“海棠不惜胭脂（zhī）色，独立蒙（méng）蒙（méng）细雨中（zhōng）。”

想象一下，假设（shè）给智能机器人读这首诗，让人和机器同时在图像数（shù）据库中寻（xún）找（zhǎo）与这首诗（shī）最匹（pǐ）配的场景，结果会是怎样？

7月（yuè）14日，在2021中国·宁（níng）波新（xīn）一代人工智能学（xué）术峰（fēng）会（后简称“学术（shù）峰（fēng）会”）上，中（zhōng）国工（gōng）程院院士、西安（ān）交（jiāo）通大学人工（gōng）智能与机器人研究所（suǒ）教授（shòu）郑南宁提到（dào），在这种场景（jǐng）下，机器人会按照规则办事，从数（shù）据库中找出（chū）一幅海棠图，海棠的叶子上可能还挂着雨珠。而在这场对比实验中，不（bú）同（tóng）的人会（huì）作出不同（tóng）的选择，一个可（kě）能的结（jié）果是，有人会选择一位亭亭玉立（lì）的少（shǎo）女，行走在幽（yōu）静（jìng）的田间小道（dào），天上还下（xià）着蒙蒙的（de）细雨。

这个实验提醒科学家，“人工（gōng）智能面临着如何（hé）把知识赋（fù）予场景的挑战（zhàn）。”郑（zhèng）南宁解释道。

自2015年起，中国（guó）工（gōng）程院批准启动（dòng）了《中国（guó）人工智能2.0发展（zhǎn）战略研究》重大咨询项目，以潘云鹤等院士为（wéi）代表（biǎo）的科学家开始（shǐ）进行“人工智（zhì）能2.0计划”。

“以往人工智能1.0只研究了语言知识，没（méi）有对（duì）视觉知（zhī）识进（jìn）行研究。而到了人工智能2.0以后，深度学习解决了（le）大量（liàng）的视觉问题。”在学术峰会上，中（zhōng）国工程院院士、浙江大学教授潘云鹤（hè）提到，人工智能1.0的（de）梦想是让（ràng）智能语言转化成画（huà）面（miàn），未来可以通过视觉知识等核心技（jì）术（shù）实现。

在学术峰会上，郑南宁分享了2006年一位德国心理（lǐ）科（kē）学家做过的（de）儿童心（xīn）理学（xué）实验。

实（shí）验里，一个大人两手抱（bào）着书，准备放置（zhì）于书柜里，可自（zì）己无（wú）法腾（téng）出手（shǒu）打（dǎ）开柜子，而在房间（jiān）的另一（yī）个角落（luò），母（mǔ）亲抱着1岁半的孩子在一旁坐着（zhe），此时大人没有给孩子任（rèn）何的（de）指令，但（dàn）是（shì）孩（hái）子跑过去，打开（kāi）了柜（guì）门，大人把书放了进去。

“这个心理学实验给我们人工智能研究提出了一（yī）个严（yán）峻的挑（tiāo）战（zhàn），那（nà）就是我们如何使智能系统也要具有像孩子这样的合作性行为。”郑南（nán）宁（níng）解释，这个看似普通的心理学实验让科（kē）学家去思考，是否（fǒu）可以通过理解1岁（suì）半孩子（zǐ）的大脑（nǎo）所想，让机器人（rén）也具（jù）有智能（néng）性（xìng）、灵活性与（yǔ）合作（zuò）性的行为（wéi）。

人工智能2.0时代，“机器人脑”被赋予了（le）更多人性化期待。中（zhōng）国工程院（yuàn）院（yuàn）士、德国国家（jiā）工程科学院院士（shì）吴志强描绘了（le）一个智能化的城（chéng）市生活场景（jǐng）。

