在近日举行的“2018上海国际人工智能创新应用峰会”上，机器学习奠基者、美国加州大学伯克利分校电子电机和计算机系及统计系教授Michael I. Jordan在题为《人工智能的未来：挑战与机遇并存》的演讲中，阐述了他对人工智能的深刻理解。

Michael I. Jordan表示，过去智能科技进步主要是指提升机器执行指定任务的能力，而当今的人工智能则赋予机器反应和适应能力以优化产出。通过与物联网、机器人等技术的结合，人工智能能够构造出一个整合的信息物理世界。

技术可行性只是影响自动化速度及程度的一个因素，还有其他因素需要考虑，包括研发和应用成本、劳动力市场供需、经济效益，以及社会和政府监管部门的接受度。在现今所有工作内容之中，过半会在2055年左右自动化，但这一过程存在诸多变量。如果自动化推进速度快，达到该程度可能会提前20年；如果推进缓慢，则可能延后20年。

他说，的人工智能发展多由科技企业推动引领。得益于大量的搜索数据和丰富的产品线，一些互联网企业走在了自然语言处理、图像和语音识别等技术前沿。这些技术被整合应用于新产品中，如自动化私人助理、自动驾驶汽车等。展望未来，在医疗领域，人工智能将极大提升我们分析人类基因组和为患者开发个性化治疗方案的能力，甚至大大加快治愈癌症、阿茲海默症和其他疾病的进程。

上海科技大学信息学院副院长虞晶怡教授指出，人工智能的工作模式依据通用的学习策略，可以读取海量的“大数据”，并从中发现规律。因此，人工智能能够根据新数据自动调整，无需重设程序。利用机器学习，人工智能系统获得了归纳推理和决策能力；而深度学习更将这一能力推向了更高的层次。这些计算机系统能够完全自主地学习、发现并应用规则。

复旦大学信息学院教授叶士青认为，只有将人工智能技术正确、准确地赋能给传统行业，才会产生巨大价值。各个国家和地区看到人工智能的巨大前景，正纷纷出台政策、投入资金以加快布局速度。例如，在全球各个地区，“人工智能+医疗”不再是一种创新概念，它已经为医生、患者、企业、医疗及研究机构提供了前沿和切合实际的服务。而美国、、欧洲是在“人工智能+医疗”领域表现抢眼的区域。

峰会还发布了《2018智造时代劳动力研究关键数据报告》。

报告指出，从劳动力密集型的制造工厂升级到技术驱动的智造平台已是制造业的共同选择。就在关于“机器是否取代人”的讨论不断升级时，制造业已经在大量应用人工智能、大数据、云计算、物联网、机器人等新技术，转型智能制造。由“制造”走向“智造”，我们要关注的问题是人如何来适应智造时代，人怎样才能更好地生存下来。可预见的是，智造模式在设定的框架内表现优秀，但在框架外则表现拙劣，未来工人的大职能就是框架的构思者、设计者、建设者。幸运的是，借助智造模式，我们拥有了更多改变世界的机会和更大的能量。