譚鐵牛說，要解決這3個問題，關鍵還是看人類本身，在微觀層面上，人工智能的模式識別可借鑒人類的神經元，神經元有興奮性、抑制性、功能可塑性和
譚鐵牛說，要解決這3個問題，關鍵還是看人類本身，在微觀層面上，人工智能的模式識別可借鑒人類的神經元，神經元有興奮性、抑制性、功能可塑性和傳播性。科學家受到這個啟發，增強了模式識別動態系統的穩定性。
無人駕駛是人工智能的突破口？
李德毅已經找到了一個實踐的突破口：自動駕駛。他說，無論是對話、詩詞或者駕駛，圖靈測試都允許測試者現場介入，判定結果都帶有近似性和主觀性。但是，和對話、詩詞測試相比，駕駛的圖靈測試可以進行更為精確、更為客觀的評測。
他說，當初汽車被發明出來的時候，人們最感興趣的是汽車的結構、機械、傳動、輪胎、底盤和車身。到20世紀，人們感興趣的則是發動機、碳排放和被動安全。到20世紀末、21世紀初，人們總體上關心3件事情，輕量化、清潔化、智能化。
所謂智能化，在他看來有4個階段，第一是理性輔助駕駛，以人駕為主；第二是自動駕駛，局部時段可以放開手和腳；第三是自動駕駛，即用自動駕駛接管駕駛權；第四是人機協同駕駛。
在李德毅看來，無人駕駛，難在擬人。
他感嘆：汽車是從馬車演變而來，作為動力工具，汽車的馬力可以達到100匹馬力，但汽車遠遠不如馬應對不同的負荷、天氣、路面，以及不同車輛情況下的適應能力。說白了，汽車的感知、認知能力遠遠不如馬這個認知主體，“老馬識途，車不如馬！”
李德毅說，其根本問題不在于車而在于人，要解決人的問題，就要讓駕駛員的認知能夠用機器人替代，讓機器人具有記憶、決策和行為能力，于是新的概念產生了——“駕駛腦”。
“駕駛腦”不等于駕駛員腦，“駕駛腦”是要做駕駛員的智能代理，要去完成包括記憶認知、計算認知和交互認知在內的駕駛認知，他說，這應該是人工智能時代最有意義的課題之一。
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