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如何认识人工智能对未来经济社会的影响 人工智能的展望

如何认识人工智能对未来经济社会的影响

原标题:如何认识人工智能对未来经济社会的影响

人工智能作为一种新兴颠覆性技术,正在释放科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,深刻改变着人类生产生活方式和思维方式,对经济发展、社会进步等方面产生重大而深远的影响。世界主要国家都高度重视人工智能发展,我国亦把新一代人工智能作为推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量。在此背景下,我们有必要更好认识和把握人工智能的发展进程,研究其未来趋势和走向。

人工智能不同于常规计算机技术依据既定程序执行计算或控制等任务,而是具有生物智能的自学习、自组织、自适应、自行动等特征。可以说,人工智能的实质是“赋予机器人类智能”。首先,人工智能是目标导向,而非指代特定技术。人工智能的目标是在某方面使机器具备相当于人类的智能,达到此目标即可称之为人工智能,具体技术路线则可能多种多样,多种技术类型和路线均被纳入人工智能范畴。例如,根据图灵测试方法,人类通过文字交流无法分辨智能机器与人类的区别,那么该机器就可以被认为拥有人类智能。其次,人工智能是对人类智能及生理构造的模拟。再次,人工智能发展涉及数学与统计学、软件、数据、硬件乃至外部环境等诸多因素。一方面,人工智能本身的发展,需要算法研究、训练数据集、人工智能芯片等横跨整个创新链的多个学科领域同步推进。另一方面,人工智能与经济的融合要求外部环境进行适应性变化,所涉的外部环境十分广泛,例如法律法规、伦理规范、基础设施、社会舆论等。随着人工智能进一步发展并与经济深度融合,其所涉外部环境范围还将进一步扩大,彼此互动和影响亦将日趋复杂。

总的来看,人工智能将波浪式发展。当前,人工智能正处于本轮发展浪潮的高峰。本轮人工智能浪潮的兴起,主要归功于数据、算力和算法的飞跃。一是移动互联网普及带来的大数据爆发,二是云计算技术应用带来的计算能力飞跃和计算成本持续下降,三是机器学习在互联网领域的应用推广。但人工智能技术成熟和大规模商业化应用可能仍将经历波折。人工智能的发展史表明,每一轮人工智能发展浪潮都遭遇了技术瓶颈制约,导致商业化应用难以落地,最终重新陷入低潮。本轮人工智能浪潮的技术上限和商业化潜力都大大高于以往,部分专用人工智能可能获得长足进步,但许多业内专家认为目前的人工智能从机理上还不存在向通用人工智能转化的可能性,人工智能大规模商业化应用仍将是一个长期而曲折的过程。人工智能的发展尚处于早期阶段,在可预见的未来仍将主要起到辅助人类工作而非替代人类的作用,同时,严重依赖数据输入和计算能力的人工智能距离真正的人类智能还有很大的差距。

作为继互联网后新一代“通用目的技术”,人工智能的影响可能遍及整个经济社会,创造出众多新兴业态。国内外普遍认为,人工智能将对未来经济发展产生重要影响。

一方面,人工智能将是未来经济增长的关键推动力。人工智能技术的应用将提升生产率,进而促进经济增长。许多商业研究机构对人工智能对经济的影响进行了预测,主要预测指标包括GDP增长率、市场规模、劳动生产率、行业增长率等。多数主要商业研究机构认为,总体上看,世界各国都将受益于人工智能,实现经济大幅增长。未来十年(至2030年),人工智能将助推全球生产总值增长12%左右。同时,人工智能将催生数个千亿美元甚至万亿美元规模的产业。人工智能对全球经济的推动和牵引,可能呈现出三种形态和方式。其一,它创造了一种新的虚拟劳动力,能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”;其二,人工智能可以对现有劳动力和实物资产进行有力的补充和提升,提升员工能力,提高资本效率;其三,人工智能的普及将推动多行业的相关创新,提高全要素生产率,开辟崭新的经济增长空间。

另一方面,人工智能替代劳动的速度、广度和深度将前所未有。许多经济学家认为,人工智能使机器开始具备人类大脑的功能,将以全新的方式替代人类劳动,冲击许多从前受技术进步影响较小的职业,其替代劳动的速度、广度和深度将大大超越从前的技术进步。但他们同时指出,技术应用存在社会、法律、经济等多方面障碍,进展较为缓慢,技术对劳动的替代难以很快实现;劳动者可以转换技术禀赋;新技术的需求还将创造新的工作岗位。

