人工智能的未来：如何超越模仿，实现深度决策？
计算机科学，这个诞生不足百年的领域，已经深刻地改变了我们的世界。在11月7日举行的世界顶尖科学家科学圆桌会议上，计算机科学、人工智能与信息技术领域的专家们围绕“数智未来新突破”展开了深入讨论。图灵奖得主约翰·霍普克罗夫特强调，我们正处在信息时代的起点。
人工智能经过训练，已经能够模仿人类的多种行为，但其未来的发展不应局限于此。2004年美国总统科学、数学和工程指导卓越奖得主兰诺·布鲁姆认为，人工智能应被视为一个“集成器”，与多个领域结合，开拓新的可能。
迈克尔·I·乔丹，首届顶尖科学家协会奖“智能科学或数学奖”得主，提出人工智能的未来应更多关注决策能力。他指出，深度分析和对海量数据的处理能力是人工智能的关键，例如在蛋白质折叠预测等领域的应用，这是人类难以实现的。
乔丹的理论框架为机器学习的应用奠定了基础。他提出，无论是个人还是群体，都可以成为智能的主体，产生决策行为。例如，上海的所有餐厅可以被视为一个智能集合体，能够对环境变化做出响应。他强调，通过个体收集的海量数据，可以在经济学等领域开辟新天地。
鲁棒性是衡量机器学习模型稳定性的重要指标。在复杂的人类社会中，文化连接的复杂性超出了单个数据的描述能力。乔丹认为，未来的计算机科学将通过主体间的互动，实现结构上的预测和分析，从而提升人类生活的质量和效率。
清华大学软件学院的龙明盛副教授长期关注人工智能的自我提升问题，他提出“错误发现率”可能是人工智能研究中缺失的一环。朱军教授则强调，人工智能需要具备不同范式，并实现这些范式的“合作”。
随着全球网络和数据的发展，我们将见证一个新工程学科的诞生，它将基于智能科学、统计学、经济学原理，为商业、医疗、交通、娱乐等领域提供支持。乔丹认为，计算机科学、经济学、统计学、数学等领域的集合将形成一个能够预测真实世界的新兴学科。
尽管人工智能仍在发展之中，许多问题尚未有明确答案，但世界顶尖科学家们正在探索新的模型和基础。随着他们的努力，这门新兴学科有望揭开新的篇章。