下一代人工智能突破口在深度学习

　　我们对于深度学习其实并不太了解，它有点像实验性的科学产物，效果确实让人惊讶，但并不知道它为何有这么好的效果。这就如同我们对中药的了解，虽然知道它有疗效，但并不知其原理。如果希望产生下一代崭新的人工智能技术，必须要了解现在的深度学习技术，否则很难对它进行改进。

　　■本报 黄海华

　　“深度学习仍然有很强的生命力，但大概五六年后，可能会遭遇瓶颈。”昨天，2018人工智能大会人工智能前沿论坛在上海交通大学举行，图灵奖获得者、中科院院士姚期智在发表演讲时说。

　　近年来深度学习技术获得了很大成功，其实这是三四十年前甚至更早些时候出现的技术，当时来自深度学习领域的研究人员认为，这一技术无法打败其他方法，但由于大数据和强大的计算机应运而生，传统的深度学习方法焕发了第二次生命。

　　“下一波的人工智能创新会来自哪里？它的源泉又是什么？”姚期智认为，我们对于深度学习其实并不太了解，它有点像实验性的科学产物，效果确实让人惊讶，但并不知道它为何有这么好的效果。这就如同我们对中药的了解，虽然知道它有疗效，但并不知其原理。如果希望产生下一代崭新的人工智能技术，必须要了解现在的深度学习技术，否则很难对它进行改进。在过去的四五年，已经有不少从事基础科学研究的科学家，在这方面作了相当多的积累。“这可以算是一种间接突破，是下一代人工智能技术在科学上最合理、最有可行性的一个方向。”

　　“有没有可能将量子计算和人工智能结合在一起？”姚期智认为，量子计算机也是一个颠覆性的发展，甚至可能是更深刻的革命。在他看来，量子物理是最深入最美丽的物理法则，如果有一个足够强大的量子计算机也许有可能模仿大自然量子法则，从而理解自然智能。如果把人工智能和量子计算机结合起来，有可能对于世界会有更加深刻的认知。

　　姚期智说，人工智能的发展，给了我们看待计算机科学的一种新角度，可以重新定义计算机科学本质。“过去认为计算科学是人为科学，但现在可以从自然科学的角度来看待它。”因为深度学习是利用非线性元素进行学习，这种非线性化很难从数学角度精确分析，可能需要一些物理学方法来取得人工智能的进展。