在深圳召开，中国科学院院士、北京航空航天大学教授郑志明在接受人民网强国论坛记者正常采访时表示，当前人工智能用得最多的是在图像和

　　郑志明：人工智能的发展主要经历了三个阶段：一是符号主义，这是一种类似于数学的推理方法，强调数学逻辑；二是行为主义，注重交互、感知和动作的学习；三是连接主义，着重于人脑结构的模拟，建立连结机制和学习模型。最典型就是模拟人脑的神经网络。

　　强国论坛：AI是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，如何在更多领域实现应用落地？

　　郑志明：当前人工智能用得最多的是在图像和语音识别领域，但这远远不足，因为我们所处的世界是个纷繁复杂的综合体。当前，无论是大数据还是人工智能技术，都不够精细，只是把复杂的问题强行简化，离我们真正想要掌握的科学技术还有一定的距离。

　　比如，同样是无人驾驶，应用场景不同，实现它的难度也有很大区别。轨道或者大型矿山坑口的无人驾驶以现在的人工智能技术是可以在一定程度上完成的，因为这是单一路线加上时间变量的二维系统。但如果要研究城市里的无人驾驶，就需要在二维系统的基础上增加空间维度形成三维系统，从而增加了解决实际问题的难度。

　　无人驾驶除了要面临环境的高度复杂性外，还要考虑到边界的开放性、信息的不完备性和响应的实时性等，这些都是复杂问题。要提升人工智能解决复杂问题的能力，就必须在关键技术的研究范式上进行重大变革。

　　郑志明：我个人觉得，有两方面的变化需要我们来关注。首先是关注AI算法从线性到非线性的变化。目前的AI算法是运用统计学、数学等多种学科知识而形成的线性算法，可是世界上许多复杂问题是非线性的，人工智能要解决好这样一些问题还需要通过 “深度学习”来逐步提升它的技术性能，实现AI对复杂问题进行多层次分析和计算的能力，最终得出更加准确的结果。

　　其次，是关注人工智能如何通过有限的感知完成准确的判定和决策。我们在处理问题的时候不可能每次都掌握完整的信息，在信息零散的情况下，人工智能怎么样才能做到更精准的认知和决策是研究的重点。

　　和机器的关系将是更乐观的。”在北京师范大学系统科学学院副教授、集智俱乐部创始人张江看来，人和机器到底会以一种什么样的方式来进行融合，这是一个值得思考的问题。“

　　，它需要和人对接。人能够怎样把意识传递给机器，这方面还有非常长的路需要走。” 来源： 中国科学报

　　时代的核心驱动力量》从AlphaGo的人机对战，到无人驾驶汽车的上路，再到AI合成主播上岗

　　Relativity Space的Terran 1火箭第一级准备上架测试

　　【中文浓缩】在飓风尼古拉斯威胁下，SpaceX星舰基地继续施工，助推器6的分段现身