■上海交通大学自动化研究专家苏剑波教授指出：从本质上来说，目前人工智能还是以计算以及数据处理能力为主，并没有拥有真正的类脑功能。更多专家认为，面对不确定性问题寻找解决方案，仍然是人类最大的优势

■本报记者　姜澎

当下的人工智能　(AI)　并非真正的类脑人工智能。虽然在棋牌类的博弈游戏中，人工智能有着远超人类的计算能力，但它依旧和图灵机时代的电脑智能没有本质区别。近日，多位人工智能领域的专家在接受本报记者采访时指出，随着大数据技术的发展，能够通过计算解决的问题越来越多，但面对不确定性问题寻找解决方案，仍然是人类最大的优势。

模拟人类智能的程度最受关注

“不论是下棋，还是写诗作文，我们关注的都是人工智能通过深度学习以及计算能力的提升，究竟能在多大程度上模拟人类的智能。”上海交通大学从事自动化研究的苏剑波教授告诉记者。从本质上来说，目前人工智能还是以计算以及数据处理能力为主，并没有拥有真正的类脑功能。

在围棋领域，人工智能已显露学习能力和策略处理能力；在英文诗歌写作方面，人工智能和人类也已经难分伯仲了。腾讯前任副总裁吴军不久前在上海交通大学安泰经管学院交流时就称，有人给他发了六首诗，请他判断哪些是人写的、哪些是人工智能写的，他也只判断对了四首，周围的人只判断对了一两首。他认为，即便如此，我们也无需担忧未来会出现超过人类、甚至会控制人类的超级人工智能。

在上海纽约大学人工智能专家张峥看来，现在的人工智能并非真正的类脑人工智能，因为截至目前，人的神经网络反馈机制以及神经元之间的信息交互机制都尚未被破译，现有的人工智能仍然不是模拟大脑工作机制的系统。

吴军说，人工智能的发展是基于计算能力和大数据的处理能力，但是计算机能力的升级速度却处于递减阶段。如果计算机按照摩尔定律18个月处理能力翻一倍的话，今天的家用电脑应该比6年前的电脑速度快16倍，但事实上，现在也是只快了五六倍而已。即便是按照摩尔定律顺利“进化”，与李世石对战的人工智能到2030年也仅仅是达到黑猩猩的智能而已。

但他也坦言，如果加上大数据的话，人工智能的进步速度就令人惊讶了。

凡是转化成计算问题，人类少有胜算

“凡是能够变成计算问题、通过模型解决的问题，人工智能对人一定完胜，这是毫无悬念的。”上海交通大学从事语音交互技术研究的俞凯教授告诉记者。

吴军也说：“目前，即便是最聪明的计算机能够解决的问题和图灵机也是等价的。”因为图灵最初设计计算机的时候，首先就问自己，这个问题能够变成可计算的问题还是不可计算的问题。

“人类的思维方式使我们可以处理可计算的问题和不可计算的问题。但是随着科技的发展，我们发现，很多原先认为不可计算的问题，现在也可以转化成可计算的问题了。”吴军说。

“其实只要涉及到推理问题，或者说，只要能够转化为计算的问题，对于人工智能来说，处理一定会优于人，因为机器在计算能力方面，一定远比人类强大。”俞凯教授在接受记者采访时说。

人类的优势在于从不确定性中找到答案

但是，世界上毕竟还存在很多不可计算的问题，而应对这些问题是人类的长项。俞凯说，许多问题的答案不能用“是”或“否”来回答，就是再高级的人工智能也解决不了。

他举了个例子，比如他所研究的人工智能的语言交互系统，就很难通过大数据来进行分析，因为语言交互都是随机的，往往是基于不同的语境和交互双方的反应。“就目前来说，除了在社会环境中训练，还想不出有什么办法通过逻辑来处理。”

苏剑波认为，在获得智能的方式上，计算机和人的差异在于，人是逻辑推理，计算机某种程度上是计算。人类在根据特定目标综合利用已有信息方面会更强，直觉、顿悟都不是靠计算实现的方式。

这也是为什么原本雄心勃勃宣称要让研发的人工智能Torobo-Kun考上东京大学的日本国立情报学研究所的研究人员，在今年1月宣布放弃日本高考的原因。因为这个人工智能在数学上获得了高分，但是在每个科目的阅读理解的测试中却显得非常糟糕。

“人和AI对弈，不管AI是否赢，人都赢在棋外。”张峥认为，这类比赛，看的只是以计算为主要能力的人工智能究竟能够在多大程度上模拟人类的智能而已。