每經(jīng)實習(xí)記者 趙李南 每經(jīng)記者 孫嘉夏    每經(jīng)編輯 宋思艱    

今日（9月7日），新加坡國立大學(xué)教授李海洲在參加第十八屆世界商業(yè)領(lǐng)袖圓桌會議時表示，人工智能未來的研究方向需要解決三大問題：第一是安全性問題；第二是通用性問題；第三是需要讓機器學(xué)習(xí)人的學(xué)習(xí)能力。

李海洲是新加坡國立大學(xué)電氣與計算機工程系終身教授，并曾任百度獨立董事，蘋果新加坡公司實驗室主任等職，現(xiàn)任廈門快商通科技股份有限公司首席科學(xué)家。他的研究領(lǐng)域包括說話人識別、語種識別、人聲分離、語音分析和處理，以及信息檢索、機器學(xué)習(xí)和數(shù)字信號處理。

新加坡國立大學(xué)電氣與計算機工程系教授李海洲

圖片來源：實習(xí)生 李雨桐 攝

在參會時，李海洲首先從安全性的角度提出了問題：人工智能究竟有多安全？人工智能可以很準(zhǔn)確地識別人臉，但人工智能造出來的人臉，也可以用來攻擊人工智能人臉識別系統(tǒng)。

《每日經(jīng)濟新聞》記者注意到，隨著人工智能的發(fā)展，各種相關(guān)產(chǎn)品也在逐漸地融入人們的生活當(dāng)中，這些人工智能產(chǎn)品相比于傳統(tǒng)的產(chǎn)品而言，加大了隱私、網(wǎng)絡(luò)安全暴露在外的風(fēng)險。近年來，也出現(xiàn)了數(shù)據(jù)泄密、個人隱私暴露方面的風(fēng)險。

此外，李海洲認(rèn)為，目前人工智能的應(yīng)用還是專用的，不具有通用性。就是說他不像真實的人一樣，換個地方人工智能的識別率可能就受到影響。比如人類可以做到在這個房間里面可以識別，在門口也可以識別，在車上也可以識別，但人工智能現(xiàn)在還沒有做到這一點，這個也是大家在努力的方向。

最后一個問題是人工智能的學(xué)習(xí)能力問題。李海洲說：“舉個例子，比如教一個小孩子汽車的概念，給他看一張照片就可以了。第二天，他就能認(rèn)識馬路上的車了。如果讓機器學(xué)習(xí)車的概念，沒有100萬張照片機器學(xué)不好的。讓機器學(xué)習(xí)人的學(xué)習(xí)能力，是接下來人工智能的一個研究熱點。”

在接受包括《每日經(jīng)濟新聞》記者在內(nèi)的媒體采訪時，李海洲展望人工智能的未來：“現(xiàn)在都是我們在教機器，把人的知識傳給所謂的人工智能，實際上他自己并沒有自主學(xué)習(xí)的能力。若是人工智能將來有什么突破，我覺得是在模仿人類智慧方面的突破。”

（實習(xí)生李雨桐對本文亦有貢獻(xiàn)）

封面圖片來源：攝圖網(wǎng)