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看人才建设——
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人工智能可分为基础设施层、赋能层和应用层。三个层面都有很多核心技术，都有不少尚未解决的技术瓶颈
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人工智能的三个层面都有不少尚未解决的技术瓶颈。以应用层为例，假如停车场没有地图，无人车可能无法阅读标志标线，从而无法顺利找到停车位或通往出口的路。
谭铁牛认为，每一个人都需要学习、适应人工智能时代的科技浪潮。“在加强人工智能领军人才培养引进的同时，要面向技术创新和产业发展多层次培养人工智能创新创业人才，逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能课程。”
中国科学院自动化研究所研究员谭铁牛院士认为，人工智能可分为专用人工智能和通用人工智能，目前的进展主要是专用人工智能取得的。真正意义上完备的人工智能系统是一个通用智能系统，能像人脑一样举一反三、融会贯通。但是目前的人工智能系统有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才无通才。通用智能系统的研究与应用仍然任重道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。“人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。要想取得最终的话语权，我国必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。”
近年来我国的人工智能技术取得了长足进展，但一些关键核心技术仍需攻克。
“人工智能技术最终会落到芯片，各种算法都需要定制的硬件去加速。芯片提供了加速的基础，软件是定义在芯片上如何快速地开发，二者的配合愈发重要——加强芯片和软件系统的开发非常关键。”宋继强说。
人工智能可分为专用人工智能和通用人工智能，目前的进展主要是专用人工智能取得的，通用智能系统的研究与应用仍然任重道远
责任编辑： 华信受访专家指出，目前人工智能前沿基础理论的探索空间非常巨大。以当前最火爆的人工智能基础理论——深度学习方法为例，它既非完美无缺，更不是人工智能基础理论研究的全部。
驭势科技负责人吴甘沙举例说，一旦数据标得不准、数据集有偏见甚至“对抗”输入假数据，深度学习就可能出错。明明是一只熊猫，只要改动几百个像素，深度学习有可能将其识别为海豹。
阿尔法狗战胜人类围棋冠军；人工智能在大规模人脸识别中超越人类一般水平；语音识别系统准确率和专业速记员不相上下……近几年，人工智能的发展水平令人瞩目。
专家指出，课程内容要向“交叉”倾斜。
看关键核心技术——
看基础理论研究——
“人工智能作为一个学科是在1956年正式出现的，欧美研究开展得很早，而我国起步较晚，跟国际前沿接轨的科研工作最近十年才多起来。一般来说，顶尖人才的成长需要环境，例如在研究生期间就能接触到前沿的课题、能得到高水平学者的指点、能够有相当数量的活跃研究者讨论交流等。”周志华认为，“‘青藏高原上才能有珠穆朗玛峰’，努力建设一大批具有国际水平的研究组，是出现顶尖人才的基础。”
人工智能的发展水平令人瞩目，但目前的人工智能系统有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才无通才。
浙江大学计算机学院副院长、人工智能研究所所长吴飞认为，从数据驱动的领域人工智能向人类通用智能迈进，尚有神经科学、认知科学乃至新数学模型等交叉的未知领域需要跨越，路途依然遥远。
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“应该鼓励科研人员瞄准人工智能学科前沿方向，开展引领性原创科学研究，通过人工智能与脑认知、神经科学、心理学等学科的交叉融合，重点聚焦人工智能领域的重大基础性科学问题，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。”谭铁牛说。
在吴甘沙看来，人工智能可分为三层：基础设施层、赋能层和应用层。其中，基础设施层是指基础理论算法和算力；赋能层涉及特定的应用场景，比如语音识别、计算机视觉、专家系统、博弈系统和机器人；应用层指的是无人驾驶、智能医疗等综合场景。
