同濟(jì)大學(xué)校長(zhǎng)鄭慶華：當(dāng)前AI技術(shù)面臨三大挑戰(zhàn)

每經(jīng)記者｜楊煜    實(shí)習(xí)生 張藝?yán)?nbsp;   每經(jīng)編輯｜張海妮    

今日（4月8日），由中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)主辦的“人工智能大模型技術(shù)高峰論壇”主論壇在杭州蕭山啟幕。論壇上，同濟(jì)大學(xué)校長(zhǎng)、教授、國(guó)家杰青獲得者鄭慶華就“大數(shù)據(jù)知識(shí)工程的理論與應(yīng)用”為題發(fā)表演講。

鄭慶華在談AI未來(lái)研究方向時(shí)指出，當(dāng)前，Al技術(shù)還不適應(yīng)邊界不確定性、博弈強(qiáng)對(duì)抗性、響應(yīng)高實(shí)時(shí)性、環(huán)境高復(fù)雜性、信息不完整性等場(chǎng)景，而這正是從弱Al向強(qiáng)AI和超Al發(fā)展進(jìn)階的引航。

同時(shí)，鄭慶華指出，目前，我們面臨三個(gè)挑戰(zhàn)。挑戰(zhàn)一在于，在常識(shí)性、隱匿性、抽象性知識(shí)的獲取上，當(dāng)前的方法面臨難以挖掘隱匿性強(qiáng)、抽象性強(qiáng)知識(shí)的局限；挑戰(zhàn)二在于記憶性、認(rèn)知型知識(shí)的融合，而當(dāng)前的方法面臨感知力強(qiáng)但認(rèn)知能力弱、計(jì)算成本高的局限；挑戰(zhàn)三在于可解釋的知識(shí)推理，當(dāng)前方法局限于因果推斷難，反事實(shí)推理能力弱，可解釋性差等問(wèn)題。