德国汉堡大学教授张建伟：机器学习是人工智能突破的主要方法

今日（9月8日），在由太和智库发起主办、每日经济新闻战略合作的“太和文明论坛”上，德国汉堡大学多模态技术研究所所长张建伟表示，机器学习是人工智能突破的主要方法。

“我三十年前在清华学人工智能、计算机，当时很多算法都有，但是今天计算能力已经达到了当时的100万倍，现在的5G、云计算技术，使得我们在数据的收集、数据的整理、数据自动分类上能够做到智能决策的机会。”张建伟解释道。

▲德国汉堡大学多模态技术研究所所长 张建伟 图片来源：太和智库

张建伟介绍，现在的人工智能主要基于单模态实现，比如只针对图像信息或语音信息进行基于大数据的人工神经网络学习，属于弱人工智能；未来的人工智能技术将基于多模态交互，能够认知整合包括文本、图像、声音等在内的各种信息，从而让人机交互变得更自然、更精确、更稳定，属于强人工智能。

在技术发展上，张建伟认为，基于深度学习大数据的可计算的连接主义得到新的发展，但强人工智能面临的一个最大的挑战是如何将人的各类学习机制连接到一起。要实现强人工智能，需要进行跨模态研究，包括机器记忆、预测与数据校准、知识抽取、推理、归纳、表达和自主学习等。科学家们认为，真正实现和人脑一样的强人工智能至少还需要一个世纪的时间。

HCPS（人-信息-物理系统）被认为是人工智能未来重要的一个应用领域。张建伟举例介绍，弱人工智能和强人工智能的区别在实际应用中非常明显。另外，人工智能不具有人类的价值观、人生观、道德观，迁移学习的能力也是下一代人工智能的关键技术。

人工智能的发展伴随着伦理冲突，张建伟介绍，在德国已经出现“反对机器人”的情况，“这是非常好的一个事情，提醒我们在做人工智能时，考虑到伦理和社会”。

机器人伦理问题在“机器人伴侣”产品中体现得较为明显，张建伟透露多模态交互作用被许多企业看好，希望能够将其应用于机器人伴侣中，包括很赚钱的“成人娃娃”，但他并不支持这一应用的发展。“人的尊严、人活着的价值还是应该放在首位。虽然有商业需求，但是我们不能引领这种需求，让人类走到一个真正灭亡的阶段。”

张建伟强调，在机器人伦理中以人为本，实现可透明的人工智能系统。“我自己本身希望ICT和AI、和机器人真正能够解决我们未来的刚需，然后来选择优先资助的应用场景，通过跨界合作，来限制有危险的场景。”