央廣網(wǎng)天津6月30日消息（記者褚夫晴）中國科學(xué)院院士、清華大學(xué)教授張鈸在世界智能大會上《基于大數(shù)據(jù)的人工智能》的演講中表示，大數(shù)據(jù)是一種深度學(xué)習(xí)，而深度學(xué)習(xí)是一種大眾化的工具，無需先驗(yàn)知識，有了數(shù)據(jù)便可進(jìn)行一定程度的研究。但是深度學(xué)習(xí)也是有缺點(diǎn)的，基于大數(shù)據(jù)的人工智能需要大量樣本做支撐，人工智能無法像人一樣舉一反三，推廣能力差、魯棒性差等使得人工智能要超過人類只是特定意義上的可能。

　　基于大數(shù)據(jù)的人工智能創(chuàng)造出了諸多奇跡，比如AlphaGo打敗李世石，戰(zhàn)勝柯潔。但是奇跡源于何處？張鈸表示，日常生活中，人們常常感慨大數(shù)據(jù)的力量，計算資源的力量，但是沒有看到背后算法的力量。AlphaGo獲勝正是源于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的能力�，F(xiàn)代人工智能實(shí)現(xiàn)需要滿足完全信息博弈、充分的數(shù)據(jù)、完全信息、信息具有確定性、單領(lǐng)域四個條件。若不滿足這4個條件，現(xiàn)代人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)就有困難。但是大多數(shù)情況下是不完全滿足這4個條件的，如遇到復(fù)雜路況時的無人駕駛車，在多領(lǐng)域環(huán)境下對自然語言的理解，人工智能還尚不能完善處理。張鈸表示，這些都是人工智能的局限。

　　“北美國家在大數(shù)據(jù)計算，方法、算法領(lǐng)域處于引領(lǐng)地位，我們?nèi)绻�不趕上，超過世界先進(jìn)水平，就會越來越制約我們的原始創(chuàng)新能力。” 在清華大學(xué)上課可以連講四小時不休息，年逾八旬的張鈸說。張鈸表示下一步我們要進(jìn)行小樣本的學(xué)習(xí)，如果樣本少，可以借助大數(shù)據(jù)自動產(chǎn)生樣本來強(qiáng)化學(xué)習(xí)。大數(shù)據(jù)為人工智能帶來了機(jī)遇也帶來了挑戰(zhàn)，只有數(shù)據(jù)與知識的結(jié)合才能走向可解釋的人工智能。

　　“把文本嵌入語義和載體搭建數(shù)據(jù)與知識的橋梁是我們現(xiàn)在在做的。”張鈸說。