◎本報(bào)記者 何 亮 實(shí)習(xí)生 胡軼慧“很多人將規(guī)模定律（Scaling Law）奉為圭臬,，認(rèn)為只要數(shù)據(jù)越多、算力越強(qiáng),、模型參數(shù)越大就行了,。但我認(rèn)為,，要實(shí)現(xiàn)通用人工智能,，僅靠數(shù)據(jù)是不夠的，我們需要探索另外一種路徑——為人工智能立‘心’?！苯?，在湖北鄂州召開(kāi)的蓮花山研究院二十周年學(xué)術(shù)思想研討會(huì)上，北京通用人工智能研究院院長(zhǎng)朱松純分享了他的思考,。他認(rèn)為,，通用人工智能已成為全球科技競(jìng)爭(zhēng)制高點(diǎn)。要在科技競(jìng)爭(zhēng)中取得突破,，關(guān)鍵是厘清大數(shù)據(jù)源頭,，定位好人工智能發(fā)展方向。“如果無(wú)法處理視覺(jué)數(shù)據(jù),，人工智能系統(tǒng)就只剩一個(gè)空架子,。”在朱松純看來(lái),，數(shù)據(jù)標(biāo)注就像為計(jì)算機(jī)戴上一副特殊的“眼鏡”,，讓其具備識(shí)別并理解圖像、文本和其他數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)的能力,。1997年,，斯科特·科尼什（Scott Konish）完成了世界上第一個(gè)數(shù)據(jù)集的標(biāo)注——圖像邊界，用來(lái)訓(xùn)練分類(lèi)器,。也正是看到了統(tǒng)計(jì)對(duì)圖像理解的可能性,，2004年朱松純開(kāi)啟大規(guī)模高顆粒度數(shù)據(jù)標(biāo)注工作?！?008年,，我和團(tuán)隊(duì)成員在數(shù)據(jù)標(biāo)注上遇到兩個(gè)瓶頸?！敝焖杉兏嬖V記者,，其一，價(jià)值,、因果,、意圖等要素潛藏于感知數(shù)據(jù)表象之下，無(wú)法被傳感器直接探測(cè),，更難以標(biāo)注,；其二，數(shù)據(jù)標(biāo)注的過(guò)程與特定任務(wù)高度相關(guān),，不同任務(wù)要求不同的標(biāo)注方法,，繼續(xù)擴(kuò)大數(shù)據(jù)或模型規(guī)模，仍然無(wú)法提升泛化能力,。這讓朱松純對(duì)通用人工智能有了更深入思考,。在朱松純看來(lái)，通用人工智能是由計(jì)算機(jī)視覺(jué),、自然語(yǔ)言處理等核心領(lǐng)域構(gòu)成的復(fù)雜巨系統(tǒng),，其研發(fā)道路之艱難好比“登月”；而大數(shù)據(jù)路線就好比“攀登珠峰”,，兩者目標(biāo)相差甚遠(yuǎn),。那么如何探索通用人工智能這條道路呢？朱松純認(rèn)為,，人工智能研究需要由“理”向“心”轉(zhuǎn)變,?！袄怼笔菙?shù)理模型，“心”是認(rèn)知架構(gòu),、價(jià)值對(duì)齊,。“經(jīng)過(guò)近30年發(fā)展,，人工智能多個(gè)核心領(lǐng)域已然呈現(xiàn)對(duì)內(nèi)融合,、對(duì)外交叉的發(fā)展態(tài)勢(shì)，朝著通用人工智能方向推進(jìn),?！敝焖杉冋f(shuō)，在融合過(guò)程中,，必定會(huì)形成統(tǒng)一的人工智能架構(gòu),，以實(shí)現(xiàn)從解決單一任務(wù)為主的專(zhuān)項(xiàng)人工智能向解決大量任務(wù)、自主定義任務(wù)的通用人工智能轉(zhuǎn)變,。在朱松純看來(lái),，為機(jī)器立“心”，實(shí)現(xiàn)由“理”到“心”的過(guò)渡以及從大數(shù)據(jù)到大任務(wù),、從感知到認(rèn)知的飛躍,，是未來(lái)10—20年的學(xué)術(shù)前沿,，也是智能學(xué)科需要承擔(dān)的核心使命,。來(lái)源：科技日?qǐng)?bào)