而他们争论的焦点，当然相比45年前，有了很大的不同。1973年的那场辩论，受科学技术的限制，当时针锋相对的论点，早在今天得到解决。比如当时感觉困难重重的机器语言翻译、语音识别、手写识别等人工智能应用，如今已经缩小到了半个巴掌大的同步翻译机里。

　　人类是不是人工智能?

　　在人工智能浪潮即将迎来革命性突破的今天，追忆半个世纪之前的科学交锋，并在伟大前人开拓的道路上，继往开来，探索未知，也许这才是本届人工智能大会水平最高、前瞻性最好且最的大收获。

　　他们先针对“记忆网络和环境反应”做出了自己的判断。Alan Yuille教授认为人工智能目前还未能做到记忆网络的意识的发展，其他人也都认同，AI技术目前还没有达到记忆网络和实体思维的阶段。

　　现在的人工智能技术应用，算是真正成熟了吗?与会专家们都认为，那还是一个非常遥远的目标。比如人类的感知感触，和复杂的深度神经系统，目前的模型和方法都离真正的成熟很远。但吕昊博士也指出，目前已经有全新的编程方向，主张合成而不是写代码。那么，是否意味着将来人工智能一旦学会了模块式的合成，就可以自己完成控制程序的编程了?

　　继而，Alan Yuille教授抛出了惊人的一句话，他认为打败人类的阿尔法狗其实是非常简单的，因为围棋的算法和程序，都有一定的规则。Malsburg教授也认为，机器之所以能够学习，其实还是有规则可遵循，那这就不是真正的自主智能了。真正的自主智能，就是没有先设的规则。把一些抽象的原则和概念，去运用到我们真正的行为和生活中，机器现在还做不到的。

　　对此，朱军教授认为，解决这个问题，要把现有的模型进行升级和优化，去了解人类的大脑是如何工作的，并去模拟人脑神经元的运作。

　　而Alan Yuille和Malsburg教授坦诚，人类对自己大脑了解的都不够，对神经元的了解进展不大，但技术是在不断的迭代的，未来一定会有新的技术来支撑进行科学研究。

　　几位科学家共同认为，对于AI来说，最关键的问题就是复杂性。如何来处理真实世界当中的复杂性，而不仅仅是通过数据和规则来演算推导，否则就会永远存在逻辑推理上的缺陷。

　　而在讨论的最后，依图人工智能科学家、会议主持人吴双，向专家们提出了一个终极问题：怎么样说服自己去相信这一点，你不是处于一个虚拟的世界当中?

　　对于最经典也最无解的“虚拟之脑”来说，Alan Yuille教授果然也给出了最经典的答案，就像他的老师霍金那样，他也认为虚拟的场景，能够让人产生真实的幻觉。

　　客观地说，如果我们的人工智能技术能够复制了我们的大脑神经体系，并以一样的原理工作，那它到底是人工智能，还是真正可以自由思考的人类了?

　　唯一遗憾的是，假如霍金教授还在人间，他又会说些什么?财联社