目前，人工智能已经对驾驶汽车、语言翻译和识别人脸等任务驾轻就熟。接下来，人工智能领域的下一个目标是让AI拥有直觉意识，从而对外界作出反应。

一篇发表在计算机通信协会网站上的关于人工智能的新文章发现，人工智能已经发展到开始像人们一样理解世界，而不需要人类通过仔细地输入程序数据集来教它们认识世界。

Facebook人工智能研究主管YannLeCun表示，该公司和其他机构的研究为人工智能提供了更多培养人类直觉的机会，这才是完善人工智能的关键。而人工智能在下一阶段将通过观察来进行学习，这种学习方式与刚出生的婴儿相似。

LeCun向AssociationforComputingMachinery网站表示：“目前，我们还不清楚如何在机器上复制意识直觉，这是一种遗憾。在我们学习如何做到这一点之前，我们不会进入人工智能研究的下一个阶段。”

目前，大多数人工智能都采用的是“受监督式学习”模式，在这种学习模式中，人类会使用大量认真标记的数据集对人工智能进行训练，从而使后者能够完成识别人脸或语言翻译的任务。预测性学习在人工智能领域是一种全新的学习方式，该过程中人工智能完全不受人类监督，所以也不需要有标记过的数据集。相反，人工智能开始自己进行观察，并利用自己的观察来探索世界是如何运转的。

有人在工智能研究主管YannLeCun的Facebook上评论：特斯拉CEO伊隆马斯克如何对人工智能的未来有更美好憧憬。马斯克对此发表了尖刻的评论。他在个人的Facebook上关于预测性学习发文的评论中回复到：“如果你所能做的唯一一件事就是夸夸其谈，那么你很容易成为一个有远见的人。但是，如果你是一个有自尊心的科学家或工程师，那么在你成功地实现你所描述的憧憬之前，你能说的只有这么多。”

从本质上讲，研究人员是时候把人工智能当做个婴儿来看待，用教婴儿的方式教教它，看看会有什么结果。Facebook的人工智能研究实验室正在努力让人工智能利用直觉载体将事物的特征联系起来，从而在其印象中建立起一个有机世界的形象。

与此同时，其他机构的研究实验室也已经建立起了神经网络，都争相在人工智能印象中创造出最逼真的图像。这样，人工智能就可以观看一些电影的画面，并预测接下来的画面会是什么样子的。这是一种更接近于直觉的认知，是一种对未来的感觉，而不是如今人工智能所谓的局限性。

LeCun认为，弄清楚如何有效地利用这种学习方法是进入下一阶段人工智能研究的途径。