對此，在本屆博鰲“人工智能”分論壇上，設(shè)定百度總裁張亞勤表示，川人“我們現(xiàn)在想這個問題實在是工智焦慮地太早了，有點像擔(dān)心火星上面會不會堵車。人類”
對于人工智能所處的設(shè)定階段，搜狗CEO王小川表示，川人杭州外圍（外圍上門）外圍預(yù)約（微信180-4582-8235）提供高端外圍上門真實靠譜快速安排不收定金見人滿意付款“人工智能目前還只是工智按照人設(shè)定的套路做事”。王小川稱，人類目前機器還不可能超越人類，設(shè)定它們對于知識、川人常識的工智認(rèn)知也很有限。
對此，人類王小川舉了一個例子。去年六月份，王小川在劍橋大學(xué)見識到了一個訂餐系統(tǒng)。當(dāng)時這個訂餐系統(tǒng)的表現(xiàn)非常驚艷。使用者說自己喜歡吃辣的，系統(tǒng)就會用語音回答附近多少米內(nèi)會有他喜歡的餐館。使用者繼續(xù)問餐館的電話，這個系統(tǒng)也立即報出了電話。然而，當(dāng)另外一位使用者去和訂餐系統(tǒng)交流的時候，系統(tǒng)詢問，“我需要幫你找一個停車位嗎？”這位使用者說，“我沒有車”。系統(tǒng)一時語塞，不知道他在講什么。
王小川表示，目前機器還沒有突破對知識、常識的認(rèn)知，仍然需要通過一些人工和半人工的方式去將一些信息和系統(tǒng)連接，比如告訴系統(tǒng)“沒有車”等價于“不需要停車位”。
除了用更多的知識和常識去訓(xùn)練人工智能之外，找到特殊的場景是讓人工智能發(fā)揮強大作用的另一個關(guān)鍵。
人工智能目前表現(xiàn)比較突出的領(lǐng)域為語音識別、語義識別和圖片識別，但是讓人工智能發(fā)揮作用還必須找到非常具體的場景。比如，在炒股票的場景里就只能跟機器談?wù)摴善狈矫娴膬?nèi)容，結(jié)合聊天場景計算機才能給出最準(zhǔn)確的判斷。如果在這個場景中談?wù)撈鹩诠善毕嗳ド踹h(yuǎn)的話題，機器也難以分辨出用戶的需求。
除了將人工智能運用到更多的場景中去尋求量變之外，人工智能本身也需要發(fā)生質(zhì)變。
目前來看，限制人工智能發(fā)展的不僅僅是特殊的場景，還有數(shù)據(jù)。人工智能中的算法和數(shù)據(jù)相當(dāng)于火箭的引擎和燃料，缺少數(shù)據(jù)意味著缺少燃料。
人工智能的深度學(xué)習(xí)算法在加拿大實現(xiàn)了突破，然而加拿大由于地廣人稀，缺少數(shù)據(jù)，加拿大的科學(xué)家無法使用先進(jìn)的算法來訓(xùn)練計算機。因此，人工智能最后是在美國和中國這兩個具有海量數(shù)據(jù)的國家落地。
如果機器能夠通過小數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，那機器的智能程度將得到極大提高。張亞勤表示，通過小數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，才是更像人類的學(xué)習(xí)方式。“比如一個小孩，一次他看見一個蘋果以后，下次再看見，他就能認(rèn)識這是個蘋果，而不需要看成千上萬個蘋果。”張亞勤舉例道。這個對于人類來講輕松不過的事情，機器就要看成千上萬張圖片才能總結(jié)出來，蘋果究竟有什么樣的特征，然后按照總結(jié)出來的特征識別下一個蘋果。
不過在小數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)方面，理論領(lǐng)域目前并沒有實質(zhì)性突破。王小川表示，目前人類還是通過大數(shù)據(jù)將套路教給機器，讓機器去做一些重復(fù)的事情。