梅宏教授在北京大学举行的一场高层次论坛上，给人工智能的发展热潮泼了一盆冷水。他觉得现在所谓的深度学习技术其实就是个“数据保姆”，全靠庞大的算力去处理海量数据，达到的也只是“感知智能”，也就是识别和复制模式，根本没有真正理解和推理的能力。对于那些生成式大模型，梅宏直言它们是把复杂的认知问题，强行给转换为数据下的感知匹配了。 模型不理解人类怎么思考，也不能去发现客观规律。很多讨论喜欢说AI能取代人类或者有了自主意识，梅宏觉得这都是在炒作。这些泡沫让大家忘记了AI现在要面对的能源危机、数据枯竭、隐私保护这些难题。所以学术界得冷静下来，不能只盯着深度学习这一条路走。 他特别强调了符号推理的重要性，建议把注重符号表达的符号主义和注重数据关联的连接主义融合起来。对于企业来说，现在的大模型可能更多的是个噱头。真正要解决的是生产中的具体问题，比如工艺优化、故障预测这些，这需要和行业深度融合的高质量数据做支撑。 梅宏给企业提了个建议，现在可以先利用“判别式AI”来处理明确的任务，同时要抓紧“可采尽采，能存尽存”的理念收集数据。他的核心观点就是：AI得是人类能控制的工具，根本价值是提升效率和生活质量。 技术发展得和人类的知识体系、伦理紧密结合才行。他的话让这股火热的AI浪潮冷静了下来。在拥抱新技术的同时得看清它的局限和约束。要让AI健康发展，就得摒弃浮躁去深耕基础研究和解决实际问题。这条路上虽然没那么热闹，但才是真正的正路。