什么才算是真正的人工智能（AI）？人工智能发展趋势如何？又该如何创新？在第五届世界智能大会期间举办的数字经济与人工智能教育高峰论坛上，众多院士、专家“华山论剑”，各抒己见。

　　北京大学党委常委、副校长、中国科学院院士黄如表示，预测到2030年，人工智能技术将为全球创造出15万亿美元的商业价值。人才是推动和保持一个产业可持续发展和持久活力最重要的因素。

　　数据显示，人工智能和机器学习相关的产业人才需求规模，在2016年至2019年平均增长率高达74％。目前全球人工智能的人才缺口很大，迫切需要推动人工智能教育体系的健康发展，夯实人工智能发展的基础。

　　黄如称，“人工智能作为一个综合性前沿交叉的学科，如何建立高起点、高质量、高效率的人才培养体系是关键。人工智能和计算机、数学、微电子、自动控制、心理学、医学、生物学等等都有相关性，我们应该思考如何培养适合多学科交叉的学生。”

　　北京大学信息科学技术学院院长、中国工程院院士高文称，人工智能要想实现，光靠纸上的东西，光靠算法是不行的，你要把它放到机器里面，把人工智能变为看得见、摸得着的东西才行，人工智能还是得机器为本。

　　高文还表示，人工智能创新离不开类脑研究，人脑到目前为止，在智能这件事上是效率最高的系统，没有任何系统能和它相比。人的大脑这个智能体本身是一个动力学的系统。

　　“动力学系统既需要认知科学模型的解释，也需要神经科学模型的支持。没有这些，光靠数据硬训练肯定不行。所以动力学系统是今后研究强人工智能非常关键的一个基础，既包括解析的仿真，也包括功能的模拟，最后可能做出一些和人脑比较接近的功能体。”高文称。

　　在中国科学院院士、墨奇科技联合创始人鄂维南看来，算法创新的严重缺陷、缺失，是目前人工智能发展一个非常重要的障碍。创新文化不足导致人工智能企业同质化严重，最典型的例子就是人脸识别，人工智能“四小龙”，真看不出来他们有什么区别。

　　美国艺术与科学院院士、清华大学智能产业研究院院长张亚勤认为，人工智能产业至少还有10年的黄金时段，目前人工智能的发展基于大算力和大数据，“我觉得深度算法有些东西会过时，但是大数据、大算力、大模型不会，这是机器的优势。”

　　计算机视觉“马尔”奖三次获得者、北京大学人工智能研究院院长朱松纯表示，为什么当今世界有这么多的科学家，有更优越的条件，却产生不了根本性的突破？因为我们的文化，科学家们现在都玩自拍，不是在想深刻的问题，而是有一个idea赶紧发表。

　　朱松纯还表示，现在搞人工智能的99.99％的人都在搞深度学习，“如果说深度学习将来真的是我们最终的结果，那大家都学深度学习就完了，那肯定不是。”

　　“人工智能对外开始交叉，各行各业都用得上，大家非常担心的一个情况是，人工智能可能要与哲学、美术、社会科学融合，甚至上升到哲学层面。人类文明和人工智能的融合是一个很大的趋势，我们要认真研究它。”朱松纯说。