当前,在人工智能对经济的影响这个领域,相关研究已经取得了一些成果,然而目前仍处于研究的早期探索阶段,还未形成成熟的理论和实证分析框架。不过,学界的一些基本共识已经达成:短期来看,人工智能发展将对我国经济产生显著促进作用;长期来看,人工智能的发展路径和速度难以预测。因此,我们需对人工智能加速发展可能导致的世界经济发展模式变化保持关注。

(作者单位:国务院发展研究中心创新发展研究部)

(责编:赵超、吕骞)

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人工智能发展的历史、现状和未来展望

例如,在医疗领域,人工智能可以通过学习大量的病历数据,帮助医生进行疾病诊断和治疗决策。在制造业领域,人工智能可以帮助企业提高生产效率和质量,减少资源浪费和成本开支。

当然,伴随着人工智能的发展取得了长足进步,一些风险和挑战也随之而来,如隐私保护、数据安全、伦理道德等问题。因此,在人工智能的发展过程中,需要加强法律和道德监管,保障人们的利益和权益。

人工智能发展的历史

人工智能的起源可以追溯到上世纪50年代初,当时计算机科学家们开始思考如何让机器像人类一样思考和行动。当时的研究集中在解决一些基础问题,如机器如何理解和处理语言,以及如何模拟人类的逻辑思考等。

1956年,达特茅斯会议上正式提出了“人工智能”这个术语,并且人工智能这个领域也开始逐渐成为一个独立的学科。

在接下来的几十年里,人工智能领域经历了多次的高潮和低谷。尽管在理论和技术方面有了长足的进步,但是人工智能技术在实际应用中一直受到限制,缺乏足够的数据和计算能力等资源。

人工智能技术的发展历程可以大致分为以下几个阶段:

1,机器逻辑阶段(1950年代-1960年代)

这个阶段的人工智能技术主要集中在逻辑推理和符号计算方面。研究人员尝试用数学公式和逻辑规则来描述人类的思维过程,并通过编程实现在计算机上。早期的人工智能研究集中在推理、学习和问题求解等方面,如“通用问题求解”。

2,知识库阶段(1960年代-1970年代)

在这个阶段,研究人员意识到单纯的逻辑规则和符号计算并不能解决所有问题,因为现实世界的知识和经验是复杂而模糊的。因此,研究人员开始构建知识库,将人类的知识和经验存储在计算机中,以便机器可以使用这些知识来推理和解决问题。

3,神经网络阶段(1980年代-1990年代)

这个阶段的人工智能技术主要集中在神经网络和机器学习方面。研究人员试图通过模仿人类神经系统的结构和功能来构建神经网络模型,实现自主学习和模式识别等功能。这个时期的代表性工作包括BP神经网络算法、支持向量机等。

4,深度学习阶段(2000年代-至今)

随着大数据、高性能计算和云计算等技术的发展,以深度学习为代表的新一代人工智能技术开始兴起。

深度学习使用多层神经网络来自动学习特征,并利用大量数据来训练模型,实现高精度的图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。深度学习的代表性工作包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。

总体来说,人工智能技术的发展历程表明,人工智能技术不断进步和发展,越来越接近于实现真正的智能化,为人类社会带来了广泛的应用和变革。

人工智能现状

一、人工智能技术的应用领域

人工智能技术已经广泛应用于各个领域,包括但不限于以下几个方面:

自然语言处理领域——

自然语言处理是人工智能的一个重要领域,包括语音识别、文本理解、自然语言生成等方面的应用。自然语言处理技术已经应用于语音识别、机器翻译、智能客服等众多场景。

计算机视觉领域——

计算机视觉是人工智能的另一个重要领域,主要包括图像识别、目标检测、图像生成等方面的应用。计算机视觉技术已经应用于安防监控、智能交通、智能家居等领域。

机器学习领域——

机器学习是人工智能的核心技术之一,包括监督学习、无监督学习、强化学习等方面的应用。机器学习技术已经应用于金融风控、推荐系统、智能营销等众多领域。

智能制造领域——

智能制造是近年来人工智能技术的新应用领域,包括智能物流、智能工厂、工业互联网等方面的应用。智能制造技术可以提高生产效率、降低成本、提升产品质量,已经成为制造业转型升级的重要手段。

