點藍色字關注“資訊化時代”
在當今人工智慧產業如火如荼，甚至有一些“瘋狂”的背景下，我做了一些冷思考。其實，人工智慧比我們想象得要難，甚至要難得多。那麼“新一代人工智慧”是什麼意思？中間的分界點在哪裡？技術特徵又是什麼？
會學習是新一代人工智慧的核心
新一代人工智慧的核心是什麼？我認為是會學習。什麼叫會學習？英文叫做“Learningtolearn”。一個好的老師，只教學生知識嗎？不對，不但要教他知識，還要教他怎樣使用知識，這叫高階學習。那麼如何學習？
學習物理空間和認知空間的互動
人在與環境的互動中，形成的物理空間位置感，透過跨模態感知，才能將物體看得清晰。
另外，將物理空間要解決的現實問題轉換到認知空間，在認知空間不同記憶區留下帶時間印記的抽象記憶，可以從長期記憶區直接提取問題解決方案，也可以在工作記憶區進行計算、思考或推理，形成問題解決方案，然後透過智慧行為作用到物理空間，形成感知-認知-行為環。互動中的空間智慧，以及現實空間和虛擬空間不停地相互對映，是人類智慧的基本能力。
學習不刻意區分通用智慧和專用智慧
人類模仿學習早在語言文字出現之前就有了，不要小看模仿，人類發明文字就是模仿，特別是中國的象形字。模仿培養了注意力選擇，培養了人的想象力和類比力，形象而生動，模仿、聯想是可以跨領域使用的通用智慧，體現創造力。模仿有兩個重要的創造因素，一個是抽象，另一個是類比。至於是通用智慧還是專用智慧，常識還是非常識，僅僅是相對的，沒有必要刻意區分。
現在大家崇拜的圍棋程式（AlphaGo），它固然可以把人類圍棋冠軍打敗，但是今天如果我們突然不下19×19（棋盤）的圍棋，而是改下19×9的長方形棋盤，那這時圍棋程式可能就變弱了，而人類棋手依然可以下得風生水起。這就說明，在通用智慧裡邊有相互的專用，在專用智慧裡也有相互的通用。
當前，我們用機器來說話，用機器來做自然語言翻譯，符不符合科學的基本原理呢？我們可以想一想，計算機操作主要是靠語言實現，計算機語言主要是靠數學來描述。那麼最高等級的數學論文有沒有用自然語言輔助幫忙呢？因此，現在用計算機來解決自然語言的問題，是不是掉進了哥德爾不完備定理的坑裡？
因此，我認為，學習是新一代人工智慧的核心，不只是解決預設同類問題的能力。無人駕駛車無論是在比賽中，還是在現實的公路上造成的事故，常常都是無法預料的事故。我們有個比喻叫做“哪壺不開提哪壺”，無人駕駛車真正造成的事故，在之前的測試資料庫中是找不到的。所以不能只解決預設的同類問題，而是經過學習，具有解釋解決未曾料想的新問題的能力。具不具有通用的智慧，體現在能不能隨時針對一個跨領域的現實問題，生成新的記憶邊界，並完成推理。
智慧時代的中國方案“中國方案”
到2056年該是什麼樣子？我認為，智慧駕駛是智慧代理和智慧機器的典型代表，它改變了“遊戲規則”，重塑了未來產業格局，改變了人們的生產生活方式，並決定一些企業組織的生死存亡。然而，當前的問題是人們對智慧駕駛的長遠作用、產業化難度仍然認識不足，對近期效果期望過高。
在中國，新一代人工智慧如何為產業發展做出貢獻？其中涉及產業化的四個要素：技術、生態、成本和市場。也涉及兩條曲線：社會接受度曲線，告訴我們什麼時候有多少人買某輛車，什麼時候這輛車可以達到多少保有輛；社會關注度曲線，可以看到無人駕駛受關注度的最高峰已經過去了，現在正在慢慢回落。所以今天，我圍繞這兩條曲線來講一講到人工智慧發展一百年的時候，新一代人工智慧在智慧駕駛領域上是如何來表現的。
決定智慧駕駛發展程度的不僅僅是技術，一定要隨著應用場景落地的深化，加速技術的迭代和新的創新。智慧駕駛大腦要迭代多少次呢？不是100次，而是要經過成千上萬次，才能經得起“摔打”。因此在孵化期的前五年是非常重要的。我們要透過有趣的技術，謹慎地選擇落地場景，先用於特種車或者商用車，而不是家用小轎車。我們要吸引創新者或早期的創業者。
我認為，2020年到2025年的孵化期有四大場景。那我們今天就有第一大賽道：卡車物流賽道，可以落地到幹線物流、港口以及礦山場景；乘用車賽道先解決自動泊車問題，然後解決快速公交和普通公交的問題，最後解決RoboTaxi的問題；農機賽道解決拖拉機無人駕駛的問題；低速電動車賽道，解決無人配送、環衛、園區通勤的問題。
2025年到2030年，自動駕駛從有趣向有用跨越，開始被早期採用者所接受。產業鏈配套形成、可規模化擴充套件、提供精準化管理和市場化服務，產品開始快速迭代升級，十大賽道全面鋪開，從示範走向普及。2030年至2035年，我們將有不再是軟體定義的汽車，更不是四個輪子加上計算機，而是具備學習能力的智慧駕駛車，包括試錯學習和向事故學習，不僅有計算智慧，還有互動智慧和記憶智慧，可以自學習、自成長。
（本文根據李德毅院士的公開演講整理而成，未經本人確認。）
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