“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。
“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”。
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。
由 dawei
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