人工智慧：懂的人在研究人腦，不懂的在捧深度學習！

人，或人類，這個名詞可以從生物、精神與文化各個層面來定義，或者是這些定義的結合。大約在5500年前，人腦就開始演變成型，那時候的人們已經可以識字，並開始建造都市。

時間拉回現在，遍地開花的人工智慧取得了一些值得稱讚的成就，這些成就大部分來自於機器學習的兩種演算法：深度學習和強化學習。任何一種方式都需要百萬次的訓練，這是人工智慧的正確打開方式嗎？

近日，MIT計算機科學和人工智慧實驗室的教授Tomaso Poggio、高通全球副總裁Charles Bergan以及商湯科技研究院院長王曉剛教授在EmTech China大會的現場都認為：現在，我們所提及的人工智慧並不是真正的人工智慧。

Tomaso Poggio教授的核心觀點是：目前人工智慧領域面臨的最大挑戰就是現在所謂的「人工智慧」技術根本就是錯的，因為從生物學層面上來說，這根本就說不通。通過數百萬個例子的訓練，機器終於分清楚了貓和狗之間的區別，但人類，即便是嬰兒時期也絕不需要這麼龐大的訓練集來認知某樣事物。

這個觀點基本與高通全球副總裁Charles Bergan的觀點類似，Charles Bergan對目前人工智慧的研究進程顯然也不是很滿意。

對於目前正在人工智慧領域努力的商湯科技而言，實操總好過理論，王曉剛認為商湯是在用不同的神經網路解決不一樣的事情，但人類只有一個大腦便足以應對可能發生的所有事情。如果有一天，機器的神經網路可以從上百層減到一層，那麼，真正的人工智慧時代就開始了！

當對人工智慧的研究再一次轉為對人類大腦的深度探索，當機器大腦成為另一種形式的人造大腦時，這才達到「強人工智慧」的時代，北大黃鐵軍教授認為，這個過程大概需要15到30年的時間。

對於人工智慧威脅論的支持者來說，這或許是一個好消息，因為目前並沒有人研究明白「人類大腦」的構造，這需要生物科學層面的理論支持，不過隨著科學的進步，沒準這件事情很快就可以有結論了。這就好比人類在還不知道空氣動力學理論的情況下，就已經研究出了飛機一樣，實踐有時也會超過理論。

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