医疗健康领域——

人工智能技术在医疗健康领域的应用也越来越广泛,包括疾病诊断、医疗影像分析、健康管理等方面的应用。人工智能技术可以帮助医生进行更准确的诊断和治疗,提高医疗水平和效率。

二、人工智能技术的发展现状

目前,人工智能技术正在经历快速发展期,比如,随着深度学习等技术的发展,人工智能技术的算法和模型越来越成熟,应用领域也越来越广泛。

与此同时,人工智能技术的应用场景也在不断扩展,包括智能驾驶、智能客服、智能家居等新兴领域。同时,人工智能技术在传统领域的应用也越来越深入,如金融、制造业等。

当然,人工智能技术的发展也推动了产业链的不断完善,从算法、芯片、硬件到软件、应用等各个环节都有了更加成熟的供应链和生态系统,为人工智能技术的发展提供了更好的支撑。

如今随着5G、物联网、云计算等新技术的不断发展,人工智能与其他技术的融合也加速了。这些新技术为人工智能技术的应用提供了更好的条件,同时也为人工智能技术的发展带来了更多的机遇和挑战。

三、人工智能技术的发展趋势

从当前发展情况来看,未来,人工智能技术的发展将呈现出以下几个趋势:

更加智能化——

人工智能技术将更加智能化,不仅能够感知环境、识别物体、理解语言等基本能力,还将具备更高级的智能能力,如推理、判断、决策等。

更加个性化——

人工智能技术将更加个性化,能够根据不同用户的需求和偏好,为用户提供更加个性化的服务和体验,进一步提高用户满意度。

更加普及化——

人工智能技术将更加普及化,不仅会在传统领域发挥作用,还将进入更多新兴领域,如教育、娱乐、社交等领域,为人们的生活带来更多的便利和乐趣。

更加安全可靠——

人工智能技术将更加安全可靠,随着人工智能技术在金融、医疗等领域的应用不断加深,安全和可靠性将成为人工智能技术发展的重要考量因素。

更加生态化——

人工智能技术将更加生态化,人工智能技术的发展将不仅仅是技术的发展,还将涉及到人才培养、产业生态、政策法规等多个方面,为人工智能技术的健康发展提供更好的支撑。

人工智能的社会和经济影响

人工智能作为一项新兴技术,对社会和经济产生了深远的影响,具体表现在以下几个方面。

人工智能技术作为一项新兴的技术,对社会产生了深远的影响,涉及到社会、经济、文化等各个方面。

一、社会影响

人工智能技术的应用可以提高社会效率。例如,在医疗领域,人工智能技术可以用于医学图像分析、智能诊断、药物研发等方面。通过人工智能技术的辅助,医生可以更快速地判断病情,提高治疗效率,缩短就诊时间,降低医疗成本,从而让更多的患者受益。

除此之外,人工智能技术的应用,改变了就业结构。例如,在制造业中,人工智能技术可以用于机器人生产线的自动化,从而减少了人工成本,提高了生产效率。这将会对传统工业产业链带来重大的影响。

另外,在服务业中,人工智能技术可以用于客服机器人、智能语音助手等领域,替代一些低端服务工作。虽然这种替代会导致一些人失业,但同时也会创造一些新的就业机会。

当然,人工智能技术的应用也改变了人们的生活方式。例如,在智能家居领域,人工智能技术可以用于智能家电的控制、智能家居设备的连接、家庭安防等方面,让人们的生活更加智能、便捷、舒适。

二、经济影响

人工智能技术的应用,推动了产业升级。例如,在制造业中,人工智能技术可以用于机器人生产线的自动化,从而提高生产效率,降低生产成本,提高产品质量,推动了制造业的转型升级。

与此同时,它还带来了新的商业模式。例如,在电商领域,人工智能技术可以用于智能推荐、智能搜索、智能客服等方面,为用户提供更加智能、个性化的购物体验。

另外,在金融领域,人工智能技术可以用于风险评估、投资分析、智能理财等方面,为投资者提供更加精准、有效的投资建议,也带来了新的投资模式和机会。

例如,在智能汽车领域,人工智能技术可以用于智能驾驶、智能交通、智能制造等方面,推动了智能汽车产业的发展。另外,在物联网领域,人工智能技术可以用于智能家居、智能医疗、智能城市等方面,推动了物联网产业的发展。

