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从1956年美国达特茅斯会议首次提出“人工智能”的概念，到如今新一轮科技革命和产业变革方兴未艾，算法、大数据、5G等为公众所熟知，“人工智能”正在全球范围内蓬勃兴起，成为科技创新的“超级风口”。 在当前新一代人工智能阶段，我国高度重视人工智能、加快发展人工智能，逐渐从“追赶”到“跟跑”，在部分领域技术还实现了“领跑”。可是，下一代人工智能的方向在哪里？我们如何实现“弯道超车”甚至“换道超车”？这都值得深入思考。 “根据人工智能发展规律，每隔十几年往往会出现引领人工智能整体发展的新因素，而当下新一代人工智能的红利释放时间有限，可能很快就会触碰到发展的瓶颈。因此，我们必须抢占下一代人工智能发展先机，在理论、方法、工具、系统等方面走在前面、占领制高点。”在江苏高校语言能力协同创新中心举办的“未雨绸缪：语言与下一代人工智能论坛”上，来自计算机科学、语言学、神经科学、脑科学等领域的专家学者形成这样的共识。 教育部长江学者特聘教授、江苏师范大学教授杨亦鸣认为，在人工智能研究领域，人们已经充分认识到人类智力、意识、思维的重要性，但很少意识到这些都是以语言为基础的。“语言作为思维的物质载体参与了整个高级认知功能，以这种观点为基础重新考虑人工智能的基本理论，有可能走出下一代人工智能发展的新路子。” 人工智能的终极目标是使机器达到人类理解自然语言的水平。“当前人工智能采用的深度学习算法，在‘感知’智能上已取得突破性成果，但其‘认知’能力还十分有限。要让计算机能够具备理解自然语言的能力，找符合语言和大脑实际的下一代人工智能，关键是开展语言认知的脑机制研究。”中国工程院院士、新疆大学教授吾守尔·斯拉木表示。 那么，作为下一代人工智能突破口之一的语言及其脑机制研究，应当怎样进行？杨亦鸣说：“现有的语言脑机制研究在认知与行为层面很丰富，对系统功能与结构的研究也较多，但是在细胞层面的研究几乎为零，在分子层面也局限于少量基因与语言障碍的关联研究。所以，必须贯通分子到行为认知的语言机制解释，才可能对语言的脑机制有原创性发现，从而为人工智能研究带来变革。” 在脑机制研究之上，对计算机软硬件进行重新设计也十分关键。“软件是人工智能的载体，传统软件只是信息管理，今后的软件应该感知多维信息，并在感知的基础上进行包含观察、判断、决策和行动的管理。”中国工程院院士、国防科技大学教授廖湘科表示，如果可以在数学和物理驱动的计算机上，加入生命元素和语言机制驱动，那么将有可能产生真正的创新。 此外，提升新一代人工智能创新能力，探究下一代人工智能发展方向，也对人才培养提出了更高要求。国家“973计划”项目首席科学家、清华大学教授孙茂松表示：“人工智能需要多学科、多领域联合攻关、协同创新，更需要培养具有前瞻性眼光，贯通语言学、脑机制、计算机等人工智能基础理论的复合型人才，如此才能从根源上领跑。” (此文不代表本网站观点，仅代表作者言论，由此文引发的各种争议，本网站声明免责,也不承担连带责任。) |
