9月18日，上海国际会议中心，由依图科技承办的世界人工智能大会主题论坛《看见，智能》召开。论坛从计算机视觉出发，汇聚霍金弟子、人工智能领域奠基人、欧洲大脑计划科学家、神经网络集大成者等国际顶级科学家，对人工智能如何走向“通用”进行了探讨。
目前，人工智能的兴起让科技带来的无限改变成为可能，人们也越来越相信人工智能最终会走向通用智能，实现类似人甚至超越人的智慧。
但在实际应用领域，人工智能依然停留在初级阶段，深度学习在过度依赖大数据的同时，也陷入了可解释性差、知识性弱等问题。
而学界对人工智能是否真正能走向通用的讨论也一直没停止过。早在45年前，一场关于“通用机器人是海市蜃楼”的著名辩论就显示出科学界对人工智能的怀疑。1973年，数学家莱特希尔就指出通用人工智能是痴心妄想，人工智能概念被过度消费，结果令人失望。
但爱丁堡大学机器人实验室主任唐纳德·米基则认为组装机器人可以在人类指导下方便快捷地学习，他相信通用人工智能会成为现实。
计算机科学家与认知科学家约翰·麦卡锡也表示，人工智能就是要在组合爆炸中进行搜索，在人类指导下学习。（此观点也是现在的主流AI研究方式）
英国的心理学家和布里斯托大学神经心理学教授理乍得·格里高利也提出了自己观点，他判断大脑可以人工制造。
争议并未止息，回顾各方当时的论点，“反对派”提出的关于通用人工智能、迁移学习阻碍等直到今天依然没有解决，而其他几位“科学家关于坚持模拟神经网络、用数据指导人工智能学习等观点也得到了现实发展的验证。
在上个世纪70年代，一位年轻的德国物理学家也开始研究神经科学和脑理论，并把计算机视觉问题作为脑理论的试验场，并开发出世界上最早的人脸识别系统。
今天大会现场，来自法兰克福高级研究所克里斯朵夫·冯·德·马尔斯伯格教授，也带来他的最新研究成果，阐释了当前人工智能“通往自主智能的途径”。
马尔斯伯格认为，目前人工智能确实陷入对数据过于依赖，同时解释性、知识性不足等问题，通用智能还十分遥远。而要发展人工智能，就要推翻一些过去的理论，才能进行颠覆式的创新。
以视觉举例，如果用数学的模式来模拟大脑如何识别图片，那么研究上需要1G的容量创造一个大脑模型，另外1G训练大脑模型，再用1PT的容量来描述画面。要识别一张图片上的物体，需要借助“图示”的概念，即图片由不同的部件、以某种结构方式进行组织。而人脑则以“映射”的方式来运用“图示”的概念，依次去描述物体的颜色、材料，及结构等。
而自主智能，就是要模仿人脑的“映射”，从图示中提取关键的信息，再描述行为模式。举例来说，两张图片众分别呈现出一个人的不同动作和表情仰视角度，人工智能依然能判别其是一个人，实现对“同物异形”的判别。
这种识别，并不是由一种单独的神经网络进行识别，而是由多层神经网络，提取关键信息后，在数据库中进行对比，然后进行映射，从而实现人脸识别。这就是神经编码的多动态链接架构，对节点和连接线，对其之间的结构以及关系进行了重新探讨。
而视野转回国内，成立于2012年，致力于让深度学习技术推动产业发展的我国创企依图科技，也是人工智能的支持者，其目前已布局安防、金融、医疗等领域。
在人脸识别算法方面，依图能迅速处理超大规模的人像数据，在十亿级人像库中实现秒级返回比对，首位命中率高，达到系统低达十亿分之一的误报率，可实现全人种、跨年龄段复杂应用场景识别。
其人像大平台，基于自主研发的核心算法，配合团队中资深云计算和大数据专家的经验，具有超高识别精度和超大数据规模的特点，还能支持实时全量搜索和海量视频流接入，从而实现了静态比对，动态布控等多种人脸识别的典型需求。
另外，依图还宣布以基于自主算法的“智能人像大平台”获SAIL世界人工智能创新大赛的“创新奖”，另外三支入围的队伍分别亚马逊、工商银行和清华大学。
今日，依图还与联合国工业发展组织上海投资促进中心签署了合作协议，以人工智能促进和加快发展中国家及转型经济体的可持续工业发展。
人工智能的通用问题依旧是个会被一直争议的问题。但在争议中，不断的研究和产业应用涌现出来，在进一步的证明中再反问自身。人工智能的问题将在不断前进中被解答。
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