如何看待今天的人工智能处于低水平智能，仅存中水平假象？

在2024世界人工智能大会（WAIC 2024）上，中国工程院院士高文对当前人工智能技术的发展阶段进行了深入分析，他提出人工智能的智能水平可以分为三个层次：低、中、高，并强调当前的人工智能仍处于低水平智能阶段。他认为，低水平智能指的是AI系统能够记忆和使用显式的知识，这在深度学习模型中表现为对大量数据的学习与模仿。这类智能依赖于数据驱动，通过统计规律进行预测和决策，但缺乏理解和解释自身行为的能力。

高文进一步解释说，尽管当前的大语言模型展现出了一定程度的复杂性和灵活性，这给人一种中水平智能的错觉，但实际上这些模型仍旧是在海量数据的基础上通过模式匹配和概率推断来生成内容，类似于熟读诗词后能够模仿其风格，但并不能理解或创造出新的、原创的知识体系。

高文的观点有其合理性，目前的人工智能技术在很多方面仍然存在局限性。尽管人工智能在某些任务上已经取得了令人瞩目的成就，如图像识别、语音识别等领域已经达到了甚至超过人类的水平，但在理解和创造知识方面，它仍然有着明显的局限性。例如，人工智能在处理复杂的自然语言任务时，往往需要大量的训练数据和计算资源，而且其表现仍然受到数据质量和模型复杂度的限制。此外，人工智能系统的决策过程往往是黑箱操作，缺乏透明度和可解释性，这也使得人们对其信任度受到影响。

 然而，也有人认为高文的观点过于悲观。随着技术的不断进步，人工智能的智能水平也在不断提高。近年来，深度学习、强化学习等技术的发展，使得人工智能在一些领域取得了突破性的进展。例如，OpenAI的GPT-4模型在自然语言处理任务上表现出了惊人的能力，能够生成高质量的文本，甚至进行对话和写作。此外，一些研究人员也在探索如何让人工智能具备理解和创造知识的能力，例如通过知识图谱、语义理解等技术来实现人工智能的知识表示和推理。

 总的来说，高文的观点提醒我们，尽管人工智能在某些任务上已经取得了令人瞩目的成就，但在理解和创造知识方面，它仍然有着明显的局限性。这也意味着，在追求更加智能的AI系统的道路上，科研人员仍需面对诸多挑战，包括如何让AI系统真正理解其处理的信息，以及如何赋予AI系统创造性思考的能力。同时，我们也应该看到人工智能技术的不断进步和发展，相信在未来，人工智能将会在更多的领域发挥重要作用。