“海棠不惜做胭脂，在细雨中独立。”
想象一下，如果你把这首诗读给一个智能机器人听，让人和机器同时在图像数据库中搜索与这首诗最匹配的场景。
7月14日，在2021中国宁波新一代人工智能学术峰会(以下简称“学术峰会”)上，中国工程院院士、Xi交通大学人工智能与机器人研究所教授郑南宁提到，在这种场景下，机器人会按照规则行动，从数据库中找到一张秋海棠的图片，秋海棠的叶子上可能挂着雨珠。在这个对比实验中，不同的人会做出不同的选择。一个可能的结果是，有些人会选择一个苗条的女孩走在安静的田野小径上，天空中仍然下着毛毛雨。
这个实验提醒科学家，“人工智能面临着如何将知识赋予场景的挑战。”郑南宁解释道。
2015年起，中国工程院批准启动《中国人工智能2.0发展战略研究》重大咨询项目，以潘云鹤等院士为代表的科学家启动“人工智能2.0计划”。
“过去AI 1.0只研究语言知识，不研究视觉知识。人工智能2.0之后，深度学习解决了很多视觉问题。”在学术峰会上，中国工程院院士、浙江大学教授潘云鹤提到，AI 1.0的梦想是将智能语言转化为图片，未来可以通过视觉知识等核心技术来实现。
在学术峰会上，郑南宁分享了德国心理学家在2006年做的儿童心理学实验。
在实验中，一个成年人双手拿着一本书，准备放在书柜里，但他无法腾出手来打开柜子。在房间的另一个角落，他的母亲抱着一个一岁半的孩子。这时，大人没有给孩子任何指示，孩子却跑过去打开柜门，大人把书放了进去。
“这个心理学实验对我们的人工智能研究提出了严峻的挑战，那就是如何才能让智能系统拥有像孩子一样的协作行为？”郑南宁解释说，这个看似普通的心理实验让科学家们思考，通过了解一岁半孩子的大脑是怎么想的，是否有可能让机器人拥有智能、灵活和合作的行为。
在人工智能2.0时代，“机器人大脑”被赋予了更多人性化的期待。中国工程院院士、德国国家工程院院士吴志强描绘了一个智慧城市生活场景。
在智慧城市，80多岁的空巢老人如何安享晚年？一方面，人工智能系统要做好健康模块的监测，包括对老年人的特殊照顾、心血管和癌症的特殊监测等。另一方面，它要做好基本生活条件的控制，涉及餐饮供热、生命危机报警、排泄物监测等。此外，“智能大脑”还需要满足情感需求，包括支持老朋友互动和学习兴趣模块。系统要向外延伸，与建筑、社区连接，实现家庭设施及维护、安全报警、防灾等服务。
"智能机器可以实现自己的迭代、服务和维护."在吴志强看来，不同模块的组合，形成了具有整体思维的人工智能“大脑”。
“目前，人工智能在处理一般问题上已经非常成功，但在处理更大数量的复杂问题时，并没有智能钥匙打开复杂系统。”中国科学院院士、北航大学教授郑志明在接受《中国青年报》和中国青年网记者采访时表示，关键是要理解非线性随机性在复杂系统形成过程中的作用。
p>“人工智能面临不可解释性等重大瓶颈挑战，非线性问题是主要根源。”郑志明把非线性比喻成一座山，而现在部分人工智能的研究片面地认为线性加上线性，一个加上另一个就能翻越一座山，就能做到非线性，例如当下的深度神经网络，“这实际上是伪非线性”。
而在应用领域，人工智能的落地也面临了一些误区。中国工程院院士、浙江大学求是特聘教授谭建荣提到，大数据、人工智能等技术用到制造业之中，形成了智能制造。
他认为，智能制造是智能技术与制造技术的融合，用智能技术解决制造的问题。
但“智能制造既不等于无人工厂，也不等于黑灯工厂。”谭建荣观察到，存在这样一种行业现状，即有些企业为了保持工厂里面的黑灯，进而达到无人车间的目的，他们在工厂外面保持白灯，付出的成本代价更高。
近年来，在中国人工智能2.0和新一代信息技术的引领下，出现了人机互联、混合现实、大数据、人工智能等新兴的技术领域和信息产业，而新一代信息技术带动了制造业的发展。谭建荣说：“在人工智能和大数据技术的驱动下，对制造企业产生了深刻影响，推动实体经济转型升级。”
科学家们如何迎接人工智能2.0时代的挑战？潘云鹤认为，与人工智能1.0的语言知识研究不同，人工智能2.0要向视觉知识的研究进行转向。
这背后涉及了视觉知识表达、视觉识别、视觉形象思维模拟、视觉知识的学习和多重知识表达等5个重要问题。潘云鹤提到，以视觉形象思维模拟为例，人工智能2.0可以实现1.0无法实现的场景，即根据智能语言生成画面。
“这是一块荒芜而肥沃的北大荒，我们要把这块地开拓好，把这个无人区探索好，占领好。”潘云鹤说道。
中青报·中青网见习记者 杨洁 来源：中国青年报
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