“即使我们可以使机器屈服于人类，然而，作为一个新物种，我们也应当感到极大的敬畏。”这是几十年前，计算机之父阿兰图灵的一句话，放在“人工智能（AI）”大热的当下，依旧非常适用。

　　9月7日，江苏省人工智能大会在南京博览中心启幕。直面现实机遇，避免人工智能泡沫化，成为现场50多位人工智能领域大咖们热议的话题之一。“即便是如今已广泛应用的人脸识别，在技术上也仍是待取的‘皇冠宝石’。”现场，中科院的专家以此为例展露观点：一方面，人工智能的潜能开始显现，对城市，对产业而言，都是机遇；另一方面，我们和人工智能的“距离”还未完全消失，值得更多冷静思考。

　　还未“消失”的距离

　　时至今日，我们在生活中感受到的诸多“智能化”，其实距离科学家理想中的“人工智能”还有段距离。以手机拍照中的自动对焦、识别五官为例，又或者以“刷脸”识别身份为例，这些都是上世纪90年代就开始研究的“老技术”了。

　　“没有哪一项技术的发展能够一蹴而就，人脸识别的应用，是经过近30年持续努力取得的成果。”中科院计算技术研究所副所长陈熙霖在论坛现场介绍，目前国内人脸识别技术已非常成熟，甚至可以说比肩国际一流技术水平。

　　然而，在科学家眼里，对人工智能的定位绝不仅仅只是用来解决狭窄的、特定领域的某个具体小任务，“人脸识别”的应用也仅仅是人工智能的“冰山一角”。“计算机视觉目前是只‘知面’不‘知心’，比如如何让计算机读懂人的表情，技术层面而言，就还是个挑战。” 陈熙霖在现场展示了同一个人不同表情的照片，其中一张照片是恐惧，另一张是愤怒。计算机目前只能读出这两张照片是同一个人，却读不出其他更多的信息。“人脸识别读懂人类的情感，扩大机器对人的感知，是未来计算机视觉需要研究的方向。”在业内专家看来，真正能像人类一样，能同时解决不同领域、不同类型的问题，进行判断和决策，才是真正意义上的通用型“人工智能”。

　　机器识别人类表情带来的应用将是超值的。比如，医疗领域，基于端到端学习的心率估计，可以检测到一个正在视频聊天的人具体的心率和血压等数值，以此来判断人体的健康水平。“读心”价值同样体现在教育方面，相较于下围棋，人工智能在教育领域面临的挑战要复杂得多，老师对学生的教学辅导牵涉到教育学、心理学、认知学等更为复杂的过程，人工智能突破的难度更大。中国科技大学教授陈恩红提到，未来教育大数据的应用场景应更加广泛，包括学生行为模式挖掘、学生标签与画像、阅读写作自动评估、个性化教学辅导、知识图谱构建等。

　　具体而言，未来的人工智能，不仅需要机器感知世界、通过认知学习理解世界，还需要强化学习，去模拟世界。人工智能的“远方”，尚可期待，需要通过算法、学科的持续交叉、融合和优化，整体解决人工智能在创造力、通用性、对物理世界理解的问题。

　　落地制造业

　　江苏人工智能特色凸显

　　只要贴上“智能化”的标签，就有可能站上“风口”……近年来人工智能大热，吸睛更吸金。“千万别把人工智能当作万金油！”南京大学人工智能学院院长周志华在接受采访时强调，人工智能事业的发展还是要基于技术本身的发展，不能搞空中楼阁，产业发展要谨防“泡沫化”的部分。

　　万里之船，成于罗盘。当下，人工智能落脚“制造业”，被认为是科学的发展方向。工业和信息化部科技司副司长王卫明在致辞中表示，未来，人工智能和制造业的深度融合是制造业数字化、网络化、智能化转型的重要方向。

　　作为制造大省，江苏在这一轮技术革命中，毋庸置疑地抢到先机，丰富的应用场景，为江苏“智能制造”赢得市场。王卫明对“江苏成绩”充满认可，他说，近年来，江苏高度重视人工智能产业发展，抢抓新一代人工智能产业发展机遇，从企业培养、核心技术攻关、应用示范、创新平台建设以及产业基地打造等多方面精准施策，人工智能产业加速集聚发展，特色凸显。

　　南京以图像识别、智能传感见长，苏州锚定智能制造、语音识别，无锡则在物联网、超级计算领域大放异彩，常州的智能机器人、智能无人机受业界公认……开幕式上，省经信委副主任池宇提到，当前，人工智能已在苏南地区形成独特优势。

　　“近期不少企业陆陆续续把AI研发部门搬到了南京，或在江苏开设AI研发机构。”周志华认为，AI教育的发展，能为一座城市的产学研创新提供着支撑作用，他认为，按照这个趋势发展，江苏在AI产业方面大有可为。

　　据悉，未来，工信部将重点从聚焦关键技术产品创新、深化人工智能与制造业融合、着力打造特色产业集群、持续跟踪完善政策体系等四个方面推动人工智能产业发展。在现场，王卫明提出期许，希望江苏紧抓机遇，推动人工智能产业迈上新台阶。

　　完善人才梯队

　　才能走得更远

　　AI产业的竞争，说到底是人才和知识储备的竞争。只有投入更多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术。

　　权威数据显示，在研究领域，近年来中国在人工智能方面的论文和专利数量保持高速增长，已进入第一梯队。然而最显著的问题是——人才梯队参差不齐，还不够完整。

　　“人工智能学院的涌现，是政策、产业、教育多方共同推动的结果。”周志华接受采访时谈到，全国多所高校联动，陆续为人工智能开设独立学院，足以说明对AI人才培养的重视。为人工智能开独立学院，在业内看来并不是“贴热”之举，周志华公开表示，南京大学成立人工智能学院，是经过长时间思考才做出的决定。“创办一流大学人工智能教育需要建设新的课程体系，与其在现有学科培养体系框架下修修补补，不如从头根据人工智能学科自身的特点进行建设。”周志华眼中高水平的人工智能人才，具备三个要素：很好的数学基础，扎实的计算、程序功底，以及全面的人工智能专业知识。

　　最新数据显示，美国基础人才数量是中国的13.8倍，美国团队人数在处理器芯片、机器学习应用、自然语言处理、智能无人机等四大热点领域超过中国。业界专家表示，相较而言，中国人工智能需要在研发费用和研发人员规模上持续投入，加大基础学科的人才培养，尤其是算法和算力领域。

　　与互联网相似，中国将会成为AI应用的最大市场，丰富的应用场景、全球最多的用户群以及活跃的数据生产主体，为中国参与全球人工智能的“群雄逐鹿”带来先发优势。与会专家认为，进一步加大基础学科建设以及人才培养，有利于中国AI有机会走得更远。

　　科幻片《西部世界》里有句台词：“意识不是一个由下至上的过程，而是由外至内的过程。”人工智能由人类创造，它的走向也将取决于人类的集体意识。 王梦然文

　　余 萍摄