为培养人工智能人才，专家建言：增设智能科学与技术一级学科

首届世界智能大会在天津召开，激发了人们对人工智能发展的更多关注和期待。就公众关切，记者专访了中国人工智能学会常务副理事长、北京邮电大学教授杨放春。

记者：人工智能的发展曾出现过两次春天，您认为这是第三个春天吗？

杨放春：这次热潮与20世纪曾昙花一现的两次春天完全不同，我们应该从社会发展的高度来认识这个现象。当前，社会发展已从农业社会、工业社会、信息社会迈入了智能社会。农业社会和工业社会生产工具主要是基于物质和能量的动力工具，而在信息社会和智能社会，人类已从发明动力工具拓展到发明基于计算和学习的智能工具，科学技术的发展也已从认识客观世界、改造客观世界拓展到探索人脑认知、认识人类自身的新阶段。

事实上，从经济学的角度或许更容易理解。首先是数据成本、计算成本大幅降低催生了人工智能产业的真正兴起，因而出现了产业界比学术界热、投资界比产业界更热的“奇特”现象。这类经济学现象在其他领域也发生过，例如光纤通信很早就发明了，但沉睡在实验室里的成果一直等到光纤技术工艺水平提升和传输损耗及成本下降才促使宽带通信得到极大发展，如今光纤的价格已与面条价格相当了。另一方面，我们仅从以神经网络监督式学习一种方法的运用就已经看见人工智能改变行业产业的巨大空间，人工智能领域还有很多方法会取得突破。

所以我认为，与其说这次是人工智能的第三个春天，还不如说是人工智能产业的真正春天，这个春天将伴随人类走过整个智能社会时代。

机器智能与人类智能之间不是互相排斥和互相替代，而是应该互补的

记者：您认为目前人工智能技术有哪些重大突破？还有哪些问题是人工智能难以解决的？

杨放春：目前，深度学习神经网络解决的问题必须满足四大特征：充足的数据样本、完全信息、确定性和单领域。特别是在围棋、语音识别、人脸识别和图像识别等单领域，高性能计算机很容易驾驭，因而机器智能做得比人类好。但如果不能满足上述特征，人工智能系统就不如人类了。例如，当面对动态变化的环境、信息不完全、存在干扰与虚假信息时，人工智能系统的能力就会显著下降。当前以大数据与深度学习为基础的人工智能存在的最大问题是不可解释和不可理解，只知其然不知其所以然。