专家说，人工智能发展得回归理性。北京大学教授梅宏最近参加高端经济论坛时，强调加强基础研究和突破认知瓶颈的重要性。他提到人工智能取得显著进展，主要依赖大量数据和算力。这些技术虽然进步很快，但与人类深层认知与推理能力相比还有很大差距。梅宏教授指出，如今生成式人工智能虽然表现惊人，但本质上还是靠海量参数来解决复杂模式识别问题，并没有真正理解人类思维过程和方法论。这个行业存在将远期概念短期化、将复杂问题简单化的现象，容易导致公众认知偏差和产业资源错配。梅宏教授列举了制约人工智能发展的问题：计算能力激增导致能耗挑战、高质量训练数据可能面临枯竭、法律和伦理问题需要解决。他呼吁学术界鼓励研究多样化，避免只专注深度学习这一条路。他认为符号主义和连接主义相结合可能是下一个阶段人工智能发展方向。 北京大学教授梅宏在谈到产业融合时强调务实态度。他说大模型在内容生成方面成功只是一部分需求图谱。实体经济需要能够解决具体生产流程和业务逻辑痛点的针对性方案。企业需要积累高质量数据，现阶段可以优先利用判别式AI等技术进行智能化升级。梅宏重申人工智能应该成为人类可控、可用的工具来提升社会生产效率和生活质量。这个技术发展必须与人类知识体系和价值伦理紧密联系在一起。 北京大学教授梅宏的观点给人们一个清醒认识：这次高端论坛中把AI热潮中冷静思考和扎实基础放到重要位置上来强调了一下专家梅宏对我国科学家在前沿科技领域有深刻洞察与社会责任担当表示肯定。 推动人工智能健康发展需要同时拥抱技术创新带来的无限可能和清醒认识到技术本质、发展规律与现实约束坚持技术理性才能引导AGI突破瓶颈。