所以这是算法的不足。算法做好了以后，会看到所有的无监督数据其实是有标签的。包括小孩为什么学得很快？这是因为他父母之前做了预训练，这和迁移学习的方式非常像。

　　我觉得以后一定可以从一幅图像中找到很多深层信息，然后也能训练个八九不离十。只不过大家现在都在摘比较低垂的果子，还没有深入去想。

　　澎湃新闻：你对强人工智能有怎样的展望？

　　杨强：强人工智能就是通用的，一个模型可以做N件事。人肯定是一个模型做N件事，但机器现在是一个模型只做一件事。我觉得强人工智能未来是可以实现，但可能不是用我们现在这种方式。

　　为什么呢？现在的方式是我们准备很多数据，然后去训练出一个模型，这是人的运作方法。人浑身上下都是传感器，这些传感器比现在的物联网要强很多。所以除非硬件到了这个程度，否则只谈人工智能算法就是奢望。现在的情况是硬件远远落后，要等那边跟上来。

　　要去研究一些冷门领域

　　澎湃新闻：从学术到产业，你对现在国内的人工智能生态有哪些宏观的观察？

　　杨强：首先，我觉得国内在人才培养上出现了非常可喜的局面，好多大学在建人工智能学院、人工智能专业。五年之后会涌现一大批人工智能从业者，可能会出现良莠不齐的情况，但没关系，里面肯定会出现一些精英。其次，国内人工智能产业发展也比较兴旺，许多公司设立了人工智能部门，这些都是特别好的事。

　　但在比较冷门的研究领域，国内和国外还有很大的差距。比如果很多国外的大学都有逻辑推理这方面的教授，但国内一般就把机器学习等同于人工智能。另外，国内研究神经学和人工智能结合的也比国外少。在这些方面，我希望还是不要那么功利，要去研究一些眼下没有大的进展、比较冷门、好奇心驱使的方向。

　　澎湃新闻：总体来说，眼下这一波人工智能热潮会冷下去吗？如果冷下去可能是因为哪些原因？

　　杨强：我现在就在做一线的事情，防止它们冷下去。过去冷下去有好几个主要原因，一个是计算能力跟不上，一个是数据资源不够。现在计算资源和数据资源都有了，但案例制造还不够。

　　比如说，现在计算机视觉主要还是用在政府安防等领域。其实产业里有大量的需求，但大家做得太偏了，没有充分地挖掘。一个产业如果只有一个支柱，那么它是很危险的。人工智能如果只有视觉、或者政府安防这个支柱也很危险。

　　所以你说有没有危险进入到另一个寒冬？是有的。下一个寒冬可能是大家一蜂窝做的那件事没有真的做出来，这一批人可能就会很失望。但现在努力做不同的事情的，也许会有新的惊喜。

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