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“海棠不惜胭脂色，独立蒙蒙细雨中。”
想象一下，假设给智能机器人读这首诗，让人和机器同时在图像数据库中寻找与这首诗最匹配的场景，结果会是怎样?
7月14日，在2021中国·宁波新一代人工智能学术峰会(后简称“学术峰会”)上，中国工程院院士、西安交通大学人工智能与机器人研究所教授郑南宁提到，在这种场景下，机器人会按照规则办事，从数据库中找出一幅海棠图，海棠的叶子上可能还挂着雨珠。而在这场对比实验中，不同的人会作出不同的选择，一个可能的结果是，有人会选择一位亭亭玉立的少女，行走在幽静的田间小道，天上还下着蒙蒙的细雨。
这个实验提醒科学家，“人工智能面临着如何把知识赋予场景的挑战。”郑南宁解释道。
自2015年起，中国工程院批准启动了《中国人工智能2.0发展战略研究》重大咨询项目，以潘云鹤等院士为代表的科学家开始进行“人工智能2.0计划”。
“以往人工智能1.0只研究了语言知识，没有对视觉知识进行研究。而到了人工智能2.0以后，深度学习解决了大量的视觉问题。”在学术峰会上，中国工程院院士、浙江大学教授潘云鹤提到，人工智能1.0的梦想是让智能语言转化成画面，未来可以通过视觉知识等核心技术实现。
在学术峰会上，郑南宁分享了2006年一位德国心理科学家做过的儿童心理学实验。
实验里，一个大人两手抱着书，准备放置于书柜里，可自己无法腾出手打开柜子，而在房间的另一个角落，母亲抱着1岁半的孩子在一旁坐着，此时大人没有给孩子任何的指令，但是孩子跑过去，打开了柜门，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个严峻的挑战，那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。”郑南宁解释，这个看似普通的心理学实验让科学家去思考，是否可以通过理解1岁半孩子的大脑所想，让机器人也具有智能性、灵活性与合作性的行为。
人工智能2.0时代，“机器人脑”被赋予了更多人性化期待。中国工程院院士、德国国家工程科学院院士吴志强描绘了一个智能化的城市生活场景。
在智能化城市里，如何让一位80多岁的空巢老人安享晚年?人工智能系统一方面要做好健康模块的监测，包括老年特别病护理、心血管与癌症特别监测等，另一方面做好基本生存条件的把控，涉及餐饮的热量供给、生命危急情况报警、排泄物监测等。此外，“智能大脑”也需要提供情感需求的满足，包括支持老朋友互动、学习兴趣模块等。系统还要向外部延展，与楼栋、社区连接在一起，实现家庭设施和维修、安全报警防灾的服务。
“智能机器可以实现自己的迭代、服务和维修。”在吴志强看来，不同模块的组合，形成了具备全盘化思维的人工智能“大脑”。
“目前人工智能对于处理一般问题已经很成功，但在处理更大量、复杂的问题上，没找到开启复杂系统的智能钥匙。”中国科学院院士、北京航空航天大学教授郑志明在接受中青报·中青网记者采访时表示，这把钥匙是指理解非线性随机在构成复杂系统过程中所起的作用。
“人工智能面临不可解释性等重大瓶颈挑战，非线性问题是主要根源。”郑志明把非线性比喻成一座山，而现在部分人工智能的研究片面地认为线性加上线性，一个加上另一个就能翻越一座山，就能做到非线性，例如当下的深度神经网络，“这实际上是伪非线性”。
而在应用领域，人工智能的落地也面临了一些误区。中国工程院院士、浙江大学求是特聘教授谭建荣提到，大数据、人工智能等技术用到制造业之中，形成了智能制造。
他认为，智能制造是智能技术与制造技术的融合，用智能技术解决制造的问题。
但“智能制造既不等于无人工厂，也不等于黑灯工厂。”谭建荣观察到，存在这样一种行业现状，即有些企业为了保持工厂里面的黑灯，进而达到无人车间的目的，他们在工厂外面保持白灯，付出的成本代价更高。
近年来，在中国人工智能2.0和新一代信息技术的引领下，出现了人机互联、混合现实、大数据、人工智能等新兴的技术领域和信息产业，而新一代信息技术带动了制造业的发展。谭建荣说：“在人工智能和大数据技术的驱动下，对制造企业产生了深刻影响，推动实体经济转型升级。”
科学家们如何迎接人工智能2.0时代的挑战?潘云鹤认为，与人工智能1.0的语言知识研究不同，人工智能2.0要向视觉知识的研究进行转向。
这背后涉及了视觉知识表达、视觉识别、视觉形象思维模拟、视觉知识的学习和多重知识表达等5个重要问题。潘云鹤提到，以视觉形象思维模拟为例，人工智能2.0可以实现1.0无法实现的场景，即根据智能语言生成画面。
“这是一块荒芜而肥沃的北大荒，我们要把这块地开拓好，把这个无人区探索好，占领好。”潘云鹤说道。
“海棠不惜胭脂色，独立蒙蒙细雨中。”
想象一下，假设给智能机器人读这首诗，让人和机器同时在图像数据库中寻找与这首诗最匹配的场景，结果会是怎样?
