1月6日，在“破晓 x 新火种”腾讯研究院年会上，腾讯集团副总裁、AI LAB负责人姚星发表演讲表示，机器学习能力在过去五年中发展迅速，但现在AI（人工智能）面临最大的隐忧是对行业的期待太高，现实是AI在学习积累、计算模型与能力、感知认知等多个方面存在明显的局限性。
AI存在的局限性
姚星表示，第一个局限就是深入学习的能力。AI跟人相比有很大的差距，目前所有机器学习的方法，都是要从头开始学习，要把数据重新进行一次训练，这时一个非常大的缺陷。而人的很多智能是与生俱来的，这种智能与生物的进化相关。
第二个局限是，无论多么优化的神经网络模型，AI本质都是通过计算能力去解决大数据，其发展需要更多的大数据和更大的计算能力，这顺从了摩尔定律发展。姚星表示，在更多的参数下面，未来是否有能达到计算的效果的这种能力还存在疑问。
另外一个局限是，进一步解决感知认知的问题，在这方面机器和人的差距更大。姚星认为，人的语言是一个序列问题，语言序列问题如果要计算的话，算力是无论如何解决不了的。 虽然有些AI在图像层面识别人脸可达到99%的准确度，但实际上它却有很多约束条件，例如只能识别正脸。此外，语音识别必须很难解决噪音的问题，机器只有在没有风噪，没有车噪的时候会识别出来一个比较好的效果。
未来AI发展方向
第一是创造数据与增强学习，现在的数据都是从传统的渠道获得的，但以后更多的数据是机器本身能创造出来的。当前AlphaGo已经在验证这些问题，通过创造数据的能力产生更多的数据。
第二个就是举一反三，机器要学会推导，这是一个非常重要的研究方向。
第三个方向是归纳总结能力，人类能进行一些总结，比如牛顿的第一定律等都是人总结出来的，但目前机器学习是没办法进行归纳总结的。
此外，姚星强调，目前有很多大公司都在AI研究领域里，包括腾讯、谷歌、FB等。AI的这种先行者一定要注意营造开放的环境，让更多的人和公司参与进来。唯有以更加开放的心态去面对AI，AI才有真正的未来AI。
