当前人工智能技术面临的难题有哪些
随着以机器学习、深度学习和大数据为代表的人工智能技术不断发展，新一轮的产业革命正在到来，社会的经济和产业结构、劳动力市场分工发生了很大的变化，然而当前人工智能技术还面临着三道难题：可解释性、常识和知识，在它推动经济增长、改变产业结构的同时，需要更好的引导资本与技术的协调发展，构建新型智能经济生态。
学习：人类在学习过程中学的不是知识，而是获取数据、信息和知识经验的方法，而机器学习学的则是数据、信息和知识。相似性是自然界的一个基本特性，不同的系统之间存在着相似性；同一系统中的不同子系统与原系统之间也存在着相似性。机器学习的长处在于学习、迁移这种同质性、线性的相似系统，但是它很难在异质性、非线性等相似系统之间进行类比与转换，而人不同，人能够在线性与非线性、同质与非同质、同构与非同构、同源与非同源、同理与非同理、拓扑与非拓扑、周期与非周期、家族与非家族之间随意转换。机器的学习离不开时空与符号，而人的学习随着自身情感、价值、事实改变而不断发生变化；机器的学习遵循和依赖已有的规则，而人则是在学习中不断改变旧规则、打破常规则、建立新规则。例如优秀的领导者会在实践中不断打破规则创新改革，而不是循规蹈矩、四平八稳地逐渐腐朽和没落，更不是眼睁睁看着疫情肆虐而双眼却盯在竞选和权力上。
常识：正如药一样，所有的知识都有其前提和适用范围，如果缺少了前提条件，知识便会产生副作用。知识只是常识的素材和原材料，机器只能做到“知”而无法拥有“识”，也就做不到知行合一。知识应该与思想结合起来而不仅仅是依附于思想，如果不能运用知识改变思想，使思想变得完善，那么知识就变成了一把双刃剑，可能给它的主人带来副作用或伤害。而人类避免知识产生副作用的良方之一便是常识，常识往往是碎片化的，而态势感知就是通过感、知这些碎片化常识的状态、趋势从而产生非常识的认识和洞察。人类可以通过自己的常识来感知世界、理解世界，而典型的人工智能体则缺乏对物理世界运行的一般理解、对人类动机和行为的基本理解（如直觉心理学）和对普遍事物的认知。
可解释性：人工智能的可解释性问题一直备受关注，在欧盟出台的《人工智能道德准则》中提出AI未来应该向“可信赖”的方向发展，其中“可信赖”包含安全、隐私、透明和可解释性等方面。人工智能的应用以输出决策判断为目的，可解释性可以让人理解机器做出决策或判断的原因，AI的可解释性越高，人们就越容易理解模型做出的某种决策或预测的原因，可解释性指的是对模型内部的机制或机理的介绍以及对模型输出结果的解释。其重要性体现在：建模阶段，帮助研究人员理解模型，从而对不同的模型进行选择对比和调整优化；投入运行阶段，向应用方提供模型的内部机制和输出结果的解释，增加使用人员对模型的信任度。
人工智能的瓶颈问题
人工智能现有进展主要体现在专用人工智能方面，但是仍存在一些局限性，将其总结为以下四点：有智能没智慧，有智商没情商，会计算不会“算计”，有专才无通才。这些瓶颈问题主要包括：
（1）数据瓶颈：深度学习需要大量的数据；
（2）泛化瓶颈：这是模式识别、计算机视觉、人工智能方法面临的一个共同的问题，现有方法在一些实际问题中仍无法取得理想的泛化性能，或者训练好的模型用在变化的环境或领域，其泛化性能明显下降；
（3）能耗瓶颈：人的大脑尽管是一个通用的人工智能系统，但是能耗很低（只有20瓦），但现有计算机上实现人工智能系统则能耗很高；
（4）语义鸿沟瓶颈：目前语言服务大多为简单查询，不涉及语义推理问题，缺乏真正的语言理解能力，比如一些有歧义的自然语言句子，人很容易根据上下文或常识理解其真正含义，计算机却很难理解；
（5）可解释性瓶颈：现有人工智能系统都是知其然而不知其所以然，其过于依赖训练数据，缺乏深层次数据语义挖掘。报告指出，可解释性非常重要，人工智能不仅要知其然还要知其所以然，知其然只是浅层智能，知其所以然才叫深层智能；
（6）可靠性瓶颈：现有人工智能系统可靠性较差，有些错误识别结果会带来致命后果，比如2016年7月，特斯拉自动驾驶功能不能正确识别反光条件下的卡车，导致致命车祸。
观点二可解释的人工智能是未来重要方向从专用人工智能到通用人工智能是大势所趋，一些科技巨头包括国家机构都在布局通用人工智能的研究，比如GoogleDeepMind创始人DemisHassabis宣布朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进，微软成立人工智能实验室以挑战通用人工智能为主要目标。
可解释的人工智能系统备受关注，它也是突破统计学习瓶颈问题的一个重要方向。DARPA（美国国防高级研究计划局）的报告里面把过去几十年人工智能技术的发展和创新分成几个波次：第一个波次是基于规则的，例如以专家系统为代表的系列方法和技术；第二个波次就是当前以大数据驱动为代表的统计学习；第三个波次很可能是可解释的人工智能，就是人工智能要知其然还要知其所以然，以此可见人工智能可解释性的重要意义。
观点三切忌借人工智能热度圈钱圈地国务院印发的《新一代人工智能产业发展规划》的实施，一定会有力推动我国人工智能事业的发展，掀起人工智能新的热潮。但是在新一轮的AI热潮下，我们尤其要保持清醒的头脑，吸取人工智能16年发展的教训，当然也有经验，切忌借这个机会圈钱圈地，一哄而上，给人工智能设定不切实际的目标，提出过高的期望。