说到人工智能，不得不提到一个关键词就是机器学习，机器学习领域的突破和爆发，使人工智能领域有了飞跃的发展。人工智能的时候会特别关注机器学习领域将会以什么层级的速度向未来发展？在 2017 腾讯“云+未来”峰会上，机器学习大神 Michael Jordan 教授从人工智能发展史出发全面阐述机器学习现状及未来的挑战。

60年代，“智能”这个词刚刚出现，机器人进入到人的世界，被定义为像一个人存在。到80、90年代，“智能”走向另一种趋势，演变为“IA”，即智能增强技术，智能搜索引擎出现帮助我们快速获取解决问题的答案，帮助人类有了更好的存储、沟通、交流能力。

与此同时，在 IaaS 即智能基础设施方面，交通、金融……我们身边的每一个行业、每一个模块都出现了智能化的的趋势。

人工智能还只是一个雏形

在 Michael Jordan 教授的观点中，目前人工智能还只是一个雏形，之后可能会出现一些有效的对话，特别是像这样一个自我导识的机器也会出现，但是智能方面它目前还是比较有限的。

目前人工智能的可能性及其局限性表现在：

（1）机器视觉能帮助人类对物体进行标识，但无法像人类般清晰的了解所有的场景及其关注点在哪里。

（2）语音识别也是如此，现在可以把语音转化成文字，文字也可以转换成语音，在各种语言上都可以实现，但是机器人还没办法帮人类了解听觉、视觉之后的真正的意义。

（3）自然语言处理方面，人工智能帮助人类解决了语言翻译的问题，但大量的翻译中，大部分的的语言和语没有得到有效的语义的阐述，从而无法表达语句的真正意义。

Michael Jordan 教授相信人工智能短期内不会出现太多的像人这样的灵活性和可变化性。目前，机器人无法拥有和理解人类的高级智能（抽象思维），无法进行抽象思维的处理。但相信在未来，随着人工智能技术发展能解决这个问题。

他还提到，机器人及人工智能能帮助人类处理大量的数据，并通过数据分析出未来走向，保证数据结果不断提高。但同时，人工智能系统无法辨别真伪，从而无法引领一个公司或企业做出前景化的决定。

人工智能真的很智能吗？

Michael Jordan 教授说出了他的担忧：人工智能的误用，将会带来很大的损失或伤害。如在医疗行业中，机器不太可能做很多的医学诊断；机器人的出现让许多人失业；有些人恶意使用人工智能系统等等。“机器人本身是没有任何恶意要伤害人类的，只是使用这些及其人的人本身含有恶意。”Michael Jordan 教授如是说。

机器学习面临的挑战

（1）必须要设计一个系统，可以以带来有意义的经过校准以后的信息，能够应对一些不确定性，还有在策略规划的角度，可以了解一种做法和另外一种做法之间的差别。同时，我们还要保证系统能能够真正地解释它们自己所做出的决策。如果机器做出了一个决定，我们必须实现让机器能阐释为什么做这样的决定，是否还有其它的潜在方法，以及可以找到问题发生的原因。

（2）需要找到一个可以实现长期目标的追溯，同时可以主动的收集在实现目标相关的数据的系统。

（3）还有一点是实时。但是到目前为止，我们的机器学习方面还没有办法能够达到真正的实时操作，机器需要花几天、几个小时来学习数据。

（4）还有在意外情况下，在外部事件上的连接，包括数据和其他的要求，需要和政府的合作，和法律部门、和社会科学家的合作。

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