8月12日，由CCF主办的全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳举行。相较于很多人在热议Alphago取得的成就，长期研究深度学习的牛津大学教授Michael Wooldge则认为AlphaGo不能做的事还有很多，人工智能在短期内不会得到飞跃的发展
8月12日，由CCF主办的全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳举行。相较于很多人在热议Alphago取得的成就，长期研究深度学习的牛津大学教授Michael Wooldge则认为AlphaGo不能做的事还有很多，人工智能在短期内不会得到飞跃的发展。
强AI和弱AI是人工智能学界的一个基础定义。强AI指的是机器有自我意识，具备和人一模一样的功能。弱AI就是人脑让机器去做一些具体的事，一些特定的任务。
“强AI基本上是一个遥远的梦，我们现在的研究都集中在弱AI。”Michael Wooldge说道，弱AI虽然解决了基础的图像识别、语音识别、棋盘游戏，特别是AlphaGo的成功是里程碑式的，它成功取决于三点：算法的突破、大量的培训数据、以及能够驾驭这种计算能力的神经网络。
“AlphaGo之所以有这么好成绩，它的神经网络之前是有测试和实践过很多不同的围棋走法，他们学会了哪些技巧是可行，哪些技巧是不可行，这两个神经网络我们可以看到主要包括像预测和政策神经网络，而围棋游戏也非常需要这样的一些不同的技巧的结合。”但是，Michael Wooldge也认为，AlphaGo仍不完美，它不能实现通用的人工智能。而人工智能接下来不会有飞跃的发展了。
在他看来，机器缺乏洞察能力，没有这种能力的话，机器是无法理解文字、图片、声音所发出的引申含义。“现在人工智能的挑战是把不同的层面联系在一起。”Michael Wooldge认为，AlphaGo至今只是个黑盒子，它没办法告诉你他如何下赢这盘棋，缺乏解释能力。这也是在现实中应用的一个关键点。“如是如果阿尔法狗没有办法解释它如何下棋的话，他就要通过这种语言的能力，用句子来表述它的想法。”
Michael Wooldge也同样担忧现在人工智能带来的社会伦理争议，比如机器人接管人的层次越来越高，会导致失业和社会不公平、隐私、甚至是自动武器。人类社会仍需要很长实践去准备好大规模弱AI的实践与应用。
本届CCF-GAIR峰会将持续两天，以人工智能、无人机与机器人、自动驾驶三个专场论坛为主，超过2000名来自产业界、学术界和投资界人士，针对当下这三大领域的热门话题与趋势展开热议。
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