三、文化影响

人工智能技术的应用,改变了人机交互方式。例如,在智能语音助手领域,人工智能技术可以用于语音识别、语音合成、自然语言处理等方面,让人们与机器之间的交互更加自然、便捷、智能。

与此同时,这也改变了信息获取方式。

例如,在智能推荐领域,人工智能技术可以通过分析用户的兴趣、行为、历史等数据,为用户推荐个性化的信息和服务。这种信息获取方式,相对于传统的搜索和浏览方式,更加高效、准确、便捷。

当然,同样值得一提的是,人工智能技术的应用也推动了文化创意领域的创新。

例如,在音乐创作领域,人工智能技术可以用于生成音乐、作曲、编曲等方面,为音乐创作带来了新的思路和方式。

另外,在文学创作领域,人工智能技术可以用于文本生成、情感分析、内容推荐等方面,为文学创作带来了新的可能性。

话说到这儿,尽管人工智能的发展为人类社会带来了很多优势和机会,但是也带来了一些负面影响。以下是人工智能发展对人类社会带来的负面影响:

如,人工智能技术可以代替人类完成许多工作,尤其是那些重复性、简单性较高的工作。这种替代,可能会导致部分工人失去工作机会,增加了他们失业的风险。

同时人工智能技术需要大量的数据进行学习和训练,这些数据往往包含了用户的个人信息和隐私。如果这些数据被不法分子窃取或滥用,就可能导致用户的隐私和安全问题。

人工智能技术虽然可以完成许多工作,但它本身并不具有道德判断力。这就需要人类对人工智能技术进行监管和管理,以防止它被滥用。例如,在军事领域,人工智能技术可以用于无人机、自动化武器等方面,但如果这些技术被恶意使用,就可能导致不可预测的后果和伤害。

当然,最为严峻的是,人工智能技术的应用,可能会导致社会分化。由于人工智能技术对于高技能、高知识、高素质人才的需求越来越大,他们往往能够获得更多的机会和回报。

相反,低技能、低知识、低素质的人可能会失去工作机会,进一步加剧社会的分化。

笔者观点

综上所述,人工智能技术的应用,对社会产生了深远的影响,不仅带来了诸多的优势和机会,也面临着许多的挑战和问题。因此,我们应该以积极的态度面对人工智能技术的发展,同时也应该警惕其中的风险和挑战,做好充分的准备和应对措施。

参考文献

[1]通向人工智能时代——兼论美国人工智能战略方向及对中国人工智能战略的借鉴[J].何哲.电子政务,2016(12)

[2]人工智能安全问题及其解决进路[J].杜严勇.哲学动态,2016(09)

[3]人工智能:“热闹”背后的“门道”[J].钟义信.科技导报,2016(07)

[4]一个科学新领域——开放的复杂巨系统及其方法论[J].钱学森.上海理工大学学报,2011(06)

[5]复杂网络与一类开放的复杂巨系统的探讨[J].崔霞,李耀东.复杂系统与复杂性科学,2004(01)

[6]复杂巨系统科学——一门21世纪的科学[J].戴汝为.自然杂志,1997(04)

[7]开创复杂巨系统的科学与技术—祝中国系统工程学会第八届学术年会的召开[J].钱学森.系统工程理论与实践,1995(01)返回搜狐,查看更多

2023全国人工智能院长论坛在京举办

2002年,北京大学成立全国首个智能科学系,最早设立智能科学与技术专业。2022年9月13日,教育部发布《研究生教育学科专业目录(2022年)》,智能科学与技术正式成为交叉学科门类中的一级学科。为了更好地把握时代脉搏,明确智能学科的发展道路,健全智能学科领域的人才培养体系,9月17日,2022全国人工智能院长论坛在京举办。

北京大学智能学院院长朱松纯围绕“智能学科前沿进展与展望”作主题报告。他指出,上世纪末以来,“符号落地”“常识获取”是笼罩在人工智能领域上空的两朵挥之不去的“乌云”。怎么解读各种智能现象?智能学科未来怎么发展?通过回顾人工智能的历史与现状,朱松纯给出了“从弱人工智能向通用人工智能转化,是人工智能发展的必经之路”的学科趋势研判。朱松纯认为,未来人工智能发展有三大趋势:一是计算机视觉、多智能体、机器人学、机器学习、认知推理、自然语言理解等六大领域的交叉、融合与统一;二是智能学科的对外与理工医等学科的交叉、升级、开拓;三是人工智能与人文社科的碰撞,以及未来人机共存的智能社会的治理问题。

