张钹院士：深度学习触顶，迈向人机协同的人工智能新时代

张钹院士，作为中国人工智能领域的权威专家，最近在接受采访时表示，人工智能技术已经进入第三代，特别强调了深度学习技术的现状。他认为，虽然深度学习在当前人工智能领域备受瞩目，如在围棋比赛AlphaGo战胜李世石后取得的显著成就，但这并不意味着深度学习的潜力无穷无尽。实际上，张钹指出，深度学习技术的发展似乎已接近其技术上的天花板，短期内难以再现类似的重大突破。 深度学习的成功主要体现在图像识别和语音识别等领域，然而，这些领域的局限性在于技术改良可能无法根本解决人工智能的结构性缺陷。张钹强调，人工智能需要超越单纯依赖深度学习的模式，走向更深层次的人机协同，即人类与机器的和谐共生。这意味着未来的研究将着重于发展可解释、鲁棒性强的人工智能理论和方法，以及安全、可靠和可信的技术体系。 张钹指出，业界和学术界对深度学习的过度乐观可能阻碍了人工智能的进一步发展，他认为人工智能的进步需要跨学科的合作，特别是与数学、脑科学等领域的深度融合，以寻求底层理论的创新突破。作为亲历了两次人工智能技术发展阶段的学者，张钹的保守估计表明他对当前技术的评估更为谨慎，认为在适当的时候才应公开这些观点，以免误导公众或招致误解。 在评价人工智能的现状时，张钹回顾了多层神经网络的发展历程，强调了2012年斯坦福大学的深度学习实验，该实验展示了大规模数据和多层神经网络在图像识别上的显著提升。然而，他同时也指出了这种技术进步并非无限制的，未来的突破需要更多元化的方法论和理论支持。 张钹的观点强调了人工智能技术发展的局限性和未来发展方向，提醒我们不仅要追求技术的先进性，还要关注其理论基础和伦理考量，以确保人工智能的健康、可持续发展。