人工智能作為一個基本概念，20世紀60年代就已經提出來。今天人工智能能夠有突飛猛進的發展，主要是很多新技術的匯總。根據摩爾定律的迭代，每過18個月能夠翻倍，如果用量子計算的話，就不只是按摩爾定律18個月翻倍，而是完全從量變到質變。這些年來，人類計算能力不斷增長。互聯網和
物聯網的誕生，產生大量的數據。智能算法有突飛猛進的變化。大數據能幫機器學習。不過，人工智能的基礎是各種數據，再好的算法，再強大的計算機沒有數據的話也無法成為人工智能。
人工智能，現在雖然看到了它在突飛猛進，但我覺得還處在非常早期。為什么這么講呢？做一個簡單的類比，比如我們曾經看到鳥飛，人也非常想飛，但早期學習飛行只是簡單仿生，在人類的手臂上綁上翅膀，這就是簡單的仿生，但真正達到飛行的境界是由于人類理解了飛行的第一性原理——空氣動力學，有了物理原理和數學方程之后就可以人為設計最佳的飛行器，現在的飛機飛得又高又快又好，但并不像鳥，這是非常核心的一點。
現在人工智能多是在簡單地模仿人的神經元，但我們更應該思考的，是在這里面有一個基礎科學重大突破的機會，我們要真正去理解那個智慧和智能的基本原理，這樣才能真正使人工智能有根本性的變化。
到底用什么樣的依據能夠真正衡量人工智能達到人的標準？有人可能聽說過圖靈測試，圖靈測試是說人跟機器對話，但不知道對方到底是人還是機器。整個對話的過程中，你如果花了一天的時間根本感覺不出來，那就說明機器人好像已經達到人的水平。雖然圖靈是一個偉大的計算機科學家，但我并不贊同這個判斷方法。人的很多情感并不是理性的情感，要讓一個理性的機器學一個非理性的人的大腦可能并不是那么容易。
所以我想提出一個新判斷方法，智能機器人哪一天真正擁有超越人的智力？我認為人最偉大的一點，就是我們能夠有科學的發現，哪一天機器人真能夠做科學的發現，那一天機器就超過人了。
最近我在人工智能方面寫了一篇文章，將會在美國的科學院雜志上發表，里面會提到，人類最偉大的科學發現，有相對論、量子力學等，在化學里面最偉大的發現就是元素周期表的發現。智能機器在沒有任何輔導的情況下，能不能自動發現元素周期表？可不可以幫助人類發現新藥，用機器學習的辦法能否發現新材料？這些是判斷人工智能水平的標準。
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