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1956年8月，在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中，约翰·麦卡锡、克劳德·香农、赫伯特·西蒙等一众大牛科学家们聚在一起，主要讨论一个影响人类甚至是地球未来的议题：如何用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。

因为时代背景的限制，会议开了两个月的时间，也没有达成普遍共识，但是这次会议讨论的内容，是有一个明确的讨论主题：人工智能。

人工智能元年是1956年，也是由此而来的。

在人工智能60多年的发展历史中，一直存在两个相互竞争的范式：

第一是符号主义，也就是第一代人工智能。

到上个世纪八十年代之前一直主导着AI的发展。作为第一代知识驱动的人工智能，主要是利用知识、算法与算力三个要素来构造AI。

第二是连接主义(或称亚符号主义)，也就是第二代人工智能。

从上个世纪九十年代逐步发展，到本世纪初进入高潮，大有替代符号主义之势。第二代数据驱动的人工智能，利用数据、算法与算力三个要素构造AI。

由于第一代与第二代人工智能都有明显的局限性，都是分别从一个侧面来模拟人类的智能行为，因此，都还是弱人工智能。

因为以今天的科技研究与视角来分析，这两种范式只是从不同的侧面模拟人类的心智 (或大脑)，具有各自的片面性，不可能触及人类真正的智能。

同时利用知识、数据、算法和算力等4个要素， 建立新的可解释和鲁棒的AI理论与方法，发展安全，可信，可靠和可扩展的AI技术，这是发展AI的必经之路。

正是在这样的背景之下，提出了第三代人工智能的概念，通过发展安全、可信、可靠与可扩展的AI技术，建立一个全面反映人类智能的AI，需要建立鲁棒与可解释的AI理论与方法。

其发展思路是，把第一代知识驱动和第二代的数据驱动结合起来，从原来的三要素升级到同时利用知识、数据、算法与算力四个要素，来构建比前代更强大的人工智能。

第三代人工智能，存在双空间模型与单一空间模型两个方案。

第一、双空间模型。

该模型是一种类脑模型，符号空间模拟大脑的认知行为，亚符号(向量)空间模拟大脑的感知行为，人类大脑中的认知行为与感知行为其实是无缝融合的。

如果第三代人工智能能够实现这种融合，AI就很有希望达到与我们人类相似的智能。

目前，双模型空间，需要重点攻克三个问题：

1、知识与推理;

知识与推理，是理性智能的基础，这里面，涉及NLP、知识图谱技术，尤其是各领域相对成熟的“语料库”建设，是非常重要的环节。

2、感知;

目前的深度学习只能做到 “感觉 (sensation)”, 达不到“感知 (perception)”。

一字之差，天壤之别。

机器识别的是外部标注的 “寄生语义 (parasitic semantics)”，为了达到感知的水平，需要从局部到全局，能够识别出物体的“内在语义(intrinsic semantics)”，这一点上，目前的深度学习技术，还有很长的路要走。

（编辑：淮安站长网）

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