物体|斯隆奖新晋得主宋舒然：从视觉出发，打造机器人之「眼」( 八 )

AI科技评论：目前对于通用人工智能的实现，您有没有一些理解和设想？
宋舒然：我觉得我没有很清晰的理解和设想（笑）。通用人工智能是最终目标，但我们的确还有很大的距离。很多想法是有意思的，但以我现在有限的理解，还是需要很长时间的发展，很难说哪个方向是更有前景的，或更有意义的。雷峰网
但我觉得学习嵌入式智能是非常关键的一步，因为我觉得通用人工智能不只是理解网络信息，不只是理解图像或抽象数据，还需要理解物理、理解3D环境。
AI科技评论：就是先不说通用人工智能是什么样子，但是要增进我们对通用人工智能的理解的话，我们不能局限于当前已有的这些任务，而是要去不断探索新的任务是吗？
宋舒然：对的，而且不能只考虑对机器学习模型进行抽象，还要考虑如果你要构建一个「物理分身」（physical embodiment），比如机器人，它是可以在现实的物理世界中去与不同的物体互动的。
不说人工智能，只是说我们（人类）的智能。其实我们学到了很多智能，但不只是通过网络，不只是通过读书、看图片或看视频，很大一部分的智能是在交互中学习的，比如怎么走路，怎么拿起物体。
所以我的一个理解是，实现通用人工智能，机器人或嵌入式智能是非常重要的一步。
注：琰琰、青暮对本文亦有贡献。雷峰网
参考链接：
1. https://www.researchgate.net/figure/The-Microsoft-Kinect-3D-Camera-Sensor-System-an-IR-transmitter-3D-Depth-Sensors_fig15_309740491
2. https://www.cs.princeton.edu/news/andy-zeng-shuran-song-win-best-systems-paper-award
3. https://www.cs.princeton.edu/news/article/shuran-song-wins-facebook-fellowship
4. https://www.cs.princeton.edu/news/deep-learning-improves-robotic-vision
5. https://www.cs.princeton.edu/news/scene-completing-system-may-show-robots-what-theyre-missing
【物体|斯隆奖新晋得主宋舒然：从视觉出发，打造机器人之「眼」】6. http://arc.cs.princeton.edu/