现代快报讯（记者 阿里亚）人工智能已被应用于出行、教育、医疗等多方面，深刻地改变着人类社会和世界的面貌。在11月7日举行的“第五届世界顶尖科学家论坛科学圆桌π”上，全球计算机科学、人工智能与信息技术领域科学家聚在一起，围绕“数智未来新突破”主题，共同探讨人工智能领域的前沿发展。他们普遍认为，人工智能多元融合趋势明显，并不断激发和改变科学家的思考模式。

只模仿人类行为远远不够，未来需要不断探索

人工智能离不开机器学习算法，而谈到机器学习，2022年世界顶尖科学家协会奖“智能科学或数学奖”获得者，加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系、统计学系教授迈克尔·I·乔丹是绕不开的宗师级人物。

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乔丹的经历颇为丰富，曾先后在心理学、数学、认知科学等多个领域进行多样化的研究。他的主要研究方向为人工智能、生物系统与计算生物学、控制、智能系统和机器人、信号处理、机器学习等。他的突出贡献在于成功连接了计算机科学和统计学这两个学科。他同时致力于推动机器学习在单分子成像、蛋白质建模、基因重组建模和自然语言处理等高影响力领域的应用。

对乔丹来说，人工智能不是一项技术，而是一种思考方式，一种解决问题的方式。“我的灵感很多时候来自真实世界。当我在中国注意到支付宝的二维码支付方式后，我觉得这背后不是纯计算机科学或纯经济学，而是一个学科交叉的、新的计算方式，于是我在这方面做了一些研究，对此我感到非常兴奋。”乔丹透露，他总是会寻找真实世界中还没有研究透彻的问题，作为自己的研究课题。

如今，随着人工智能的飞速发展，我们可以看到能用跟人一样的语气说话的AI，它们唱歌不走调，甚至还会下棋、设计衣服……“经典AI的起点，是模仿人类的行为，但是这远远不够。人类是一个智能的主体，会产生行为、决策。未来，AI需要不断探索和建立新的计算模型、智能算法，并能根据真实世界展开真实性预测。”乔丹说，人工智能的未来，是要在经济、生物、脑科学等相关领域进行深入融合。

应用落地仍有难题，需携手同心推进合作

“10多年前的机器学习技术总被现实问题击垮，比如它对于复杂场景用处不大，这就促发我去思考机器学习的短处。”清华大学软件学院长聘副教授、机器学习研究组负责人龙明盛主要从事机器学习理论与算法方面的科研工作，专注于迁移学习、深度学习、科学学习及其在人工智能和系统软件中的应用。

龙明盛坦言，AI的应用仍是难题。在他的研究中失败时有发生，“训练”AI常因为环境部署的变化而遭遇失败，有时也会苦恼于没有方法论的指导。“AI已不单纯是一门技术，而是一门工程学科，需要制定一些指导、原则、方法论来建立整个系统。”

人工智能技术是一把“双刃剑”，在推动数字经济社会创新发展的同时，也可能引发一系列安全挑战。清华大学计算机系教授、清华大学人工智能研究院基础理论研究中心主任朱军表示，人工智能仍在发展之中，许多问题不一定有明确的答案，为其寻找新的模型、建立新的基础，是科学勇攀高峰的一种体现。“伦理、隐私、数据安全等都是其中不肯忽视的重要议题。”

“合作”，是现场的科学家们谈及最多的一个词汇。2004年美国总统科学、数学和工程指导卓越奖兰诺·布鲁姆1979年首次来到中国。“在当时的中国高校里，几乎没有人在学习计算机。如今，中国已经涌现了人工智能优秀人才，其中不乏许多年轻人。”布鲁姆说，这个领域需要团队合作，彼此间课题的相互交织，才会有长足的成长。“这种合作中，年轻人必不可少，他们会对你的经验提出挑战，而你哪怕是退休了，也会因此体会到科学的新乐趣。”