在当天的论坛上，谭铁牛举了几个模式识别的例子。比如语音识别，近些年突飞猛进的科大讯飞，能将维吾尔语翻译成汉语，汉语翻译成维吾尔语；再如步态识别，在看不到人脸、虹膜和指纹的时候，就能通过步态在几十米外感知到其身份。
此外，还有图像识别，其中具有代表性的人脸识别，早在几年前马云刷脸支付已经引爆舆论热点。谭铁牛本人就在进行虹膜识别的研究，并建立了目前国际上规模最大的共享虹膜图像库，被多国共享使用。他说，这不仅可以用在手机上，还可在查找丢失儿童上发挥作用。
谭铁牛说，模式识别的技术瓶颈可通过借鉴生物的机理改进，未来生物启发的模式识别在人工智能领域前景可期。其最终追求，是希望模拟逼近人的模式识别，这是非常艰巨的过程。
他也提到，模式识别的主要瓶颈在于鲁棒性、自适应性和可泛化性。
鲁棒性，说白了，就是人工智能“够不够皮实”“是不是稍微有点扰动，就会出错”。谭铁牛举了一个例子，比如在酒会上聊天，背景噪音比较多，如果想听清其中某一个人的声音，就要忽略或者抑制背景中其他对话的干扰——人类可以做到这一点，也就是听觉系统所谓的鸡尾酒效应，但人工智能可以吗？
所谓自适应性，则比较容易理解，谭铁牛说，人类的眼睛会随着灯光的变化、环境的变化进行调整，这说明自适应性非常强。这一点可以应用到人工智能上，比如人脸识别，有一位朋友十几年甚至几十年没见，再见面是否还能认出来？他说，现有的模式识别在这方面还不是很理想。
可泛化性，说白了就是“举一反三”。谭铁牛说，当小孩认识苹果后，即便只记住了一次，也可以识别其他类型的苹果，这说明人类看到一个东西后，不仅知其然，还知其所以然。而知其所以然，就是人工智能领域所说的“深度学习”。但目前的人工智能深度学习，必须建立在大量数据的基础之上，这一点也有待进一步研究。
谭铁牛说，要解决这3个问题，关键还是看人类本身，在微观层面上，人工智能的模式识别可借鉴人类的神经元，神经元有兴奋性、抑制性、功能可塑性和传播性。科学家受到这个启发，增强了模式识别动态系统的稳定性。
无人驾驶是人工智能的突破口？
李德毅已经找到了一个实践的突破口：自动驾驶。他说，无论是对话、诗词或者驾驶，图灵测试都允许测试者现场介入，判定结果都带有近似性和主观性。但是，和对话、诗词测试相比，驾驶的图灵测试可以进行更为精确、更为客观的评测。
他说，当初汽车被发明出来的时候，人们最感兴趣的是汽车的结构、机械、传动、轮胎、底盘和车身。到20世纪，人们感兴趣的则是发动机、碳排放和被动安全。到20世纪末、21世纪初，人们总体上关心3件事情，轻量化、清洁化、智能化。
所谓智能化，在他看来有4个阶段，第一是理性辅助驾驶，以人驾为主；第二是自动驾驶，局部时段可以放开手和脚；第三是自动驾驶，即用自动驾驶接管驾驶权；第四是人机协同驾驶。
在李德毅看来，无人驾驶，难在拟人。
他感叹：汽车是从马车演变而来，作为动力工具，汽车的马力可以达到100匹马力，但汽车远远不如马应对不同的负荷、天气、路面，以及不同车辆情况下的适应能力。说白了，汽车的感知、认知能力远远不如马这个认知主体，“老马识途，车不如马！”
李德毅说，其根本问题不在于车而在于人，要解决人的问题，就要让驾驶员的认知能够用机器人替代，让机器人具有记忆、决策和行为能力，于是新的概念产生了——“驾驶脑”。
“驾驶脑”不等于驾驶员脑，“驾驶脑”是要做驾驶员的智能代理，要去完成包括记忆认知、计算认知和交互认知在内的驾驶认知，他说，这应该是人工智能时代最有意义的课题之一。
中国青年报·中青在线记者 邱晨辉来源：中国青年报（ 2017年05月15日12版）