人工智能走了20年弯路之后——专访上海交大讲席教授徐雷

引言

在人工智能（AI）领域，每一次技术的突破都伴随着无数的探索与尝试。近日，我们有幸专访了上海交大讲席教授徐雷，就AI的发展历程、当前挑战以及未来趋势进行了深入探讨。徐教授以其深厚的学术背景和丰富的实践经验，为我们揭示了AI走过的20年弯路，并展望了其未来的发展方向。

一、AI的发展历程：曲折与探索

自上世纪90年代末，AI技术开始进入快速发展阶段。然而，徐教授指出，这20年间，AI领域经历了许多曲折与探索。

“早期的AI研究过于追求技术的完美和理论的严谨，却忽视了实际应用的需求和场景的多样性。”徐教授说道，“这导致了很多研究成果虽然理论上很先进，但在实际应用中却难以落地。”

他进一步举例，如某些基于复杂数学模型的AI系统，虽然在理论上能够解决特定问题，但由于计算成本高昂、模型复杂度高，很难在实际场景中得到广泛应用。这些早期的探索虽然为后来的发展奠定了基础，但也暴露出了一些根本性的问题。

二、AI的弯路：理论与实践的脱节

徐教授认为，AI领域走过的弯路主要体现在理论与实践的脱节上。

“很多AI研究者过于沉迷于技术的细节和理论的推导，却忽视了与实际应用场景的结合。”他说道，“这导致了很多AI技术虽然看起来很先进，但在实际应用中却难以发挥应有的作用。”

为了说明这一点，徐教授举了一个例子：某知名AI公司在研发一款智能语音助手时，过于追求语音识别技术的准确率，却忽视了用户在实际使用中的需求和体验。结果，虽然该智能语音助手的识别准确率很高，但在实际应用中却存在很多问题，如反应迟钝、无法准确理解用户意图等。这个例子充分说明了理论与实践脱节所带来的问题。

三、AI的未来：回归实际应用与场景创新

面对AI领域走过的弯路，徐教授认为，未来的AI发展应该更加注重实际应用和场景创新。

“AI技术应该更加贴近实际应用场景，以解决用户实际问题为导向。”他说道，“同时，我们还需要不断探索新的应用场景和模式，以推动AI技术的持续创新和发展。”

为了说明这一点，徐教授举了一个例子：在智能制造领域，通过引入AI技术，可以实现生产线的智能化管理和优化。这不仅可以提高生产效率和质量，还可以降低运营成本和能耗。然而，要实现这一目标，需要AI技术与实际生产场景紧密结合，并根据实际需求进行定制化开发。此外，在医疗、教育、交通等领域，AI技术也有着广泛的应用前景。例如，在医疗领域，通过引入AI技术可以实现疾病的早期预警和诊断；在教育领域，通过引入AI技术可以实现个性化教学和评估；在交通领域，通过引入AI技术可以实现交通流量的优化和安全管理。这些应用场景都需要将AI技术与实际需求紧密结合，以实现真正的价值。

四、AI的挑战与机遇：跨学科融合与创新

在谈到AI面临的挑战与机遇时，徐教授认为，跨学科融合与创新将是未来AI发展的关键。

“AI技术的发展需要不断吸收和融合其他学科的成果和理念。”他说道，“同时，我们还需要不断探索新的技术和方法，以推动AI技术的持续创新和发展。”

为了说明这一点，徐教授举了一个例子：在生物医药领域，通过引入AI技术可以实现药物的智能化研发和生产。这不仅可以提高药物的研发效率和质量还可以降低研发成本和风险。然而要实现这一目标需要AI技术与生物医药领域紧密结合并充分利用大数据云计算等先进技术进行跨学科融合和创新。此外在农业金融等领域也有着广泛的应用前景例如通过引入AI技术可以实现精准农业和智能金融等应用。这些领域都需要跨学科的知识和技术支持以实现真正的价值。

五、结语

回顾这20年的人工智能发展历程我们不禁感慨万分。从最初的理想化追求到后来的实际应用探索再到现在的跨学科融合与创新每一个阶段都充满了挑战和机遇。然而正是这些曲折与探索为我们今天的AI发展奠定了坚实的基础。展望未来我们有理由相信在徐教授等一大批优秀AI研究者的共同努力下AI技术将不断回归实际应用与场景创新为人类社会带来更多的福祉和进步。同时我们也应该清醒地认识到AI技术的发展仍然面临着诸多挑战和不确定性只有不断探索和创新才能推动AI技术不断向前发展为人类社会的可持续发展贡献更多的智慧和力量。