人们没有想到，在著名科学家霍金逝世仅仅半年之后，全球最睿智的科学家们，又掀起了一段堪称历史性的大讨论。
科学也需要PK。即使严谨如科技，也需要“网红”科学家们来推动普通民众对他们的兴趣浓度。比如当下业内公认最有天赋的科学家爱德华·威腾和他的M理论，人们就所知无多。但威腾M理论的基础学说源于量子理论和广义相对论，大家也同样一无所知，却不妨碍彼此热切地讨论时光倒流的问题。
在刚刚闭幕的世界人工智能大会的“看见，智能”分论坛上，与会的全球***人工智能嘉宾们，就上演了一次精彩的理论交流和探索。
但其实，专家们思考的并不是世俗所认为的“和人一模一样的机器人”，而是通过科学计算提高效率的机制。“机器学习之父”、加州大学伯克利分校教授迈克尔·乔丹就说：AI的目标，并不是像人类一样的计算机，而是可以和市场共同合作找到***策略的技术。用数据找到***效率，让现代技术的系统能够像经济学里的市场那样运行起来。
马云也认为，AI应翻译为“机器智能”而不是“人工智能”，他们可以比人类优秀，不必模仿人类。“汽车的发明并不是模仿人的双腿，所以计算机不应该按照人脑一样去思考，机器必须要有自己的思考和逻辑。”
历史辩论的重演
这场辩论，从一开始就充满了主办方特意的引导。来自上海本土的依图科技，已经是全球领先的人工智能公司之一，秉持深厚的学术背景和纯正的科研血统，搭建国内外AI圈的桥梁，针对当下AI的各个热门话题，讨论AI在可预见的未来的发展方向。而了解全球人工智能的发展趋势和技术方向，才能确保中国人工智能科技的进步。
真理永远越辩越明，参与2018年这次对话的嘉宾们，汇聚了霍金弟子、人工智能领域奠基人Alan L.Yuille、欧洲大脑计划科学家、神经网络集大成者Christoph Von Der Malsburg、加州大学伯克利分校机器人与强化学习教授Pieter Abbeel、清华大学计算机科学与技术系副教授朱军;卡内基·梅隆大学计算机科学学院终身教授马坚，基因组大数据机器学习算法专家等国际科学家，交互有着世界产业***的中国AI独角兽视角，其影响力足以撑起全球小半个AI学术界，进行了一场划时代的讨论。探索人工智能在可见的今天以及可预见的未来掀起的巨大变局，聚焦人工智能科本源，向全球展示当前人工智能浪潮下的深刻观点。
依图科技***创新官吕昊和会议主持人依图科技人工智能科学家吴双，一开始就将本次的讨论会，引入到了人工智能历史上***的一个交锋之中：
1973年，人工智能概念提出不久，科学界各方对此看法不一。在英国著名媒体BBC的安排下，对人工智能技术前景持否定态度的詹姆斯·莱特希尔，和对人工智能未来前景强烈认同的美国斯坦福大学教授约翰·麦卡锡，出现在专业的人工智能研讨会上，也出现在BBC的直播镜头之前。两位怒气冲冲、针锋相对的科学家，给人工智能历史留下了极其精彩的“莱特希尔辩论(Lighthill Debate)”的故事。
在“莱特希尔辩论后的45年”的议题下，现如今这批堪称全球人工智能“***智库”的***科学家们，对业内诸多焦点争论，展开了头脑风暴和智力冲浪。
而他们争论的焦点，当然相比45年前，有了很大的不同。1973年的那场辩论，受科学技术的限制，当时针锋相对的论点，早在今天得到解决。比如当时感觉困难重重的机器语言翻译、语音识别、手写识别等人工智能应用，如今已经缩小到了半个巴掌大的同步翻译机里。
人类是不是人工智能?
在人工智能浪潮即将迎来革命性突破的今天，追忆半个世纪之前的科学交锋，并在伟大前人开拓的道路上，继往开来，探索未知，也许这才是本届人工智能大会水平***、前瞻性***且最的大收获。
他们先针对“记忆网络和环境反应”做出了自己的判断。Alan Yuille教授认为人工智能目前还未能做到记忆网络的意识的发展，其他人也都认同，AI技术目前还没有达到记忆网络和实体思维的阶段。
现在的人工智能技术应用，算是真正成熟了吗?与会专家们都认为，那还是一个非常遥远的目标。比如人类的感知感触，和复杂的深度神经系统，目前的模型和方法都离真正的成熟很远。但吕昊博士也指出，目前已经有全新的编程方向，主张合成而不是写代码。那么，是否意味着将来人工智能一旦学会了模块式的合成，就可以自己完成控制程序的编程了?
继而，Alan Yuille教授抛出了惊人的一句话，他认为打败人类的阿尔法狗其实是非常简单的，因为围棋的算法和程序，都有一定的规则。Malsburg教授也认为，机器之所以能够学习，其实还是有规则可遵循，那这就不是真正的自主智能了。真正的自主智能，就是没有先设的规则。把一些抽象的原则和概念，去运用到我们真正的行为和生活中，机器现在还做不到的。
对此，朱军教授认为，解决这个问题，要把现有的模型进行升级和优化，去了解人类的大脑是如何工作的，并去模拟人脑神经元的运作。
而Alan Yuille和Malsburg教授坦诚，人类对自己大脑了解的都不够，对神经元的了解进展不大，但技术是在不断的迭代的，未来一定会有新的技术来支撑进行科学研究。
几位科学家共同认为，对于AI来说，最关键的问题就是复杂性。如何来处理真实世界当中的复杂性，而不仅仅是通过数据和规则来演算推导，否则就会永远存在逻辑推理上的缺陷。
而在讨论的***，依图人工智能科学家、会议主持人吴双，向专家们提出了一个***问题：怎么样说服自己去相信这一点，你不是处于一个虚拟的世界当中?
对于最经典也最无解的“虚拟之脑”来说，Alan Yuille教授果然也给出了最经典的答案，就像他的老师霍金那样，他也认为虚拟的场景，能够让人产生真实的幻觉。
客观地说，如果我们的人工智能技术能够复制了我们的大脑神经体系，并以一样的原理工作，那它到底是人工智能，还是真正可以自由思考的人类了?
唯一遗憾的是，假如霍金教授还在人间，他又会说些什么?
