，已露出苗头来了，我现在也接触到很多企业，找我谈这个问题，说明企业在第一线已经发现了很多问题，就想找个机会稍微说说。”张钹对经济观察报表示。

“奇迹并没有发生，按照我的估计，也不会继续大量发生”

人工智能在最近三年时间中受到的关注很大程度来自于其在围棋领域超越人类的“奇迹”，人工智能一次又一次的证明了人类“围棋智慧”优越的脆弱性。

但在张钹看来，尽管此前数年，人工智能在语音识别、图像识别、围棋三个领域显现了“奇迹”，但此后，这个“奇迹”再未在其他领域出现，其技术应用的边界和条件已经逐渐清晰。

经济观察报：人工智能突破的原因是什么？

张钹：通过人工智能，利用深度学习、大数据这两个工具，在一定条件下、一定领域内竟然能够超过人类，这三件事情给大家极大的鼓舞。但实际上，在这个之后，奇迹并没有发生，按照我的估计，今后也不会大量发生。

结果很多企业在做的时候发现，不是那么回事。从目前的情况来看效果最好的事情还是这两件：图像识别、语音识别。我看了一下，中国人工智能领域20个独角兽30个准独角兽企业，近80%都跟图像识别或者语音识别有关系。

“深度学习技术，从应用角度已经接近天花板了”

图灵奖得主朱迪亚·珀尔指出：尽管深度学习算法具有大脑的灵感，但它们也可以算作另一种强大的数据分析工具，是“曲线的拟合”。诺贝尔经济学奖得主托马斯·萨金特则认为人工智能其实就是统计学。

那么，人们是否需要机器给一个解释呢？

经济观察报：我们应该怎么去定义目前的深度学习技术路线，它是基于概率学的一个事物吗？

张钹：现在的深度学习本质是基于概率统计。深度学习是寻找那些重复出现的模式，因此重复多了就被认为是规律（真理），因此谎言重复一千遍就被认为真理，所以为什么大数据有时会做出非常荒唐的结果，因为不管对不对，只要重复多了它就会按照这个规律走，就是谁说多了就是谁。

我常常讲我们现在还没有进入人工智能的核心问题，其实人工智能的核心是知识表示、不确定性推理这些，因为人类智慧的源泉在哪？在知识、经验、推理能力，这是人类理性的根本。现在形成的人工智能系统都非常脆弱容易受攻击或者欺骗，需要大量的数据，而且不可解释，存在非常严重的缺陷，这个缺陷是本质的，由其方法本身引起的。

经济观察报：学界在这上面还是有一个比较清晰的认识？

张钹：我可以这么说，全世界的学界大多数有清晰的认识；全世界的企业界大多持过于乐观的估计。

经济观察报：那基于此，目前商业公司在底层技术和产业应用上还是有很大的空间吗？

张钹：只要选好合适的应用场景，利用成熟的人工智能技术去做应用，还有较大的空间。目前在学术界围绕克服深度学习存在的问题，正展开深入的研究工作，希望企业界，特别是中小企业要密切注视研究工作的进展，及时地将新技术应用到自己的产品中。当然像谷歌、BAT这样规模的企业，他们都会去从事相关的研究工作，他们会把研究、开发与应用结合起来。