他認為，在人工智能(AI)已經成為國際競爭新焦點這一大背景下，我們需要在AI發(fā)展的這一關鍵階段，對其所面臨的戰(zhàn)略挑戰(zhàn)進行冷靜、前瞻性的思考。
近年來，隨著人工智能的迅猛發(fā)展，其所帶來的法律、倫理等問題也日益引起爭議。
4月4日，由澳大利亞新南威爾士大學人工智能教授發(fā)起，美國、日本、中國等30多個國家和地區(qū)的研究人員簽署了一封公開信，敦促韓國科學技術院停止人工智能武器的研發(fā)。
此前，美國當?shù)貢r間3月18日晚，Uber公司的一輛無人駕駛汽車在亞利桑那州坦佩市撞死了一名橫穿馬路的女士，成為全球首例無人駕駛致死事故。
對此，出席研討會的歐洲科學藝術院院士、德國慕尼黑工業(yè)大學教授克勞斯·邁因策爾(Klaus Mainzer)告訴《中國科學報》記者，人工智能的倫理問題在德國也引發(fā)了學術界和工業(yè)界的深入思考。2017年6月，德國交通部下屬的倫理委員會發(fā)布了一份《自動和聯(lián)網駕駛》報告，提出了自動駕駛汽車需要遵守的20條倫理規(guī)則。這是全球首個自動駕駛汽車倫理原則。
在他看來，現(xiàn)階段機器學習是人工智能系統(tǒng)不斷完善的主要驅動力。但是，機器學習的局限性之一是，其結果大多是以“黑箱”的形式存在的，即人們只能“知其然”，卻“不知其所以然”。這是引發(fā)人工智能法律、倫理等問題的重要原因之一。以自動駕駛為例，一旦發(fā)生事故，我們很難認定誰應當為此負責。也正因為如此，人工智能倫理問題的解決與技術的發(fā)展密切相關。可解釋、可說明性是目前人工智能系統(tǒng)亟待解決的問題。
中國科學院深圳先進技術研究院研究員喬宇介紹了計算機視覺的最新進展。他表示，計算機視覺是人工智能的核心領域之一，并產生了廣泛的應用，但這一領域也面臨著從監(jiān)督學習到無監(jiān)督學習、從推理到主動學習，以及可解釋學習等需要進一步突破的問題。
“目前科學家們主要在從兩條路徑探索AI的發(fā)展：一是以DNN(深度神經網絡)為代表的神經網絡算法的演進，二是腦科學研究的突破。”科大訊飛北京研究院院長王士進在介紹智能語音技術的進展時表示，相關數(shù)據(jù)顯示，雖然目前中國和美國在全球AI發(fā)展中同屬第一陣營，但在一些創(chuàng)新性工作方面，中國與美國相比還有較大差距。
邁因策爾認為，未來AI會全面滲透進我們的生活，對于國家核心力的打造具有決定性影響。中國會是人工智能領域居于領導地位的國家之一，甚至可能獨占鰲頭。而這一地位主要取決于人才的規(guī)模和其創(chuàng)新性程度。因此，教育將是最終決定人工智能競爭成敗的戰(zhàn)略性問題。
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