众所周知，人工智能(AI)是一种技术，或者说是一个非常宽泛的概念，它的最终目的是让计算机(机器)像人一样思考、学习和解决问题。
环顾四周，似乎这几年AI真的在这条模仿人类的路上越走越快了——围棋、绘画、人脸识别、机器狗...很多人类曾经认为只有自己才能涉足的领域都被AI一一进入，甚至很多特定领域的特殊人工智能算法都大大超越了人类。
但这些算法很多的本质仍然是海量数据驱动的统计学习，在比人类更复杂的高级认知功能上仍然有本质的区别。
在6月1日举行的北京致远大会上，清华大学刘佳教授说:
“目前，人类的智能仍然是世界上最高的智能。”
来源:致远发布会现场截图
致远研究院是一家位于北京的人工智能研究院。用了八个月的时间建成了世界上最大的智能模型“悟道”，可以说是国内著名的AI实验室，刘佳也是致远研究院的首席科学家。
致远大会至今已举办四届，有8位图灵奖获得者和500位AI领域顶尖学者参加。
刘佳是本次大会人工智能认知神经基础论坛主席。他这次讲课的主要内容是人工智能、认知科学和神经科学结合形成的一个新的交叉学科领域。
神经科学是一系列关注大脑功能的学科的结合。实验方法包括神经细胞和神经细胞群的分子分析和细胞机制，整个有机体的行为和心理研究等。
认知科学是一门交叉学科，研究信息在大脑中是如何形成和转录的。研究什么是认知，认知有什么用和如何作用，信息是如何表现为感觉、语言、注意力、推理和情感的。
人工智能作为机器模拟大脑功能的一种尝试，也可以看作是认知科学理论的一种实践和验证，而专门研究生物大脑的神经科学的很多理论，都曾数次推动了人工智能的发展。
刘佳说，这门学科将使我们以“生物智能”为特殊起点，理解人工智能中“智能”的本质。
以这样的二维图为例，他解释了什么叫AI像生物大脑:
来源:北京致远发布会现场截图
图中x轴代表环境，箭头从封闭环境指向开放环境。
Y轴代表任务的多样性，箭头从一个静态的任务指向一个随时随环境变化的任务。
左下角的封闭环境下的静态任务，是人工智能领域的人脸识别、图像分类等成熟任务，也就是我们请愿书中提到的已经超越人类的AI。
左上角的封闭环境下的动态任务是近年来比较出格的围棋、游戏等任务，在很多方面都超越了人类。
右下角，开放环境下的静态任务以机器狗、无人机等研究为代表。
刘佳认为，现在人工智能要征服的领域在于第一象限(右上角)，即开放环境下的动态任务——而这正是人类最擅长的。
要让AI具备这样的智能，有两个研究核心:
动态性，即智能必须通过进化产生；
具体化，即智力的载体，包括大脑、身体和环境。
来源:北京致远大会现场截图
他提到，既然生物学是模仿人类智力的，那么它必然来自于神经生物学数据。只有当科学家洞察到大脑的工作过程，人体与智能的交互方式，并获得神经数据、行为数据、认知数据等多种信息时。，他们能理解AI产生智能的基础吗。
其次，一般的智能训练环境，刘佳强调:“只有某种环境才能真正产生相应的智能”。比如不同宇宙因为物理原理不同，环境不同，产生的智能也不同，基于物理环境的进化是智能产生的关键。
"我们将这个实验与图灵测试2.0版进行比较. "刘佳教授说。
最后会对新生成的系统进行评估 ，具体来说就是根据大脑的生物数据对系统进行调整，将预设的关于人类的知识填充到智能体中，类似于将“基因”植入人体。
最后，刘佳表示，多种数据、训练环境和智能评估器的结合，不断调整，可能才是走向通用人工智能(AGI)的正道，即拥有与人类同等智能甚至超越人类的人工智能。
采写/编译南方见习记者杨博文
