◎郑南宁院士

人工智能渗透到了人类社会各个领域，但目前来看，无论是深度学习还是其它方法，解决的都是单一问题。人类大脑是一个多问题求解的结构，怎么从脑认知和神经科学中得到构造健壮的人工智能的启示，国内外都做了非常多有成效的研究。

一、实现健壮的人工智能的方法

人类面临的许多问题具有不确定性、脆弱性和开放性。今天人工智能的理论框架，建立在演绎逻辑和语义描述的基础方法之上，但我们不可能对人类社会的所有问题建模，因为这中间存在着条件问题，我们不可能把一个行为的所有条件都模拟出，这是传统人工智能的局限性。

这个局限性主要表现在几个方面：

1、需要对问题本身抽象出一个精确数学意义上的解析式的数学模型（抽象不出，即归纳为不可解问题）；

2、需要为已建立的数据模型设计出确定的算法（容易产生诸如NPC等问题）；

3、处理的结果无法表现现实世界所固有的不确定性；

4、图灵意义下的可计算问题都是可递归的（“可递归的”都是有序的）；

5、用“度量”来区分模式，只能处理可向量化的数据。

我们要构造一种更加健壮的人工智能，需要脑认知和神经科学的启发。计算机和人类大脑是对问题求解的物质基础。在智力和计算能力方面，计算机远远超过了人类，但是人类面对的大部分问题都是开放的、动态的、复杂的，大脑在处理这种问题时表现出的想象和创造，还有对复杂问题的分析和描述，是传统人工智能的方法所不能企及的，我们只能够从人类大脑的神经网络结构中去获得构造新的人工智能的因素。……