上周，2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办。在6月29日上午的主会场上，清华大学人工智能研究院院长张钹院士做了题为「走向真正的人工智能」的大会报告。
张钹院士指出，我们现在离真正的人工智能还有一段很长的路。为了讲清这个思想，他回答了三个问题：第一，什么叫做真正的人工智能？我们的目标是什么？第二，为什么我们需要真正的人工智能？第三，我们如何走向真正的人工智能？
首先，张院士评价目前人工智能取得的成果，列举了五件事：深蓝打败人类国际象棋冠军；IBM在电视知识竞赛中打败了美国的前两个冠军；2015年微软在ImageNet上做图像识别，其误识率略低于人类；百度、讯飞在单句中文语音识别上，误识率也略低于人类；AlphaGo打败李世石。这五件事都是机器在一定范围内超过了人类。
他指出，这五件事之所以成功，主要有三个因素：大数据、计算能力提高和优秀的人工智能算法。此外，还有一个被忽略的重要因素，即这些成果必须建立在合适的应用场景下。张院士强调，人工智能仅有的两个资源是数据和知识，缺一不可。
他进一步分析了这五个限制条件下的应用场景，指出这些场景通常是照章办事，不需要灵活性，这显然不是智能的核心。张院士明确表示，满足这五个条件的工作，最终会被计算机取代，例如出纳员、收银员等工作。
张院士还提到，当前的人工智能缺乏理解能力，现有的对话系统推理能力差，离真正的智能还很远。他以Watson为例，说明其在知识竞赛中表现良好，但在面对复杂问题时仍然显得无能为力。
他指出，人工智能的未来在于建立常识库和常识推理能力，只有这样才能实现真正的理解。张院士强调，建立常识库是一项艰巨的任务，至今仍未完全解决。
在总结中，张院士提到，人工智能的研究正在从符号模型和数据驱动的方法向结合知识和数据的方向发展。他认为，未来的人工智能将需要在语义空间中处理信息，以解决理解问题。
最后，张院士引用古文总结人工智能的现状，指出人工智能刚刚起步，离真正的AI还很遥远，呼吁大家共同努力，任重道远。