从对生物原型的原始模仿，到融合结构和生物特性的类生命系统，“人工智能”距离真正的生命还有多远？业内人士认为，如今的人工智能尚处在“幼儿”阶段，只能简单的“听”和“看”，人类功能的复杂度、认知的抽象性是其巨大挑战。

“生物”无疑为“人工智能”提供了足够的灵感。

曾是“蛟龙”号第一副总设计师的崔维成有一颗“深渊梦”。随着“蛟龙”号完成7000米级海试，崔维成计划向更深的海底进发。“大海梦”不止于此，他如今开始了一个新课题——仿生智能机器鱼。

“针对仿生鱼有各种不同的需求。有些需要速度快；有些需要续航性好，能够游得足够远；有些则需要灵活性好，对于悬停、转弯都能很好地胜任。”崔维成说。

“需要哪些特性的仿生智能机器鱼，我们就观察大自然中相应种类的鱼，包括它们的生理结构、运动方式，寻找灵感。亿万年的自然选择后，鱼类的游泳技巧远高于人类现有的航海科技，为仿生鱼的设计提供很多灵感。”崔维成说。

南京航空航天大学仿生所教授戴振东团队研发的“壁虎机器人”在关键技术上有了突破，利用壁虎黏附机制做成的仿生脚爪，可以随意抓取鸡蛋、药盒，以及非规则形状物品。“我们对壁虎运动过程中‘力’的变化进行观测，得到的运动模型可以很好适用于机器人抓握，相关的多维力传感器已经实现批量生产。”

“目前来看，实现人工智能有两条技术路径。一类是基于神经科学，在了解生物构造和神经信息作用规律后，运用计算神经学和神经系统建模方法，实现人工智能。‘壁虎机器人’便是这种方式。”戴振东介绍，“另一类则是在大数据的基础上，利用深度学习算法，不断完善模型。”

基于深度学习算法的人工智能近几年发展迅速，并在多个领域落地应用。以人脸识别为例，已经广泛应用在安检、解锁以及支付等场景中。随着语音、语义识别技术成熟，智能音箱走进越来越多的家庭中。此外，不少产品提供的“语音转文字”功能，准确率已经达到一定要求，节省了不少录音整理的时间。

但业内人士认为，与生物能够实现的复杂功能相比，目前的人工智能还是“狭隘”的人工智能，功能完成相对单一。“‘通用的’人工智能不会那么快的发生。”曾参加开发AlphaGo项目的牛津大学计算机科学系主任迈克尔·伍尔德里奇教授说。

“有些人工智能只能做人脸识别；有些聚焦于语音识别。虽然在各自的领域表现都不错，但距离人所完成的‘综合性功能’还相差甚远。”中科院上海微系统所仿生视觉系统实验室主任张晓林说。

张晓林举例了一个场景，“耳朵里听到‘我要杯子’这句话，机器能够进行语音和语义识别；然后对周边环境进行探索，通过图像识别寻找杯子，然后做逻辑决策，进而做运动规划，然后控制手脚做动作。当所有环路打通的时候，机器人距离真正的‘智能’就更近了一步。”

“这个过程中，需要多个传感器进行多模态的融合，把眼睛看的、耳朵听的，甚至舌头尝的信息进行初期处理，并将视觉的三维重建、听觉的语音语义识别结果等相互连接。”张晓林介绍，其课题组正在搭建一个具备完整“五识”功能的系统，“先具备完整的功能板块，再不断修改完善。”

张晓林表示，系统“智能”程度的提高，要伴随更多人体，尤其是大脑奥秘的揭示，才能更好帮助模型的建立。

“现在的人工智能像是人类的‘幼儿’时期，处于只是简单‘听’和‘看’的阶段。”上海交通大学致远讲席教授徐雷说。但特斯拉首席执行官埃隆·马斯克显然更乐观，“一般来说电脑进步的速度是惊人的，我觉得未来科技发展的速度变化会非常快，超越我们理解的能力。大家一般都会低估人工智能的能力，觉得可能就像是聪明的人而已。实际上，人工智能可能比最聪明的人还要聪明。”