了人工智能发展的两条路径。
当他的PPT图片上出现了“深度学习在图像识别上的突破”时，他停顿了一下。
“我知道现在很多人还在坚持连接主义，认为神经网络才是打开人工智能的钥匙，但是，我却不这样认为......”
他尽量用简单易懂的语言向在场的所有人阐述了他的一些观点和研究进程。
等他说完之后，接下来，依照程序来到了提问环节。
没想到第一个问题就挺尖锐的。
“吴博士，我是沪旦计算机专业的研究生，您刚才所说到的符号主义具有很深远的价值，但现实情况是统计方法在目前已知的人工智能实际应用之中非常的实用，这是不是意味着符号主义或者就是画蛇添足之举？”
米奇·吴手托下巴沉思了片刻：“让我用一个比喻来解答你这个问题吧！如果我们将人工智能比作一座大山，统计方法可以让我们能够描述山的轮廓，可以测量它的高度。但符号主义却可以帮我们理解山的成因是什么？它为什么会在这里？由什么构成的？遵循的是什么样的地质规律？”
说到这里，他略微地停顿了一下，随后用手比划了一下：“短期来看，能够描述出山的轮廓好像很有很有进步的样子，但要是从长期来看，如果我们不知道山是怎么形成的，我们就无法真正理解这座山为什么在这里而不是在别处？也无法预测它千万年之后会发生什么样的变化。所以我想反问一下，我们期望创造出来的人工智能的终极目标是什么？是创造工具还是能够自我理解智能本身？”
米奇·吴的反问令在场的大部分人陷入了深思，一时间，报告厅内一片寂静。
随后提问继续进行，问题从伦理道德、技术瓶颈还有未来预测几方面展开，当有学生问道未来人工智能是否能够理解疼痛或者爱这样的概念时，米奇·吴笑了。
“有个女孩前不久也询问过我类似的问题，当时我跟她说，假如你做梦，梦到自己在飞翔，其实你没有真的在飞，那个时候你的大脑知道飞翔的感觉吗？”说到这里，米奇·吴还特意看了看坐在台下第三排的唐瑞萱。
整个报告厅内，他只
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