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▲德国汉堡大学教授张建伟。
人工智能发展的新动能
张建伟认为，随着云端、物联网、网络、光纤、宽带、5G的发展，使得现在的大数据燃料非常充足。我们现在面临的是一个人类社会生态的新平衡，加上新材料、新计算、新的能源的供应，使得全系统的创新里有了新的动能。未来的少人化工厂、老人的长照、虚拟小区的互动，私人客制化服务等，都是人工智能和机器人发展的方向。机器人和人工智能除了在制造、交通方面的应用，在医疗、农业、智能建造和教育方面都有巨大的应用潜力。
单模态的大数据学习
机器是不是比人更智能，张建伟举了最近参与录制的《机智过人》节目中的例子，展示了现在机器学习在单模态数据里的应用达到什么程度，还有哪些挑战。图像处理和人脸识别的应用特别广泛，节目里张建伟团队有意找到了一个模糊的图像，从很远的监控相机照一个车里的孩子的图像，然后让机器和最强的人类来进行 PK 。
▲央视展现人工智能创新的节目《机智过人》片段。
机器最后在这种模糊情况下会犯非常奇怪的错误，但是节目现场的林警官利用知识外推的能力和想象能力，在这幅模糊的图象里头画出了这个孩子的肖像，他用这个方法也找出了在伊利诺伊州杀害华人女科学家的罪犯。林警官利用肖像锁定了两对父母，这场对决明显的是人的智能战胜了机器智能，因为人在模糊信息下运用知识、运用外推的能力是非常强的。
▲《机智过人》片段：图像大数据学习与人脸识别。
接着，张建伟举了一个单模态文本学习的例子。「微软小冰」透过任意一幅图像，可以识别出一些作诗的元素，最后作出了一首很美丽的诗。但是，机器人写诗还没有「三观」（价值观、道德观和人生观）。虽然它写出的词句非常的华丽，但是他认为，下一步人工智能面临的挑战，是如何让机器人、人工智能系统逐渐具有三观。
▲机器人写诗仍缺乏价值观、道德观和人生观。
还有声音的单模态学习实例。透过把撒贝宁在网上主持节目的两个小时的语料的下载、学习，然后来让机器人的系统仿真他没有说过的话，没有唱过的歌，这种内推的形式也可以实现比较好的演示。如果是在学习的语料里头有情感，机器人就会具有情感，但是人工智能真正具有情感还有很多强人工智能的挑战。
另外机器人判读 X 光片也是人工智能的一个比较实用的方向。首先让机器人学习大量的肺病的数据，然后和 15 位最强的医生进行比拼，最后显示机器人在这种有限环境里的大数据的学习情况非常强，在非常小的细节的最后的识别方面，机器人战胜了这个拥有 15 位最强医生的团队。
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