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說到人工智能，不得不提到一個關鍵詞就是機器學習，機器學習領域的突破和爆發，使人工智能領域有了飛躍的發展。人工智能的時候會特別關註機器學習領域將會以什麽層級的速度向未來發展？在 2017 騰訊“雲+未來”峰會上，機器學習大神 Michael Jordan 教授從人工智能發展史出發全面闡述機器學習現狀及未來的挑戰。

60年代，“智能”這個詞剛剛出現，機器人進入到人的世界，被定義為像一個人存在。到80、90年代，“智能”走向另一種趨勢，演變為“IA”，即智能增強技術，智能搜索引擎出現幫助我們快速獲取解決問題的答案，幫助人類有了更好的存儲、溝通、交流能力。

與此同時，在 IaaS 即智能基礎設施方面，交通、金融……我們身邊的每一個行業、每一個模塊都出現了智能化的的趨勢。

人工智能還只是一個雛形

在 Michael Jordan 教授的觀點中，目前人工智能還只是一個雛形，之後可能會出現一些有效的對話，特別是像這樣一個自我導識的機器也會出現，但是智能方面它目前還是比較有限的。

目前人工智能的可能性及其局限性表現在：

（1）機器視覺能幫助人類對物體進行標識，但無法像人類般清晰的了解所有的場景及其關註點在哪裏。

（2）語音識別也是如此，現在可以把語音轉化成文字，文字也可以轉換成語音，在各種語言上都可以實現，但是機器人還沒辦法幫人類了解聽覺、視覺之後的真正的意義。

（3）自然語言處理方面，人工智能幫助人類解決了語言翻譯的問題，但大量的翻譯中，大部分的的語言和語沒有得到有效的語義的闡述，從而無法表達語句的真正意義。

Michael Jordan 教授相信人工智能短期內不會出現太多的像人這樣的靈活性和可變化性。目前，機器人無法擁有和理解人類的高級智能（抽象思維），無法進行抽象思維的處理。但相信在未來，隨著人工智能技術發展能解決這個問題。

他還提到，機器人及人工智能能幫助人類處理大量的數據，並通過數據分析出未來走向，保證數據結果不斷提高。但同時，人工智能系統無法辨別真偽，從而無法引領一個公司或企業做出前景化的決定。

人工智能真的很智能嗎？

Michael Jordan 教授說出了他的擔憂：人工智能的誤用，將會帶來很大的損失或傷害。如在醫療行業中，機器不太可能做很多的醫學診斷；機器人的出現讓許多人失業；有些人惡意使用人工智能系統等等。“機器人本身是沒有任何惡意要傷害人類的，只是使用這些及其人的人本身含有惡意。”Michael Jordan 教授如是說。

機器學習面臨的挑戰

（1）必須要設計一個系統，可以以帶來有意義的經過校準以後的信息，能夠應對一些不確定性，還有在策略規劃的角度，可以了解一種做法和另外一種做法之間的差別。同時，我們還要保證系統能能夠真正地解釋它們自己所做出的決策。如果機器做出了一個決定，我們必須實現讓機器能闡釋為什麽做這樣的決定，是否還有其它的潛在方法，以及可以找到問題發生的原因。

（2）需要找到一個可以實現長期目標的追溯，同時可以主動的收集在實現目標相關的數據的系統。

（3）還有一點是實時。但是到目前為止，我們的機器學習方面還沒有辦法能夠達到真正的實時操作，機器需要花幾天、幾個小時來學習數據。

（4）還有在意外情況下，在外部事件上的連接，包括數據和其他的要求，需要和政府的合作，和法律部門、和社會科學家的合作。

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機器學習大神 Michael Jordan：人工智能還只是一個雛形