“海棠（táng）不惜胭脂色（sè），独立蒙蒙细雨中（zhōng）。”

想象一下（xià），假设给智能（néng）机（jī）器人（rén）读这首诗，让（ràng）人和机器（qì）同（tóng）时在（zài）图像数据库中寻找与这首诗（shī）最匹配（pèi）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（jiǎn）称“学（xué）术峰会”）上，中国工程院院士、西（xī）安交通大学人工（gōng）智能与机器人研究所（suǒ）教授郑（zhèng）南宁提到（dào），在这（zhè）种场（chǎng）景下，机（jī）器人（rén）会按照规则办（bàn）事，从数据库（kù）中找（zhǎo）出一幅海棠图，海棠的叶子上可能还挂着雨珠。而在（zài）这场对比实（shí）验（yàn）中，不同的（de）人会作出不同的（de）选择，一个可能的（de）结果是，有人会（huì）选择（zé）一位亭亭玉（yù）立的少（shǎo）女，行走（zǒu）在幽静的田间小道，天上还下着蒙（méng）蒙的细雨。

这个实验提醒（xǐng）科（kē）学家，“人工智（zhì）能面临着如何把（bǎ）知识赋予场景（jǐng）的挑战。”郑南宁解（jiě）释道。

自2015年起，中国工程（chéng）院批准（zhǔn）启动了《中国人工智能2.0发展战略（luè）研究》重大咨询项目（mù），以潘（pān）云鹤等院士为代表的科学家（jiā）开始进（jìn）行“人工智能2.0计划”。

“以往（wǎng）人工智能1.0只研（yán）究了语言知识，没（méi）有对视觉知识进行研究。而到（dào）了人工智能2.0以后（hòu），深度（dù）学习（xí）解（jiě）决了大量的视（shì）觉（jiào）问（wèn）题。”在学术峰会上，中国工程院（yuàn）院士、浙江（jiāng）大（dà）学教授潘云鹤提到，人工智能1.0的梦想是让（ràng）智能语言转化（huà）成画面，未来（lái）可以通过（guò）视觉知（zhī）识等核心技术实（shí）现（xiàn）。

在学术峰会上，郑南宁分享了（le）2006年一（yī）位德国心（xīn）理科学（xué）家做过的儿童心（xīn）理学实验。

实验里，一个大人两手抱着书，准备放（fàng）置于（yú）书（shū）柜里，可自己无法腾（téng）出手打开柜子（zǐ），而在（zài）房（fáng）间（jiān）的（de）另（lìng）一个角落，母亲抱着1岁半（bàn）的（de）孩子在一旁坐着，此时大人没有给孩子任何的指（zhǐ）令（lìng），但是孩子跑过去，打开了柜门，大（dà）人把书放了进（jìn）去（qù）。

“这个心理学实验给我们人工智能研究提出了（le）一个严（yán）峻的挑战，那就（jiù）是我们如何使智能系统（tǒng）也要具有像孩（hái）子这样的合作性行（háng）为。”郑南宁（níng）解释，这个看（kàn）似普（pǔ）通的心理学实（shí）验让科学家去思考，是否可以通过（guò）理解1岁半孩（hái）子的（de）大（dà）脑所想，让机器人（rén）也具有智能性、灵活性与（yǔ）合作性的（de）行为（wéi）。

人工智能（néng）2.0时代，“机器人脑”被（bèi）赋予了更（gèng）多人性化期（qī）待。中国工程院院士（shì）、德国国家工（gōng）程科学院（yuàn）院士吴志强描绘了一个智能化的城市生活（huó）场景。

在（zài）智能化城（chéng）市里，如（rú）何让一位（wèi）80多岁的空（kōng）巢老人安享晚年（nián）？人工智能系统一（yī）方面（miàn）要做好健康模块的监测，包括老（lǎo）年特别病护理、心血管与癌症特别（bié）监测等，另一方面做好基本生存条（tiáo）件的把控，涉（shè）及餐饮（yǐn）的热量供给、生命危急（jí）情况报警（jǐng）、排泄物监测等。此外（wài），“智能大脑（nǎo）”也需要提供情感（gǎn）需求的满足（zú），包括支持老朋友互动、学习兴（xìng）趣模块等。系统还要向外部延展，与楼（lóu）栋、社区连接在一起，实（shí）现家庭设施和维修、安全报警防灾的服务。

“智能机（jī）器可以实现自己的迭代、服（fú）务和维修（xiū）。”在吴志强看来，不同模块的（de）组合，形成了具备全盘化思维（wéi）的人工智（zhì）能“大脑”。

“目前人（rén）工（gōng）智能对于处理一般问题已经（jīng）很成功，但在处理更（gèng）大量、复杂的问题上，没找到开启复杂系统的智（zhì）能钥（yào）匙。”中国科（kē）学院院（yuàn）士、北京航空航天（tiān）大学教授（shòu）郑志明在接（jiē）受（shòu）中青报·中（zhōng）青网（wǎng）记者采访时表示，这把钥匙是（shì）指理解非线性（xìng）随（suí）机在构成复（fù）杂系统过（guò）程中所起的作用。

“人工智能面临（lín）不可解释性等重大瓶颈挑（tiāo）战，非线性问题（tí）是（shì）主要根源。”郑志明把非线（xiàn）性比喻成一座山，而现在部分人工智能的（de）研究片面地认（rèn）为线（xiàn）性加上线（xiàn）性，一个加上另一个就（jiù）能翻越（yuè）一座山（shān），就能（néng）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（hé），用智能（néng）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（hēi）灯（dēng）工（gōng）厂。”谭建荣观察（chá）到，存（cún）在这（zhè）样（yàng）一（yī）种行（háng）业现（xiàn）状，即（jí）有些企（qǐ）业为了保持工厂里（lǐ）面的（de）黑灯，进而达（dá）到无人车间的目（mù）的，他（tā）们在工厂外面保持白灯，付出的成本代价更高。

近年（nián）来（lái），在中国人工智（zhì）能2.0和新一（yī）代信息（xī）技术的引领下，出现了人机互联、混合现（xiàn）实、大数据、人工（gōng）智能等新兴的技术（shù）领域和信息产业，而新一代信息技（jì）术（shù）带动了制造业的发（fā）展。谭建荣说：“在人工（gōng）智能和大（dà）数据技术（shù）的驱动下，对（duì）制造企业产（chǎn）生了（le）深（shēn）刻影（yǐng）响，推动实体（tǐ）经济（jì）转型（xíng）升级。”

科学家们如何迎接人工智（zhì）能2.0时代的挑战？潘云鹤认为，与（yǔ）人工智能1.0的语言知识研究（jiū）不（bú）同，人工智能2.0要向（xiàng）视（shì）觉知识的研究进行转向。

这背后涉及（jí）了（le）视觉知识表达（dá）、视觉识别、视（shì）觉形象（xiàng）思（sī）维模拟、视觉知识的学习和多重（chóng）知识表达等5个（gè）重要问题。潘（pān）云鹤提到，以视觉形象思维模（mó）拟为例，人工（gōng）智能2.0可以实现1.0无法实现（xiàn）的场景（jǐng），即根据智能语言生成画（huà）面（miàn）。

“这是一块荒芜而（ér）肥沃的北大荒（huāng），我们要把这（zhè）块地开拓（tuò）好，把这个无人区探索好，占领（lǐng）好。”潘云鹤说道。