人工智能发展走过60年，正处于第三次浪潮中，在五大领域存在机会。
人工智能炙手可热，资本、创业者蜂拥而至。如何看待当前人工智能发展程度？
11月6日，京东金融和红杉资本在北京联合主办首届“JDD-2017京东金融全球数据探索者大会”。中国工程院院士、北京大学信息科学与工程科学部主任高文表示，如果用人的一生来比喻，人工智能其实现在大概刚上小学的程度，有的还不到小学的程度，后面还有很长的路要走。
高文介绍，人工智能发展已经走过60年历程，经历了三个阶段：第一个阶段20年，1956年到1976年。第二个阶段，从1976到2006年，30年，2006年第三波浪潮刚刚开始，它会持续多长时间？不知道，可能25年，可能35年，也可能是40年甚至60年不知道。
总体来说，人工智能目前有三个代表性的学派，第一个是用逻辑的方法做人工智能；第二个是以连接主义为基本工具，就是用神经元网络，今天的深度学习就是一个典型代表；第三个学派，控制论人士比较主张的一个学派，更多是做这种自适应和进化、计算。三个学派各有千秋。
高文表示，人工智能是人类智能的计算机实现，从对决的角度，它永远不可能超过人类智能，只是说在某一个特定的方面它可能胜出，但从智能本身它没办法胜出。智能包含逻辑能力、语言能力、空间能力、感知能力（包括音乐感知的能力、肢体的控制能力）、人的内省、自然探索能力等。这些能力中只有部分做的还可以，其他方面差距还很大。所以现在的人工智能要想挑战人类智能，路还很长。
高文具体介绍了人工智能的发展历程：在人工智能第一阶段，原本都认为十年之内人工智能一定可以完成很多事，但一直到1976年前后大家发现一开始定的那么高调的东西绝大多数都实现不了。1973年有一个报告给AI泼一大盆冷水，认为自动机和中央神经系统研究是有价值的，但进展太慢，机器人的研究毫无价值，而且非常令人失望。报告建议把所有的机器人研究都取消掉。A和C因为它本身令人失望，所以也是非常低调。报告出来以后各国政府全部都把对人工智能投入的经费砍掉，马上就进入了严冬。所以1976年实际上是人工智能第一次的严冬的到来。
1976年之后尽管没有经费，学者的可爱之处是给钱也做，不给钱也做。1976年开始有很多做神经元网络的，不停的写东西、发东西，一直到1986年出来一个让人眼睛一亮的东西，这个东西叫BP算法。以往的神经元网络只能做非常小的事，做不了大事。但这个东西出来以后可以做大事了，所以就推动了这个领域发展的速度非常快。
但这个也是它能解决一些问题，一开始也是要解决很多问题，这个其实也是遥遥无期，到最后又来了第二次的低谷，包括日本第五代机的失败，当时在斯坦福大学要建一个知识百科全书的项目都失败了，使得第二次人工智能又跌入了低谷。
第三次是从2006年开始的，三位权威学者研究不约而同提到神经元网络可以进行大规模的学习，而且可以学习的速度很快，精度很高。2012年开始有一个ImageNet参赛队用了这个方法，比别的队错误率马上降低了一半。到2013年其它方法全部退出，全都是深度学习，2014年不停地改进。所以可以看出2015年的时候错误率已经降的非常多，深度学习的网络也非常多。到2016年的时候几乎做到不光人没法比，错误率已经低到不需要再做了。所以2017年宣布ImageNet比赛停止，因为已经没有太大促进意义了。
高文表示，今天的第三轮浪潮由于深度学习，产业界的热情参与，产生了很多新的企业，这是非常好的事。
当前人工智能在哪些领域更有机会？高文介绍，在当前的行业机遇下，中国工程院当前在研究中国新一代人工智能，主要是做五个关键技术和一批应用。五个关键技术，包括大数据智能，这和前面讲的大数据关联性非常强。第二个方面是群体智能，依靠群体的力量推进智能的研究。第三个是跨媒体智能，要把声音、图像、文字、自然语言所有这些东西联结在一起来研究智能，这是跨媒体智能未来所希望达到的目标。第四个是人机混合增强智能，人和机器混合起来怎么样让智能更高能力更强。第五个是自主智能系统，其实就是无人机。
总结一下，历史总是这样螺旋前进的，它基本上人工智能的三次浪潮也是从符号主义到连接主义，到目前还是以连接主义为主的浪潮。连接主义，就是神经元网络、深度学习，目前是非常非常大行其道的，但怎么样解决小数据甚至没有数据的学习？实际还是有相当大的挑战，特别是很多的学习结果是不可解释的，这是最大的挑战。
不管是企业、国家投资，大家利用好天时地利要好好干一场，不管这一轮是20年，我们现在刚刚11年，所以后面还有9年的好日子过，如果是30年还有19年好日子过。所以我想人工智能肯定至少还有10年到20年左右的好日子过，大家珍惜这个机会。
（编辑：闫沁波）
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