這是上周五舊金山的一個專家座談會得出的結論。該座談會是由美國計算機學會在頒發第50屆圖靈獎期間舉辦的，該獎項主要獎勵的是在計算機科學領域做出杰出貢獻者。

　　加州大學伯克利分校的機器學習專家、計算機科學教授邁克爾·喬丹表示，當前人們對所謂“聊天機器人”的功能宣傳得有些過頭了。很多此類軟件使用的都是一種叫“深度學習”的技術，人們會用海量的會話數據對它進行“培訓”，使它知道如何與真人進行互動。

　　盡管好幾家大型科技企業和創業公司都推出了能像真人一樣回答問題的聊天機器人，不過喬丹認為，由于人類的語言極其復雜，機器人憑借深度學習等現有的技術，依然無法完全掌握我們的語言。這些機器人本質上其實是在耍“社交手腕”，他們可以針對特定語境做出寬泛的回應，但是它們“說不出關于現實世界的任何真實情況”。

　　喬丹表示：“我們進入了一個機器學習被炒得火熱的時代。”機器學習雖然有改變整個經濟的面貌的潛力，但“我們還沒到那個時候。”

　　會上，谷歌云機器學習首席科學家、斯坦福大學教授李飛飛表示：“我們生活在人工智能的一個最激動人心、也是被炒得最火熱的時代。”李飛飛參與發起了Image Net計算機視覺挑戰賽，這次挑戰賽又讓人工智能重新火了一把。參賽者要運用機器學習技術，在照片中識別諸如貓之類的物體。

　　李飛飛表示，雖然大家都在談論Image Net的成功，“但我們很少討論失敗。”她還強調，為了制造出能像真人一樣“看”東西的計算機，研究人員們付出了難以想象的艱辛。

　　不過李飛飛仍然信心十足地表示，目前人工智能領域已經取得了不少具有里程碑意義的成就，最終它們將為我們帶來更多的突破，其影響會觸及諸如醫療保健等每一個行業。她表示：“我們正在進入人工智能的一個新階段。”

　　OpenAI公司是一家由伊隆·馬斯克注資的人工智能研究公司。該公司的研究總監伊利婭·蘇特斯科娃指出，深度學習技術要想取得更多突破，首先取決于計算機硬件技術的持續發展，比如英偉達的GPU等等，如此才能確保人工智能系統以比以往更快的速度數據海量數據。深度學習技術將繼續與計算機硬件一道飛速發展，目前看來還沒有絲毫減緩的跡象。

　　蘇特斯科娃表示：“計算能力是深度學習技術的‘氧氣’。”