12月12日，中国科学院院士、计算机科学与技术专家张钹在2019智能协同云技术与产业发展高峰论坛上提到，人工智能的应用场景需要满足具有丰富的数据或（和）知识、确定性信息、完全信息、静态（按照确定规律演化、可预测）、单领域与单任务5个条件，不能满足其中任何一个，人工智能就会遇到困难。

记者了解到，会上发布了航天智云平台2.0版本及相关产业应用。张钹以平台为由头说开去，他提到，航天智云平台基本上是根据数据、算力、知识、算法4方面资源来构建的。从目前构建平台角度来看，大家对数据和算力都足够重视，但是大多数人还不够重视知识和算法。

要想建立一个智能化平台，如何达到智能化？张钹指出，其实很重要的就是利用知识和算法两个资源。人工智能模型和算法是核心，我们必须要从当前人工智能所具备的能力出发来处理这个问题。

现在人工智能模型和算法究竟能够解决什么样类型的问题？面临着什么样的挑战？

图片来源：每经记者 张蕊 摄

张钹表示，首先人工智能目前的算法只能应用在符合以下5个条件的场景，即：具有丰富的数据或（和）知识、确定性信息、完全信息、静态（按照确定规律演化、可预测）、单领域与单任务。

“从这点来看，我们过去取得的成果都是符合这5个条件。”他举例说，AlphaGo应该说是非常复杂的问题，但是AlphaGo完全符合这5个条件，它有丰富的数据，它的信息是确定的，而且它是完全信息博弈，所以它是按照规定的规律在演化，它下去的过程是完全可预测的，单任务单领域。

“如果我们应用场景不符合这5个条件中的任何一个，人工智能就会遇到困难。”张钹说，举一个最简单的例子，自动驾驶。自动驾驶为什么到现在为止，还不能在交通比较复杂的情况下运用呢？问题就是因为自动驾驶基本上不符合这5个条件。

他进一步分析，“具有丰富的数据”是可以符合的，但它不是确定性信息，也不是完全信息，它是动态的，而且它也不是单纯的单任务，它有道路、有车辆、有行人，涉及的领域很广。

“所以在这种情况下，实际上人工智能很难应用，甚至很难通过大数据学习来解决问题，因为它会出来突发事件。人工智能现在还难以处理突发事件，突发事件也不可以通过大数据的学习来学到。”他说。

张钹强调，如果人工智能的算法不安全，其他的安全其实谈不上，所以一个智能化的系统首先要考虑人工智能的算法是否安全。

他指出，现在基于深度学习的大数据的算法和模型有“四个不”：不安全（容易受到攻击与欺骗）、不可解释（所以不可信）、不可靠（不可避免产生重大的错误）、不易推广。如果这“四个不”不解决，这个平台肯定是不安全的。

在张钹看来，正是由于人工智能目前这种不确定性，因此不可以用到关键的地方、人命关天的地方，比如医疗、自动驾驶，“不能随便用”。

此外，他还提到，现在的人工智能缺乏自我知识与常识。平台越网络化、信息化和智能化，越是脆弱，越容易受到攻击。

他认为，要应对这个问题，人机协同是关键。“人类的参与，特别是人类知识的融入是提高安全性的重要措施，建立通用知识库十分重要。”