“许多人将规模定律（Scaling Law）奉为圭表尺度，认为只要数据越多、算力越强、模子参数越年夜就好了。但我认为，要实现通用人工智能，仅靠数据是不够的，咱们需要摸索此外一种路径——为人工智能立‘心’。”近日，于湖北鄂州召开的莲花山研究院二十周年学术思惟钻研会上，北京年夜学人工智能研究院及智能学院院长、北京通用人工智能研究院院长朱松纯分享了他优德88俱乐部中文官网-对于人工智能生长的思索。

从攻读哈佛年夜学博士学位起，朱松纯已经于人工智能领域深耕三十余年。他认为，通用人工智能已经经成为全世界科技竞争的制高点，要于科技竞争中取患上突破，要害是厘清年夜数据的源头，定位好人工智能的生长标的目的。

“如果没法处置处罚视觉数据，人工智能体系就只剩下一个空架子。”于朱松纯看来，数据标注就像为盘算机戴上一副特殊的“眼镜”，让盘算机具有辨认并理解图象、文本及其他数据细节的能力。只有颠末标注的数据，才可以或许被盘算机理解。

1997年，斯科特 科尼什（Scott Konish）完成为了世界上第一个数据集的标注——图象界限，用来练习分类器。也恰是看到了统计对于图象理解的可能性，2004年朱松纯开启年夜规模高颗粒度数据标注事情。

“到2008年，我及团队成员于数据标注上碰到两个瓶颈。”朱松纯告诉记者，一方面，摸索通用人工智能，价值、因果、用意等要素，潜藏在感知数据表象之下，没法被传感器直接探测，更难以标注。另外一方面，数据标注的历程与特定使命高度相干，差异使命要求差异的标注要领，继续扩展数据或者模子规模，仍旧没法晋升泛化能力。“这时候，我才意想到，用年夜数据的要领其实不能抵达实现通用人工智能的目标。”他说。

朱松纯体现，通用人工智能是由盘算机视觉、天然语言处置处罚、机械进修、认知推理、机械进修、机械人学与多智能体等六年夜焦点领域组成的繁杂巨体系，其研发之路的困难，就像是“登月”，而年夜数据线路好比是“攀缘珠峰”，二者目标相差甚远。

那末怎样摸索通用人工智能这条门路呢？朱松纯认为，人工智能的研究需要由“理”向“心”改变。“理”是数理模子，“心”是认知架构、价值对于齐。

“颠末近30年的生长，人工智能的六年夜焦点领域已经然泛起出对于内融会、对于外交叉的生长态势，朝着通用人工智能的标的目的推进。”朱松纯体现，于这个融会历程中，肯定会形成同一的人工智能架构，以实现从解决单一使命为主的“专项人工智能”向解决年夜量使命、自立界说使命的通用人工智能改变。

本年年头，北京通用人工智能研究院宣布了全世界首个通用智强人小女孩“通通”。朱松纯先容，“通通”实现了通用人工智能领域焦点技术从0到1的突破，揭示了基在认知架构，由价值及因果驱动的自立智能，并能及人类价值实时对于齐，具有透明、可注释的推理及决议计划历程。差异在当前重要以海量数据为基础的年夜模子，以“通通”为代表的通用智能体突破了对于年夜数据年夜算力的依靠，走出了一条全新的通用人工智能生长门路。

于朱松纯看来，为机械立“心”，实现由“理”到“心”的过渡以和从年夜数据到年夜使命、从感知到认知的飞跃，这是未来10到20年学术前沿的焦点，也是智能学科需要肩负的焦点任务。

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