在智能化城市（shì）里，如何让一位80多岁的空巢老人安（ān）享（xiǎng）晚年？人工智能系统一方面（miàn）要（yào）做好健康（kāng）模块的监测，包括老年特别（bié）病护理、心血（xuè）管与癌症特（tè）别监测等，另一方面做好基本（běn）生存条件的把控，涉及餐饮的热（rè）量供给、生命（mìng）危急情况报警、排泄物监测等。此（cǐ）外，“智能大（dà）脑”也需（xū）要（yào）提（tí）供情感需（xū）求的满足，包括支持老（lǎo）朋友互动（dòng）、学习兴趣模块等。系统还要向（xiàng）外（wài）部延展，与楼（lóu）栋、社区连接在一起，实现家庭设施和（hé）维修、安（ān）全报（bào）警防灾的（de）服务。

“智能机器可（kě）以实现自己（jǐ）的迭代、服务（wù）和维修（xiū）。”在吴（wú）志强看来，不（bú）同模块的组合，形成了具备（bèi）全盘（pán）化思维的人工（gōng）智（zhì）能“大脑”。

“目前人工智（zhì）能对于处理一般问（wèn）题已经很成功，但（dàn）在处理更大量、复杂的问题上，没找到开启复杂系（xì）统的智能（néng）钥匙。”中国科学（xué）院院（yuàn）士、北京航空航天大学教授郑志明在接受中青报·中青网记（jì）者采访时表示，这（zhè）把钥匙是指（zhǐ）理解非线性随机在构成复（fù）杂系统过程中（zhōng）所起的作用。

“人（rén）工智能面临不可解释性等重大（dà）瓶（píng）颈挑战，非线性（xìng）问题是主要根源。”郑志（zhì）明把非线（xiàn）性（xìng）比喻成一座山，而现在（zài）部分人工智能（néng）的（de）研究片面地认（rèn）为线性加上线性，一个（gè）加上另一个就能翻（fān）越一座山，就能做（zuò）到非线性，例如当下的深（shēn）度神经网络（luò），“这（zhè）实（shí）际上（shàng）是伪非线性”。

他认为，智能制造是（shì）智能技术与制（zhì）造技术的融合，用智能（néng）技（jì）术解决制造的问题。

但“智能（néng）制造既不等于无人工（gōng）厂，也不等于黑灯工厂。”谭建荣观察到，存在这样一（yī）种行业（yè）现状，即有些企（qǐ）业为了保（bǎo）持工厂里面的黑（hēi）灯，进而达到无（wú）人车（chē）间的（de）目的，他们在工厂外面保（bǎo）持白灯，付出的成本代价更高。

近年来，在中国人工（gōng）智能2.0和新一（yī）代信息技（jì）术的引（yǐn）领（lǐng）下（xià），出现了人机互（hù）联、混合现实、大数据、人工智能等新兴的（de）技术领域和信息产（chǎn）业，而新一代信（xìn）息技术带动了制造业的发展。谭建荣说：“在人工智能和（hé）大数据技术的驱动（dòng）下，对制（zhì）造企（qǐ）业产生了深刻（kè）影（yǐng）响，推（tuī）动实体经济转型升（shēng）级。”

科（kē）学家们如何迎（yíng）接人工智能2.0时代的挑战？潘（pān）云鹤认（rèn）为，与人工智能1.0的语言知识研究不同，人工智（zhì）能2.0要向视觉知识（shí）的研究进（jìn）行转向。

这（zhè）背后涉及（jí）了（le）视觉知识表达、视觉（jiào）识别、视觉形象思维模拟、视觉知识的学习和多重知识表达等5个（gè）重（chóng）要问题。潘云鹤提到，以视（shì）觉形象思维模拟（nǐ）为（wéi）例，人工智（zhì）能（néng）2.0可以实现1.0无法实现的场景（jǐng），即根据智能（néng）语言（yán）生成（chéng）画面。

“这是一块荒芜而肥沃的北大荒，我们要把这块地开拓好（hǎo），把这（zhè）个无人区（qū）探索好，占领好。”潘云鹤说道。