6月21日，2017腾讯”云＋未来“峰会上，伯克利教授、人工智能领域专家 Michael Jordan发表《机器学习：创新视角直面挑战》主题演讲，针对人工智能遇到的问题和挑战进行了解析分享。他认为在机器人的发展上，目前还只是一个雏形，之后可能会出现一些有效的对话，比如自我导识的机器，但是智能方面机器人还不能真正得到像人一样的高级智能。他表示，我们这代人看不到高水平的人工智能的出现。
Michael Jordan指出，目前，所谓的人工智能看上去很智能，但是事实并非如此。以在医疗行业为例，让机器做医学诊断是不太可能的，可能会出现剂量不准的问题；特别是某种极端情况下，机器人做出的错误诊断可能导致病人死亡。
对此，Michael Jordan从3个角度阐述人工智能遇到的问题。从分享数据来看，Michael Jordan认为，在金融、交通、医疗等具体场景下，不能根据周围环境的变化进行决策是机器人目前遇到的大问题。在他看来，数据分享是解决该问题的方法之一。从机器听视觉来看，目前还无法让机器人了解听觉视觉背后的真正意义。从自然语言处理来看，他表示，世界上有很多可编程的机器人，它们也在和人类沟通，但是它们没办法了解到人类的环境、处境以及情绪。
关于如何应对机器学习目前遇到的挑战，Michael Jordan给出了4点建议。首先，要设计一个系统，这个系统可以带来有意义的经过校准以后的信息，能够应对一些不确定性。与此同时，系统能够真正地解释它们自己所做出的决策。其次，要找到可以实现长期目标追溯的系统，同时可以主动的收集与实现目标相关的数据。另外，要实现数据实时，很多数据，机器需要花几天、几个小时来学习，到目前为止，我们的机器学习方面还没有办法能够达到真正的实时操作。最后，在意外情况的应对及外部事件的连接上，包括数据和其他要求，需要和政府、法律部门和社会科学家进行合作。
Michael Jordan最后表示，人工智能可能还需要花几十年的努力才会有较大进展，如果人类能够确保未来要建立起一个人工智能系统，就必须着手解决这些问题，否则没有办法保证未来人工智能的发展。
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