对于中国企业在人工智能的探索，不少专家也持肯定态度。在本月初公布的“十三五”规划纲要(草案)中，“人工智能”一词首次出现在规划纲要中；而在“科技创新—2030项目”中，智能制造和机器人成为重大工程之一；培育人工智能、智能硬件、新型显示、移动智能终端等，被列入战略性新兴产业发展行动。
“像人一样是努力目标”
大数据专家、广州互动派传媒科技股份有限公司CEO徐亚波表示，人工智能的概念自上世纪诞生以来，对于机器来说，模拟人“像人一样”是一种努力目标。
以计算机视觉为例，研究的终极目标就是希望计算机拥有无限接近人的感知能力。前Google Glass核心研发人员、格灵深瞳(北京)科技有限公司创始人赵勇表示，“比如基于三维视觉系统的安防监控设备，实现对人物的精确检测、跟踪、动作姿态(包括暴力行为、跌倒等动作)等的检测和分析，自动给控制中心提供预警信号。”
而国家千人计划专家、地平线机器人CEO余凯表示，AlphaGo作为今年的标志性事件，人工智能系统将诞生一种自主行为和决策的机器，在生活周遭帮助我们，使生活更加便捷。
搜狗CEO
他说，未来技术中有一个突破的重点：让机器开始具有概念的理解能力，理解了以后就能推理，它知道你真正要什么，通过计算给你一个正确的答案。慢慢变成个人的秘书或者助理。
谈到自然语言理解，大中华区副总裁、战略部总经理郭继军举例说，“为了实现机器和人的顺畅交互沟通，要先把声频wave文件变成文字txt文件，在txt文件中找到关键词，然后基于理解能力，去搜索关键词跟其他词的关联关系，最终找到答案呈现出来。”
而对于机器替代人的担心，王小川表示，“答案越标准，应对的问题越单一，这种岗位就更有可能被机器干掉，而且机器一定干得好很多。而你输出的解答的故事越开放，越没有固定的答案，那会更难被取代。”
“我们需要通用人工智能”
在分论坛“互联网的未来”中，美国国家科学院院士、中国科学院外籍院士、斯坦福大学终身教授张首晟提出，“我们需要AGI，也就是通用人工智能。比如从简单的图像识别这样的功能发展到大脑互联网。”
何为“通用人工智能”？将其作为主要研究方向的Aidyia首席科学家、人工智能学会主席Ben Goertzel表示，我们讲的AI都是特定领域的人工智能，而不是一般性通用的人工智能。机器能够自动理解每一个新的环境关系，并且理解、学会，“目前这方面还没有大的突破”。
“像AlphaGo能够下围棋，但是你要让他下另外一种棋的话，就要重新编写代码。无论是google还是丰田，他们的无人驾驶汽车机器人只能驾驶汽车，如果要无人驾驶摩托车，算法又不一样了。”
郭继军认为，比起棋牌游戏规则相对“清晰”的行为，现实生活中“无序”的任务具有更多不确定因素，复杂世界面临的挑战需要人类与机器更多地配合工作。他以IBM的Watson系统为例，2011年，IBM研发计算机系统Watson参加美国电视台益智问答游戏节目“Jeopardy”时一举战胜最强人类选手而声名大噪。而为解决现实问题，除了用自然语言进行深度问答之外，还要在关系抽取、性格分析、情绪分析、概念扩展及权衡分析等多方面实现突破。
Ben Goertzel表示，生物、金融、制造、虚拟现实、物联网，所有这一切结合在人工智能互联网当中，就可以产生更加通用化的人工智能。而不是今天这种仅仅能解决一些特定问题的人工智能。
“所以我认为未来人工智能将不是一个独立的行业，而是一个无所不在的产业。互联网将会成为通用人工智能一个诞生地。因为互联网本身在成为一个全球的大脑，成为一个分布式的人工智能的系统。”小i机器人创始人、上海智臻智能网络科技股份有限公司CEO袁辉说。
“人机合力解决问题更重要”
“不仅仅像AlphaGo下围棋这样，要让机器在某一个专业领域代替人类或者比人类做得更好，还应更多强调机器与人类得配合。有一些是人类擅长的事情，有一些是计算机擅长的事情。通过机器和人的配合，帮助人类解决一些现在很棘手的问题，最终在产业上实现商业价值。”郭继军说。
公司总裁
而对于中国企业在人工智能的探索，不少专家也持肯定态度。在本月初公布的“十三五”规划纲要(草案)中，“人工智能”一词首次出现在规划纲要中；而在“科技创新—2030项目”中，智能制造和机器人成为重大工程之一；培育人工智能、智能硬件、新型显示、移动智能终端等，被列入战略性新兴产业发展行动。
“包括科大讯飞和等在内，中国有很多企业已经在语音识别等人工智能领域取得了非常好的突破。”郭继军说。而百度研发的虚拟机器人“度秘”拥有从语音识别到全网搜索的速度和准确性，科大讯飞研发的“灵犀”将人机对话作为下一步方向。虽然还不够完美，但被视为中国迈向人工智能时代的产业突破口。
“中国在人才储备、数据积累、场景应用上有很大的优势，必然在下一个3—5年中站到历史最中坚的位置。”在“中国‘智造’的未来”交流环节中，商汤科技CEO徐立表示，“这个新兴行业催生出来非常多的应用场景以及新兴的需求，这些需求反向倒推我们对于智能的发展。中国企业也参与其中，也是核心技术提供商。
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大数据是“燃料”和“原材料” 人机互动利于更好理解应用大数据
有关专家表示，一方面，人工智能和认知计算的发展很大程度上基于对大数据的采集、分析和应用，甚至有观点将大数据比作人工智能的“原材料”和“燃料”强调其重要性；另一方面，鉴于数据产生的速度和加速度已经超出了简单工具的处理范围，人类也必须要通过跟机器的互动来实现对数据更好的理解和应用。
“随着近两年人工智能、机器学习等概念一下子火了起来，大数据已经从一个概念逐渐地向实际应用转化。”在SME—Talk科技沙龙“大数据在行业价值的核心应用”上，华为技术总监梁伟凡说。
“虽然目前工业、商业领域有大量传感器和智能终端被使用从而积累了很多数据，但这些巨量数据的产生有很多人类无法及时处理，可以说，数据增长的速度比我们能理解的速度快得多。”郭继军有不同观点。
“比如，视频、图像都是宝贵的数据，但可能在沉睡中。过去我们找不到如何利用这些数据的方式，但现在不同了，随着人工智能‘深度学习’的发展，‘卷积神经网络’的提出、大规模运用，人们逐步找到计算机解读这些数据的方法。”赵勇表示。
梁伟凡表示，大数据在传统商业中的应用，主要是精准营销、优化体验、风险控制、稽核审查等内容。但现在，大数据在医疗健康、智能制造、娱乐媒体、物联网车联网等领域应用具有重大潜力。也正是在大数据技术的支持下，这些行业才开始有了新的突破。
不过，商业智能系统高级产品经理劳汉华则提醒，“大数据虽然很热也很有潜力，但很多企业连数据仓库都没有建好，结构化分析都做不好，更别谈非结构化数据分析了。也就是说，数字信息的数据处理尚未完成，更别谈声音、图像这类数据了。”他认为，目前中国在物流配送和电子商务的发展程度和数据积累要远远领先于其他国家，要注意在基础设施上打好基础，着重利用好这方面的数据。
“大数据价值的实现有一个过程，从数据到信息，再到知识，最后形成一种智慧。”梁伟凡说。
南方日报记者 肖文舸