张钹院士专访：人工智能永远在路上(8)

深度学习出现之后，紧接着大家就用深度学习的算法去定义一些硬件，如我们现在看到的所谓AI芯片，它实际上是由深度学习定义出来的硬件，我们也可以用算法开发出来的各种各样的计算平台去应用，现在看起来，企业发展还是很快的。

基于知识算法的系统，比如已经出现的各种专家系统，它一定是跟领域紧密相连的，因此它就存在很大的局限性；基于数据驱动的算法开发出来的产品要比基于知识驱动开发出来的产品要多，但它本身也有一个非常大的弱点，也由算法带来，限制了它的应用场景。要解决算法的问题，唯一的办法就是开展基础研究去克服缺陷，如果我们有办法克服它，那么产业就会得到高速的发展。

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要将通用算法和专业算法结合吗？

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龚克

我听张老师您讲了这一段以后，也很受启发，我感觉是这样，我们在人工智能的发展，特别是技术产业发展的过程中，更加凸显了我们对人工智能扎实的基础理论的强烈需求。它不是简单地在一个现有的方法上做一些微调就可能克服我们所有的问题，要从根本上解决问题，我们需要加强基础研究，但这个基础研究并不是很遥远的，并不是远远地脱离我们现在的产业实践。

根据您刚才的讲述，我们是不是可以理解为 一方面要很好地做一个扎实的理论，另一方面也需要对具体的应用场景有比较深入地把握 ，结合具体应用场景去发展，即通用算法和专业算法还是需要很好地结合？

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张钹

你说得很对。

人工智能从1978年开始发展，我们基本上经历了人工智能的整个发展过程，前面的二十年基本是探索的过程，这与信息产业的发展非常不一样。

信息产业的整个发展思路是非常清楚的，人工智能完全不一样。人工智能是在探索“无人区”，我们连什么叫智能都没有搞清楚，人工智能始终在我们对智能一知半解的情况下发展的。