世界观察：AI仍有不确定性 科技部原副部长、图灵奖获得者等探讨发展潜力

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9月3日，在2022世界人工智能大会“下一代可信AI——认知兴起，因果探路”主题论坛上，国家科技部原副部长吴忠泽认为，AI技术目前处于弱人工智能向强人工智能过渡的关键阶段，技术路线、产业形态、商业模式等方面都具有很大不确定性。

此次论坛各嘉宾聚焦不同视角，探索AI可信、可解释、安全可靠等方向的发展与应用创新。吴忠泽指出，“我国高度重视人工智能的发展。部分领域核心关键技术实现重要突破，但也要清醒地看到，AI技术目前处于弱人工智能向强人工智能过渡的关键阶段，技术路线、产业形态、商业模式等方面都具有很大不确定性。”

吴忠泽认为，随着AI发展，特别是在产业应用的不断深入中，诸如安全稳定、可信可解释、公平公正的问题也越来越受到关注。中国要进入下一代AI技术的应用实践，既需要提出新理论、新技术，还需要有突破性的应用场景与组织架构建设。

现加州大学洛杉矶分校计算机科学教授，“贝叶斯网络”之父，图灵奖获得者、美国国家科学院院士朱迪亚·珀尔则从两种范式谈起，描述了以数据为中心的范式正在向以科学为中心的范式偏移的“因果革命”正在发生。

零犀科技CTO曾文佳表示：“AI的探索必然导向实践，实践的目的必然是创新与价值创造。在这样的目标下，AI已经开始迈向可信、可解释、强鲁棒性、可迁移的实践范式。”零犀科技的因果AI架构，在服务式销售的场景里，通过因果决策引擎计算成单概率，排除营销噪音，借助模型驱动不同的销售变量在合适的时间以合适的方式介入，从而以低于“纯人”的成本达成高于“纯人”的效果。

北京大学公共卫生学院生物统计系主任、北京大学北京国际数学研究中心生物统计和信息研究室主任周晓华指出：“推荐系统的应用场景已非常广泛，一个可以适用不同场景的因果分析框架或因果启发推荐方法将为推荐系统提供新的应用机会和研究视角。”

长期致力于因果AI学术探索的重庆大学教授、博士生导师刘礼表示，“因果关系理论与现有机器学习系统的结合开拓了机器学习领域的新思想和新途径。在越来越多的工程实践中，过往以数据为中心的‘大计算’逐渐转向以‘数据理解’为目的的探索中。”

（文章来源：新京报）

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