“第三次AI浪潮也將面臨沒落，主要是大家對它的期待值太高了?！?/span>張元亭院士在接受OFweek編輯采訪時說道。

在AI領域中，大家對張元亭院士并不陌生。張元亭院士是中國科學院健康信息學重點實驗室主任、中國科學院深圳先進技術研究院生物醫(yī)學與健康工程研究所所長、CAS／CUHK生物傳感器與醫(yī)療儀器研究中心名譽首席科學家、國家重點基礎研究計劃（973）首席科學家。

對于張院士來說，AI＋醫(yī)療市場早數(shù)十年前就開始已經(jīng)開始——在1973年的時候，已經(jīng)開始把人工智能應用于醫(yī)療這一領域，但由于各種問題，并未正式鋪張開來。然而，隨著各項技術的進步，越來越多的技術被應用到AI這一領域中。

人工智能：尚未完全“智能”

在中國80年代時，人工智能第二次浪潮正式開始，諸多科研人員沖了上去，而此刻的張元亭院士也即將博士畢業(yè)，他與其他學術界人員一樣，對人工智能開展了相關研發(fā)，但在半年后，張元亭院士停止了這項研發(fā)，張元亭院士對OFweek人工智能網(wǎng)編輯說道：“我試了大概不到半年，就放棄了，因為當時我感覺人工智能能解決的事很簡單，就是做一些簡單分類，而這個方向是計算機領域的優(yōu)勢，但我是做生物神經(jīng)網(wǎng)絡，是對人的研究，我想將來以后大家對計算機的算法有了突破，我再回來用?！?/span>

第三次浪潮隨著2006年Hinton提出的深度學習技術，以及2012年ImageNet競賽在圖像識別領域帶來的突破，人工智能再次爆發(fā)。對于各行各業(yè)來說，深度學習成為第三次人工智能浪潮的核心技術。張元亭院士稱：“深度學習帶來的好處就是它不僅可以分類，同時還能進行識別的工作。”深度學習可以在進行分類的同時，對所有數(shù)據(jù)進行識別，從而判斷數(shù)據(jù)是否準確等問題。

但就目前而言，人工智能尚未達到“智能”的程度，就如張元亭院士對OFweek編輯所說的：“人工智能的‘智能’并沒有做到，它只做到了‘識別’，在智慧創(chuàng)造性方面，它還未達到。”在人類數(shù)百萬年的發(fā)展歷程中，人類大腦早已形成自我學習的能力——在嬰兒時期，大腦通過五官來感受各類事物，從而進行模仿，這是自我學習的具體表現(xiàn)，而在隨后的學習中，會不斷吸取新知識、新事物，從而進行聯(lián)想與思考，從而得出新的理論和想法。而目前的人工智能尚未達到產(chǎn)生新想法、新知識的時代，基于其熱度和人們對其的期盼，必然會出現(xiàn)衰落問題，但就目前的技術來說，人工智能的衰落時間段并不會太長，而第四次人工智能浪潮則會正式形成。

“人機融合”才是人工智能的未來

張元亭院士認為，第四次人工智能浪潮將是“人機結合”。

人機結合，簡單點說，就是充分利用人腦的特長和計算機特長，通過人機結合實現(xiàn)價值的提升。然而，人機結合只是人類可以更好的控制機器人，通過機器人去完成更多看似不可能完成的工作。對此，張元亭院士認為在人機結合時代，人工智能的算法將進一步改善，新的人工智能算法將呈現(xiàn)在人們面前。

雖說人機結合將是第四次人工智能浪潮的核心產(chǎn)物，但張元亭院士并不認為人機結合是人工智能的“終點站”，對于張元亭院士來說，人機融合才是人工智能的未來！張元亭院士稱：“只有把人類的智慧融合在機器中，才能把人類的優(yōu)勢和機器的優(yōu)勢融為一起，這才是人工智能的未來。”

未來的人機融合，并非人機結合，嚴格的說，人機融合相比人機結合更進一步。通過人機融合，人類可以機器實現(xiàn)實時互動和協(xié)助，讓機器像人一樣思考、讓人類能像機器一樣從事更為精密、細致的工作。

人工智能：任何“插曲”都無法抵擋進步的步伐

讓機器像人類一樣去思考，會有一定概率出現(xiàn)極端現(xiàn)象，對此，張元亭院士并不否認，張院士對OFweek人工智能網(wǎng)編輯說道：“當人工智能發(fā)展到人機融合時，或許會出現(xiàn)各種問題，例如自己無法控制機器的問題，但是別忘了，機器還是由人類來設計?！?/span>

對于人機融合來說，最為核心的是通過人類的設計，充分發(fā)揮機器的強項和人類的強項，這樣才是真正的融合，所以失控的現(xiàn)象必須在設計之初就開始考慮，從而避免“失控”的問題。

當然，失控的問題是無法避免的問題，就如同醫(yī)生手術過程中，不可能不出現(xiàn)任何一絲問題。人機融合也是如此，只要在出現(xiàn)失控時，能第一時間解決這一問題，并加以調(diào)整及修復即可。

也如同張元亭院士所說：“這個畢竟是前進道路上的小插曲，我個人認為這些問題都不足以阻擋大方向的發(fā)展?！?/span>