专访院士张钹：AI奇迹难再现，深度学习技术潜力已近天花板

在Alphago与韩国围棋选手李世石对战获胜三年过后，一些迹象逐渐显现，张钹院士认为到了一个合适的时点，并接受了此次的专访。

张钹，计算机科学与技术专家，俄罗斯自然科学院外籍院士、中国科学院院士，清华大学教授、博士生导师，现任清华大学人工智能研究院院长。

深度学习目前人工智能最受关注的领域，但并不是人工智能研究的全部。张钹认为尽管产业层面还有空间，但目前基于深度学习的人工智能在技术上已经触及天花板，此前由这一技术路线带来的“奇迹”在Alphago获胜后未再出现，而且估计未来也很难继续大量出现。技术改良很难彻底解决目前阶段人工智能的根本性缺陷，而这些缺陷决定了其应用的空间被局限在特定的领域——大部分都集中在图像识别、语音识别两方面。

同时，在张钹看来，目前全世界的企业界和部分学界对于深度学习技术的判断过于乐观，人工智能迫切需要推动到新的阶段，而这注定将会是一个漫长的过程，有赖于与数学、脑科学等结合实现底层理论的突破。

作为中国少有的经历了两个人工智能技术阶段的研究者，张钹在过去数年鲜少接受采访，其中一个原因在于他对目前人工智能技术发展现状的估计持有部分不同看法，在时机未到之时，张钹谨慎地认为这些看法并不方便通过大众媒体进行传播，即使传播也很难获得认同。

“现在很多方面大家看得比较清楚，已露出苗头来了，我现在也接触到很多企业，找我谈这个问题，说明企业在第一线已经发现了很多问题，就想找个机会稍微说说。”张钹对记者表示。

一、“奇迹并没有发生，按照我的估计，也不会继续大量发生”

人工智能在最近三年时间中受到的关注很大程度来自于其在围棋领域超越人类的“奇迹”，人工智能一次又一次的证明了人类“围棋智慧”优越的脆弱性。

容易被忽略的是，尽管围棋复杂多变，但是与牌类游戏相较，围棋的规则简单，信息完全且确定这恰恰是目前阶段人工智能所擅长的。

在张钹看来，尽管此前数年，人工智能在语音识别、图像识别、围棋三个领域显现了“奇迹”，但此后，这个“奇迹”再未在其他领域出现，其技术应用的边界和条件已经逐渐清晰。

记者：您是如何估计和评价目前人工智能发展的现状？

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产业张钹深度学习

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来源：维基百科 Pearl

深度学习技术

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来源：LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436.

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来源：Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill.

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来源：Russell, S., & Norvig, P. (2003). Artificial Intelligence: A Modern Approach.

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来源：张斌,全昌勤,任福继. 语音合成方法和发展综述

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来源：What is Automatic Speech Recognition?

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来源：维基百科