雷锋网按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，失掉了深圳市政府的鼎力指点，是国际人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大范畴的顶级交流盛会，旨在打造国际人工智能范畴最具实力的跨界交流协作平台。

在29召唤开的AI前沿论坛上，德国汉堡迷信院院士张建伟宣布主题为“AI赋能，人机共融”的报告，以下是此次报告的详细内容，雷锋网 (大众号：雷锋网) 做了不改动原意的编辑与整理。

人工智能开展的新动能

张建伟以为，随着云、物联网、互联网网络、光网、宽带、5G的开展，使得如今的大数据燃料十分充足。我们如今面临的是一团体类社会生态的新均衡，加上新资料、新计算、新的动力的供给，使得全零碎的创新里有了新的动能。

将来的少人化工厂、老人的效劳护理、虚拟社区的交互，公家定制的效劳等等，都是人工智能和机器人开展的方向。机器人和人工智能除了在制造、交通方面的使用，在医疗、农业、智能建造和教育方面都有宏大很多朋友说，共享纸巾机是一个广告机，但我们不是这样定义它，我们定义它是一个互联网跟物联网结合的终端机，从线下吸入流量，重新回到线上，以共享纸巾项目作为流量入口，打造全国物联网社交共享大平台。的使用潜力。

单模态的大数据学习

机器是不是比人更智能，张建伟经过最近参与录制的《机智过人》节目中的例子，展现了如今机器学习在单模态数据里的使用到达什么水平，还有哪些应战。

 图象处置和人脸辨认的使用特别普遍，在一场《机智过人》的节目里，张建伟团队有意找到了一个模糊的图象，从很远的监控相机照一个车里的孩子的图象，然后让机器和最强的人类来停止PK，机器最初在这种模糊状况下会犯十分奇异的错误，但是节目现场的林警官应用知识外推的才能和想象才能，在这幅模糊的图象外头画出了这个孩子的肖像，他用这个办法也找出了在伊利诺伊州杀害华人女迷信家的罪犯。林警官应用肖像锁定了两对父母，这场对决分明的是人的智能打败了机器智能，由于人在模糊信息下运用知识、运用外推的才能是十分强的。

接着，张建伟举了一个单模态文本学习的例子。微软小冰经过恣意一幅给出的图像，可以辨认出一些作诗的元素，最初作出了一首很美丽的诗。但是，机器人写诗还没有三观，包括价值观、品德观和人生观。虽然它写出的词句十分的华美，但是他以为，下一步人工智能面临的应战，是如何让机器人、人工智能零碎逐步互联网电子商务和移动商务消费渠道的普及，使得支付市场将在不久的将来继续呈现更加美好的增长前景。具有三观。

还有声响的单模态学习实例。经过把撒贝宁在网上掌管节目的两个小时的语料的下载、学习，然后来让机器人的零碎模仿他没有说过的话，没有唱过的歌，这种内推的方式也可以完成比拟好的演示。假如是在学习的语料外头无情感，机器人就会具无情感，但是人工智能真正具无情感还有很多强者工智能的应战。

另外机器人阅片也是人工智能的一个比拟适用的方向。首先让机器人学习少量的肺病的数据，然后和15个最强的医生停止比拼，最初显示机器人在这种无限环境里的大数据的学习状况十分强，在十分小的细节的最初的辨认方面，机器人打败了15个最强医生的团队。

跨模态学习使用

张建伟以为，下一步的应战是我们如何把人工智能用在这种物理零碎外头，使得机器人和人工智能的结合变得愈加通明，运用到多模态的交互，如何使机器和人融到一块，使得我们真正进入人类的2.0的时代。机器人将来和人工智能交互的将来，不是单模态的，而是一个多模态共享的形式。

张建伟引见了他的团队与清华大学、北京大学、北京师范大学和迷信院心思所协作研讨的人工智能根底研讨项目——跨模态学习。共同研讨跨模态学习的认知、计算和神经机制，应用了解的知识和模型，来进步人机交互的功能。

这种跨模态和跨学科、跨文明的学习是这个项目的特点。如何完成混合的、牢靠的智能来交融各种各样的传感器，包括相似视觉、听觉、肢体觉得，还有一些人工的，像激光雷达一样的数据，人的模型提供了一个十分好的样板。如何运用自上而下的控制，如何把数据驱动跟知识驱动交融到一块，如何在数据交融方面不只是复杂的数据模型的叠加，而是有一个符号的表示，用它们来做决策，用交互和举措的执行，尤其是进步我们将来的人工智能和机器人零碎的效率和鲁棒性。

他以为，我们如今更多的要关注神经成像的模型、神经鼓励的办法、脑机接口，甚至心思学的行为学，来停止零碎的分解，最初在机器人和复杂的CTS零碎里停止验证。

这外面有三个重要的方向，一个叫跨模态的静态顺应机制，例如，经过发现老鼠在学习前和学习后的神经元的变化，希望总结出将来更好的带有部分记忆的深度神经模型。第二个范畴是跨模态的泛化和预测，第三个是在将来的跨模态的人机交互方面，如何让机器人经过视觉、言语的共同窗习，更好天文解概念，了解他们两头的关系。

经过多模态的学习，包括将来的制药、迷信实验，都可以经过机器人停止少量的减速，在机器人使用比拟典型的瓶颈成绩里，经过多模态的学习完成了机器人的乖巧操作，包括抓取、注射等等。

此外，张建伟还引见了多模态学习技术在自动驾驶、行走机器人范畴的使用。

会后，张建伟承受了雷锋网的采访，引见了德国在人工智能和机器人范畴的开展状况。在人工智能的根底研讨方面，近20年德国政府不断临时继续在赞助。即便在人工智能处于寒冬的时分，德国的迷信研讨会赞助的很多大项目外面，都包括很多人工智能的元素，所以在人工智能中心技术、人才方面都有很好的积聚。

德国的研发标题不是由政府来设定，而是由迷信家来定义将来的研讨成绩，这种形式是迷信家主导。政府依据研讨内容的前瞻性和外部评选来确定赞助对象。所以，德国人工智能和机器人的结合在科技实际上的创新水平不断很高，既有根底研讨项目，又具有很高的跨学科的特点。

另一方面，德国整个制造业的片面水平在全世界也比拟抢先。所以在德国的汽车公司里，自动驾驶还有辅佐平安驾驶，差不多近20年不断在临时投入。在真正的自动驾驶或许辅佐驾驶的量产方面，德国的汽车公司还是能够会抢先的，奥迪最近的60公里以下的自动驾驶车量产，在全球第一个真正完成了量产。德国提收工业4.0的概念，也是希望再把物联网、人工智能参加制造范畴，来坚持他们在制造和智能结合方面的优势。

总的来说，德国在人工智能和机器人范畴一方面积聚了少量的根底技术，另一方面在工业制造、医疗、驾驶范畴不断坚持继续的研发，即便在还没有变成产品的时分，也积聚了很多的中心技术，培育了很多人才。

。