新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。
什么是人工智能
狭义人工智能(ANI)ANI是现有AI技术能够达到的一种人工智能，也被称作弱人工智能。尽管狭义人工智能可执行的任务可能由高度复杂的算法和神经网络驱动，但它们仍然是单一且以目标为导向的。面部识别、网络搜索和自动驾驶汽车都属于狭义人工智能的范畴。之所以将狭义人工智能归类为弱人工智能，不是因为它在应用范围和能力方面存在局限性，而是因为它与具备人类特质这种真正意义上的智能相差甚远。哲学家约翰·塞尔(JohnSearle)认为狭义人工智能“可以用于检验关于思维的假设，但实际上并不属于思维范畴”。
通用人工智能(AGI)
AGI可以成功执行人类才能完成的智力型任务。与狭义AI系统一样，AGI系统可以从经验中学习，发现和预测模式，但是AGI的智能水平更胜一筹。AGI可以从先前获取的数据或现有算法未解决的各种任务和情况中，推断出这些知识。
Summit超级计算机是全球为数不多的可以演示AGI的超级计算机之一。Summit每秒可以执行200千万亿次计算，而人类完成这些计算需要十亿年。要想发挥切实可行的作用，AGI模型不一定需要如此强大的计算能力，只需要达到目前超级计算机的计算水平。
超人工智能(ASI)
从理论上讲，ASI系统拥有完全的自我意识。除了简单地模仿或理解人类行为之外，它们还能从根本上掌握人类行为。
ASI不仅具备这些人类特质，还拥有远胜于人类的处理能力和分析能力，这似乎为我们呈现了一个反乌托邦式的科幻未来，到那时人类将被逐渐淘汰出局。
生活在今天的人们也许无法亲历这样的世界，但即便如此，依照人工智能的迅猛发展势头，可以预见人工智能几乎会从所有可衡量的领域全方位碾压人类，因此人类必须慎重考虑人工智能的道德准则和管理措施。正如斯蒂芬·霍金(StephenHawking)所说，“正因为AI有着巨大的潜力，因此必须研究如何在利用其优势的同时避免落入潜在的危险中。”
我对人工智能的认识与理解
0分享至人工智能是21世纪世界三大尖端技术之一,它在社会生产生活中起到了无可替代的巨大作用,它研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。作为计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,通过改变交流技术和媒介，通过社交网络、新型数据交互方式，在很大程度上改变了现代社会的人际交流方式。
在我看来,人工智能可以分成两个部分来理解,即“人工”和“智能”。人工,自然就是一些人力所能做到的事情,由人去完成活动。智能,应该理解为智慧和能力。既然走智能平台之路,就必须做到两点:一、通过向开发者开放免费的API接口,方便导入后台数据库;二、平台具备自我学习能力,不断完善信息和丰富数据库。
人工智能的本质就是机器自学习的过程。机器学习包括两大模块:一是数据来源,即大数据;二是数据处理方式,即机器学习算法,机器在自学习过程中两大模块同时运行。深度学习是机器学习研究中的全新领域,主要为建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据。深度学习能增强机器学习的能力,整个机理得到大幅改进
但受限于技术瓶颈,目前人工智能远未到达成熟的地步。人工智能一旦做成,将对现有移动互联网产品商业模式产生巨大的颠覆,甚至很多移动互联网、互联网产品将不复存在。它的到来,将改变现有的购物、聊天和通信方式,甚至对社交产生冲击。
科技始终是一把双刃剑，科学技术的应用不完全能为人类造福。假如存在造物主，世界是造物主创造的，那么造物主的智能是我们不能想象的，是完美的，而由于基因突变，环境选择随机产生的人类的智能不可能超过造物主的智能，人类智能的进化也仅仅是为了增加基因的存活概率，人类越智慧就越可能存活下去，保证基因有更多机会复制传播下去。而人类创造的人工智能是不可能全面超过人类智能的，只能在某些领域超过人类，比如计算速度等等，人工智能不一定会惠及所有人类，说不定就会有人因为人工智能反而步入糟糕的境地，但这不是人工智能本身的错。错，也是它背后的人错了。
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