中国工程院院士、中国自动化学会理事长郑南宁在围绕人工智能学科建设作特邀报告时指出,当前的人工智能面临指数级复杂性的任务,如常识与直觉的关系、情感创作与想象力等问题。“有问题的学科才有生命力”,而解决人工智能当前面临的问题,途径就是回到脑认知和神经科学领域,从人类大脑和智慧中获取灵感和启示。

以“新时代智能学科的定位与发展”为主题,来自清华大学、北京师范大学、吉林大学、北京航空航天大学、浙江大学、南方科技大学、华中科技大学等高校的智能学科相关学院负责人,围绕智能学科的内涵、外延、学科体系,智能科学与计算机科学的区别、各类高校的智能学科、智能学院与智能研究院如何协同发展等热点问题,线上线下展开了研讨。

本次论坛由北京大学主办,ACM中国、中国人工智能学会教育工作委员会、北京通用人工智能研究院协办,北京大学智能学院、北京大学人工智能研究院、北京大学王选计算机研究所承办。

人工智能前景展望

在谈人工智能之前,笔者要先讲下大数据。因为人工智能的应用是需要算法支持和数据支持的,优秀的算法+优质的数据=精良的模型两者之间的业务需求经常是相关的,技术也是互相服务的。

那么什么是大数据呢?

简单点说就是海量的数据,据传当今每天互联网用户产生的数据量足够刻录1.68亿张DVD(可以绕地球几圈?)。

那什么是大数据行业呢?主要包含大数据采集,大数据存储和大数据分析三个方向。其代表性岗位分别是:

python工程师/Java工程师(分布式爬虫),hadoop工程师/spark工程师(分布式文件存储集群)和R工程师/python工程师(数据分析与可视化)。(产品经理:我呢我呢????)

总结:大数据行业就是收集大量数据进行分析统计,从而得出有价值的结论,然后针对性的应用在各种场景。比如:微博用户情感倾向(民意调查)、事故多发段统计(导航提示)、热门景点推荐(旅游网站)、淘宝推荐(店商)等 

(著名的啤酒和尿布理论便是基于大数据的分析结果)

那么和人工智能的区别在哪呢?

大数据对于数据的利用,更像是一种‘有中生有’,是一种对现有数据的再归纳,精益求精。而人工智能的运用,更像是‘无中生有’,通过对已知数据的深度学习和归纳训练,人工智能可以自我总结出不同于人类,或人类难以总结的规律,这些规律被以模型的形式保存。通过这些模型,人工智能可以对多种情景进行有效的预测,然后运用在自动驾驶,自动写稿,音乐创作,智能家居等方面。 

(自动驾驶的运用)总结:人工智能可以通过分析数据学习类人类行为,而不是单纯的做数据统计分析。

所以,同样是用于服务人类的话,人工智能所能做到的,必将更贴近人类、符合人类需求。基于大数据之上,人工智能可以提供更强大的服务。

那么,在大数据各项技术、体系发展都较完善的当下, 人工智能作为一个风口上行业,是否也能开启一个新时代呢?

记得前两年,大数据行业炒得十分火热,搜索引擎上大数据培训琳琅满目,各大高校也争相开办大数据课程。时至今日,许多公司都推出了大数据相关产品,包括舆情监控、用户画像、各类账单、年报总结分析(某宝、某云音乐)。可以说,大数据服务已经渗透到了人民生活中的各方各面,并同时带来了许多便利。人们通过可视化数据服务可以了解社会的发展状况和各项价值预估,了解他人与自我的不同之处,明确自己的努力方向,进一步推动人民自己的生产力!

可见,当一项新型技术或一个新兴行业真正上升到社会价值层面,且具备国家政府、高等学府、高新企业等各方面支持,那么它的普及将会是时代的必然。

中国建“一带一路”生态环保大数据服务平台支持沿线国家经济转型2017年07月20日12:41一财网

外媒:中国将斥资21亿美元在京建人工智能产业园2018-01-0514:47:14来源:中国日报网

人工智能如今便正好处在这样的大环境下,不再只是单纯的被部分科学家驱使的风口行业,而是因为其具有新型生产力和科研工具的研究价值,被赋予了必须引领一个新时代的责任,这也是未来无数人们学习人工智能的意义所在。

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