7月14日，在2021中国·宁波新一代人工智能学术峰会(后简称“学术峰会”)上，中国工程院院士、西安交通大学人工智能与机器人研究所教授郑南宁提到，在这种场景下，机器人会按照规则办事，从数据库中找出一幅海棠图，海棠的叶子上可能还挂着雨珠。而在这场对比实验中，不同的人会作出不同的选择，一个可能的结果是，有人会选择一位亭亭玉立的少女，行走在幽静的田间小道，天上还下着蒙蒙的细雨。
这个实验提醒科学家，“人工智能面临着如何把知识赋予场景的挑战。”郑南宁解释道。
自2015年起，中国工程院批准启动了《中国人工智能2.0发展战略研究》重大咨询项目，以潘云鹤等院士为代表的科学家开始进行“人工智能2.0计划”。
“以往人工智能1.0只研究了语言知识，没有对视觉知识进行研究。而到了人工智能2.0以后，深度学习解决了大量的视觉问题。”在学术峰会上，中国工程院院士、浙江大学教授潘云鹤提到，人工智能1.0的梦想是让智能语言转化成画面，未来可以通过视觉知识等核心技术实现。
在学术峰会上，郑南宁分享了2006年一位德国心理科学家做过的儿童心理学实验。
实验里，一个大人两手抱着书，准备放置于书柜里，可自己无法腾出手打开柜子，而在房间的另一个角落，母亲抱着1岁半的孩子在一旁坐着，此时大人没有给孩子任何的指令，但是孩子跑过去，打开了柜门，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个严峻的挑战，那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。”郑南宁解释，这个看似普通的心理学实验让科学家去思考，是否可以通过理解1岁半孩子的大脑所想，让机器人也具有智能性、灵活性与合作性的行为。
人工智能2.0时代，“机器人脑”被赋予了更多人性化期待。中国工程院院士、德国国家工程科学院院士吴志强描绘了一个智能化的城市生活场景。
在智能化城市里，如何让一位80多岁的空巢老人安享晚年?人工智能系统一方面要做好健康模块的监测，包括老年特别病护理、心血管与癌症特别监测等，另一方面做好基本生存条件的把控，涉及餐饮的热量供给、生命危急情况报警、排泄物监测等。此外，“智能大脑”也需要提供情感需求的满足，包括支持老朋友互动、学习兴趣模块等。系统还要向外部延展，与楼栋、社区连接在一起，实现家庭设施和维修、安全报警防灾的服务。
“智能机器可以实现自己的迭代、服务和维修。”在吴志强看来，不同模块的组合，形成了具备全盘化思维的人工智能“大脑”。
“目前人工智能对于处理一般问题已经很成功，但在处理更大量、复杂的问题上，没找到开启复杂系统的智能钥匙。”中国科学院院士、北京航空航天大学教授郑志明在接受中青报·中青网记者采访时表示，这把钥匙是指理解非线性随机在构成复杂系统过程中所起的作用。
“人工智能面临不可解释性等重大瓶颈挑战，非线性问题是主要根源。”郑志明把非线性比喻成一座山，而现在部分人工智能的研究片面地认为线性加上线性，一个加上另一个就能翻越一座山，就能做到非线性，例如当下的深度神经网络，“这实际上是伪非线性”。
而在应用领域，人工智能的落地也面临了一些误区。中国工程院院士、浙江大学求是特聘教授谭建荣提到，大数据、人工智能等技术用到制造业之中，形成了智能制造。
他认为，智能制造是智能技术与制造技术的融合，用智能技术解决制造的问题。
但“智能制造既不等于无人工厂，也不等于黑灯工厂。”谭建荣观察到，存在这样一种行业现状，即有些企业为了保持工厂里面的黑灯，进而达到无人车间的目的，他们在工厂外面保持白灯，付出的成本代价更高。
近年来，在中国人工智能2.0和新一代信息技术的引领下，出现了人机互联、混合现实、大数据、人工智能等新兴的技术领域和信息产业，而新一代信息技术带动了制造业的发展。谭建荣说：“在人工智能和大数据技术的驱动下，对制造企业产生了深刻影响，推动实体经济转型升级。”
科学家们如何迎接人工智能2.0时代的挑战?潘云鹤认为，与人工智能1.0的语言知识研究不同，人工智能2.0要向视觉知识的研究进行转向。
这背后涉及了视觉知识表达、视觉识别、视觉形象思维模拟、视觉知识的学习和多重知识表达等5个重要问题。潘云鹤提到，以视觉形象思维模拟为例，人工智能2.0可以实现1.0无法实现的场景，即根据智能语言生成画面。
“这是一块荒芜而肥沃的北大荒，我们要把这块地开拓好，把这个无人区探索好，占领好。”潘云鹤说道。(邯郸小程序开发)
