原题目：人工智能高校资源争夺战开打

比来一年，人工智能连续占据了各大新闻网站科技话题的头条位置。不出不测地，初度登陆博鳌亚洲论坛的人工智能话题也吸引了众多目光。

在“人工智能：对话科学家”分论坛开始前半个小时，已经有数十名不雅观众排队期待进入会场。而在另一个会场，微软亚太研究集团总裁洪小文、中科院研究员山世光、科幻作家郝景芳等19位科技大咖已经在展望2045年会呈现哪些“未来新闻”：纽约发生发火游行反生物芯片植入、健忘白叟旅行遗掉“云外脑”、深圳收回人类最后一张汽车驾照、美国总统对选民“心灵控制”……

对技术进步的向往和对美好生活的等候一样，必需脚踏实地。本年的博鳌亚洲论坛上，许多嘉宾在总论人工智能的未来前景、成长现状之余，也在存眷其成长中遇到的瓶颈：数据和算法中间还存在脱节的情况，还需要更多跨界合作，还需要更好的人才和科技成就流动通道。

人工智能还在学“套路” 跨学科合作成未来打破点

固然对人工智能的未来前景都十分乐不雅观，但本年博鳌论坛期间人工智能范围的专家遍及认为，当下的人工智能仍处于非常早期的阶段，无论是根本性的通用人工智能，还是在某个垂直范围的具体应用，人工智能还处于基于大数据的学习阶段，在智慧层面不成能像人类具有本身的意识、认知能力和逻辑判断能力。

搜狗公司CEO王小川曾体验过一个代表国际最高程度的酒店餐饮预订系统，当机器问他“需要帮你找一个泊车位吗？”，他回答“我没车”，但这个系统无法理解“我没车”背后的意思。这是因为机器还没有步伐理解车跟泊车位是什么关系，机器还无法成立像人类一样的认知体系和框架。

因此王小川认为，现阶段的人工智能更多的是在学习“套路”，完成反复性事情。对付没见过的工作，譬如没有大数据供给的范围，人工智能没法学习，也就无从辅佐人类做更多工作。

如果只是勾留在“套路学习”阶段，人工智能的表示将会令人大掉所望。但也有其他范围的专家提出，针对人工智能的研究不应该仅限于IT界，还应该与其他学科结合，来探索人工智能更大的想象空间。

清华大学传授鲁白认为，由于人工智能遵循严密的数理逻辑，执业药师代报名，因此人脑的认知能力中逻辑思维、分析决策等成果，都是人工智能可以具有的。他建议，可以先测验考试着通过脑科学、神经科学的路径来研究人工智能。“人工智能要成长，需要脑科学发感人工智能。脑科学里面还有很多的理论其实可以用到人工智能上。”

神经生物学家身世的鲁白也正在做这类跨界测验考试：在清华大学开设一门新的课程，邀请脑科学研究者和人工智能的从业者彼此交流学习。他但愿通过这种跨学科合作的方法促进人工智能与其他范围的结合，从而孕育产生更多可能性。

这位神经生物学家的建议也得到了不少IT界大佬的认同。曾经负担卖力美国通用人工智能会议主席、现任Hanson Robotics首席科学家的Ben Goertzel就十分同意这个不雅概念。这位留着一头长卷发的IT名人认为，下一阶段的人工智能打破来自于各个方面，物理学、生物学、生命科学、数据科学等学科的常识跨界融合得越好，未来的人工智能就越可能有打破。

在百度总裁张亚勤看来，目前深度学习等范围的技术进步大多还是勾留在软件或硬件根本上，跟人脑的关系不是很大。而未来人工智能要想获得长足进步，还应该在脑科学、云计算、大数据等多范围开展跨界合作。

“未来人工智能打破必然是数字智能和生物智能的融合，未来人类也是这样的融合，是卵白质和硅的结合。”张亚勤说。

有数据的不必然算法强 “此刻最最需要公司和大学合作”

目前，在人工智能范围有较为告成的打破，并且形成具体产品的，大多是企业，例如谷歌的AlfaGo，以及比来百度的度秘、腾讯的“绝艺”。但是，这些在IT、互联网范围深耕多年的企业要想打破目前只是学“套路”的AI（人工智能）局限，仅仅依靠本身的力量明显不够。

据斯坦福大学传授张首晟介绍，人工智能的成长要素包孕芯片、数据、算法三部分，由于成熟的提供商关系，芯片已经不是一个值得担忧的问题，但数据和算法往往存在脱节的情况，因为算法往往是在高校或研究机构中被发现、研究的，而大数据一般都是各个企业所掌握的。

“有数据的企业不必然算法能力很强，因为有近期获利的压力；大学的算法能力很强，但接触不到大量的数据来做研究。”博鳌论坛期间，张首晟多次呼吁，“此刻最需要的就是公司和大学的合作”。

人工智能范围的校企合作正在变得越来越重要，由于高校研究资源有限，一些顶尖人工智能企业对顶尖研究学者、高校的争夺日益激烈。

──吞武里教育