在北京举办的世界科技创新论坛上表示，作为经济学理性预期学派的领袖人物，萨金特表示：人工智能其实就是统计学，只不过用了一个很华丽的辞藻，其实就是统计学。好多的公式都非常老，但是所有的人工智能利用的都是统计学来解决问题。

对于这样的观点，从事人工智能科学研究的科学家们表示不能完全赞同。阿里巴巴达摩院机器智能技术实验室主任金榕就认为萨金特的说法是片面和不准确的。

金榕在加入阿里巴巴达摩院之前，是前美国密歇根州立大学终身教授，曾获得过美国国家科学基金会NSF Career Award——有超过200位诺贝尔奖得主都获得过这个奖金的资助。

在接受澎湃新闻（www.thepaper.cn）专访时，他表示：“这位宏观经济学家也许是习惯了用统计去寻找经济的因果关系，因而认为AI也是这样。即使是他提到的动态规划（dynamic programming），也不属于统计学范畴。除了统计，AI中的‘学习’、‘推理’和‘决策’中还使用了代数、逻辑、最优化等许多其他学科知识与方法。此外，有了算法后如何有效实现也非常重要。所以单纯说AI就是统计学，或者说“所有的AI都是利用统计学来解决问题的”都是片面和不准确的。”

同为达摩院科学顾问的AI学者印卧涛教授也表示，“统计学是AI若干基础之一，远不是全部。AI是一个综合学科。”

在金榕看来，要想准确定义人工智能，首先需要知道什么是人工智能背后的核心技术。“现在人工智能技术的成功背后，是基于对海量数据的学习，因此大量的大数据处理、优化以及分布式计算基础设施都扮演了非常重要的角色。此外，AI还涉及到一个关键因素，就是如何实现最优的智能决策（例如AI打游戏）。一些理论和实证研究已经发现，神经网络就非常善于在复杂的条件下做出最优的决策。神经网络也不是统计学范畴。”金榕表示。

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