世界顶尖科学家：我们身处信息时代的起始

计算机科学问世不到一百年，就对人类生活产生了巨大影响它未来的发展方向是什么日前，在全球顶级科学家科学圆桌会议上，计算机科学，人工智能和信息技术领域的全球顶级科学家围坐π圆桌，共同探讨数字智能未来的新突破圆桌会议主持人，1986年图灵奖获得者约翰·霍普克罗夫特说:我们正处于信息时代的开端，而不是终结

人工智能不应该满足于行为模仿。

通过训练，人工智能已经能够模仿人类的很多行为，用棋书画全面发展来形容一点也不为过2004年美国总统科学，数学和工程指导优秀奖获得者诺伊·布鲁姆在会上指出:人工智能就像一个‘集成器’，可以与许多领域结合，这一点值得深思

相对于模仿，人工智能未来应该更注重决策首届顶级科学家协会奖智能科学或数学奖获得者迈克尔一世·乔丹表示，虽然模仿人类行为是人工智能的经典定义，但深入分析是关键比如人工智能可以用博弈论分析海量数据，还能预测蛋白质的折叠结构，这是人类做不到的日前，乔丹在首届最高科学技术协会奖获得者的媒体见面会上也表示:人工智能的意义不在于让机器人跳舞

Jordan的理论框架是机器学习应用的基础先后在心理学，数学，认知科学等领域进行研究，成功连接计算机科学和统计学他认为个人和群体都是智能主体，都可以产生决策行为上海的所有餐厅也可以是智能集合如果天气变化，城市格局更新，这种智能体验会做出相关反应重要的是，它还是一个非常强大的智能聚合乔丹说，如果我们通过个人收集海量数据，我们可以在经济学中开辟一个新世界

鲁棒性是机器学习模型的一个重要评价指标，主要测试模型在面对一定变化时的性能是否稳定。

未来数据将连成一条线。

人类社会是由极其复杂的文化联系构成的，不是一个单一的数据可以描述的未来的计算机科学将‘点连成线’，通过学科之间的相互作用，进行结构性的预测和分析，让人类拥有更好，更高效的生活乔丹说

那么，在一个充满活力的社会中，机器如何自我提升呢这是清华大学软件学院长期副教授龙长期关注的问题‘错误发现率’可能是人工智能研究中缺失的一环10多年前，机器学习技术总是被现实问题打败，这促使我思考机器学习的缺点

但龙明升坦言，在自己的研究过程中，人工智能的训练往往会因为环境部署的变化而失败，人工智能急需一些原理和方法论来形成体系鲁棒性是指人工智能需要不同的范式，科学研究需要这些各具优势的范式来实现‘合作’清华大学计算机系教授朱军说

在此背景下，我们将见证一门新的工程学科的出现依托全球网络和数据，这一基于智能科学，统计学和经济学原理的学科，将为新型商业，医疗，交通和娱乐提供强有力的支持人类的偏好，价值观和决策是这门学科的关键由计算机科学，经济学，统计学，数学等产生的集合将会产生一门新兴的学科，对现实世界做出预测一旦我们能很好地推理，我们就能做出好的决定乔丹说这是他在机器学习和人工智能领域扎根数十年的过程中的发现

人工智能还在发展，很多问题仍然没有明确的答案但在通往科学巅峰的路上，世界顶尖科学家都在寻找新的模型，建立新的基础，这个新的学科终将是忠实的妻子

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