让人工智能充分赋能经济社会发展
科技部等六部门发文统筹推进场景创新
让人工智能充分赋能经济社会发展
继2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》（以下简称《发展规划》）之后，科技部、教育部、工信部等六部门近日联合发布《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》（以下简称《指导意见》），在业界引发广泛关注。
作为深刻改变人类社会生活的革命性、战略性技术，人工智能在我国发展如何？怎样推动人工智能快速迭代升级？记者进行了采访。
从实验室走向生产生活，人工智能驶入发展快车道
如今，放眼大江南北，“人工智能”不再是一个学术名词，而是人们生产生活中的“常客”。
在旷视科技改造升级后的国药控股广州有限公司物流中心，随处可见人工智能的“身影”：智能移动机器人、智能堆垛机往来穿梭，成为搬运的主力军，智能五面扫描装置可实时读取运动中的药箱上的电子监管码，实现药品流通可追溯……智慧仓储物流不仅为该中心每年节约人力成本上百万元，更显著提高了工作效率，在疫情防控期间实现了医药物资配送的快速响应。
在位于浙江杭州滨江区的计算机视觉公司易思维的实验室，装配了高性能视觉传感器的工业机器人正在模拟汽车流水线的工位上忙碌。明察秋毫的“眼睛”和自主决策的“大脑”，助力冲压、焊接、涂装、总装四大汽车制造环节的智能化升级，既省工省时又提质增效。易思维研发的工业视觉检测成套装备体系，已在上汽大众、一汽大众、特斯拉等数十家国内外厂商的200多个整车厂落地开花，在“冲、焊、涂、总”四大环节上实现系统化应用。
在华为打造的5G智慧煤矿——晋能控股集团塔山煤矿，地下500米的矿井实现了智能互联：智能巡检机器人往来探视，工人可一键呼叫“网约车”、实时手机视频通话。依托“会说话”“能决策”的智能化综放开采设备，塔山煤矿采煤工效提升40%以上。
在日常生活中，人工智能也无处不在：对着手机眨眨眼，几秒内就可以完成身份认证；手环、手表等智能终端，及时提醒用户健康状况……
“《发展规划》实施至今，我国的人工智能已由实验室走向生产生活的方方面面，驶上了发展快车道。”科技部新一代人工智能发展研究中心主任、中国科学技术信息研究所所长赵志耘认为，“生产更高效、生活更精彩”的背后，是人工智能科技的显著进步。“我国在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、类脑计算等领域涌现出一批重要理论成果，大规模预训练模型等前沿研究达到国际先进水平，人工智能基础软硬件快速发展，基于自主技术的人工智能产业生态已初步形成。”
科技部新一代人工智能发展研究中心提供的数据显示，5年来我国智能产业规模持续壮大，企业数量以及风险投资额居世界前列：2021年人工智能核心产业规模超过4000亿元，企业超过3000家；人工智能领域风险投资额占全球比重从2013年的不到5%增长到2021年的20%左右，跃居世界第二。
把新技术应用到实践中，通过迭代不断成熟提升
《指导意见》从打造人工智能重大场景、提升人工智能场景创新能力、加快推动人工智能场景开放等方面，统筹推进人工智能场景创新。
“这不仅是稳经济、培育新增长点的权宜之计，更是促进人工智能更高水平应用、更好支撑高质量发展的长远之策。”科技部战略规划司副司长邢怀滨说，“从全国来看，目前仍存在对场景创新认识不到位、重大场景系统设计不足、场景机会开放程度不够、场景创新生态不完善等问题，急需加强人工智能场景创新。”
邢怀滨告诉记者，场景创新是以新技术的创造性应用为导向，以供需联动为路径，实现新技术迭代升级和产业快速增长的过程。“这个‘牛鼻子’有多方面的牵引效应：直接推动人工智能技术的推广应用，加快传统产业的提质升级；在应用中发现新需求、凝练新课题，从需求侧反推人工智能技术体系的提升完善；促进人工智能相关软硬件技术及其标准的对接、贯通，进而形成全国统一的技术生态、产业生态。”
“目前人工智能正处在新的发展阶段，技术日趋成熟可用，各行业对人工智能技术需求迫切。”赵志耘说，在这个阶段，最重要的是把新技术应用到实践中，通过迭代不断成熟提升。“场景创新作为一种目标导向、应用导向的研发新机制，既有利于引导学术界更好地聚焦行业问题、优化研发方向，也有利于引导企业尽快把理论成果、技术成果快速转化为行业效果。”
易思维创始人兼CEO郭寅认为，人工智能是一门强应用相关的技术学科，从最早的雏形发展到今天，都离不开在各类应用场景中发现问题、解决难题、迭代技术，人工智能技术发展与场景应用创新是个相互促进、螺旋上升的过程。“随着《指导意见》的实施，我国人工智能技术将迎来加快迭代升级的新热潮。”
加快构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态
8月15日，科技部启动支持建设新一代人工智能示范应用场景，发布了智慧农场、智能港口、智能矿山、智能工厂等首批支持的十大应用场景。
“人工智能的应用场景涉及生产、生活的方方面面，不能眉毛胡子一把抓。我们坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康谋篇布局，以充分挖掘人工智能的价值。”邢怀滨说，“按照提高生产能效、改善工作方式、方便群众生活等主要标准，我们希望尽快打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景，加快构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态，让人工智能充分赋能经济社会发展。”
“人工智能是渗透面广、带动性强、影响深刻的新生事物，政府和市场要各司其职、协同发力，真正把充分发挥市场作用和更好发挥政府作用有机结合起来。”邢怀滨强调，一方面，要坚持企业在场景创新全过程中的主体地位，鼓励企业放手去干、去闯；另一方面，政府要与学术界、企业界紧密合作，在相关社会伦理、规则制定、法制完善等方面履职尽责。
“中国拥有全球最齐全的产业体系和超大规模的消费市场，丰富繁多的应用场景为人工智能提供了巨大的用武之地。”邢怀滨表示，“经过全社会的共同努力，中国一定能在新一代人工智能这个赛道上跑出好成绩。”（记者赵永新）
【纠错】【责任编辑:吴咏玲】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）
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人工智能的创新发展与社会影响
党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明了方向。2018世界人工智能大会9月17日在上海开幕，习总书记致信祝贺并强调指出人工智能发展应用将有力提高经济社会发展智能化水平，有效增强公共服务和城市管理能力。深入学习领会习总书记关于人工智能的一系列重要论述，务实推进我国《新一代人工智能发展规划》，有效规避人工智能“鸿沟”，着力收获人工智能“红利”，对建设世界科技强国、实现“两个一百年”的奋斗目标具有重大战略意义。
一、引言
1956年人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）的概念被正式提出，标志着人工智能学科的诞生，其发展目标是赋予机器类人的感知、学习、思考、决策和行动等能力。经过60多年的发展，人工智能已取得突破性进展，在经济社会各领域开始得到广泛应用并形成引领新一轮产业变革之势，推动人类社会进入智能化时代。美国、日本、德国、英国、法国、俄罗斯等国家都制定了发展人工智能的国家战略，我国也于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏等地政府也相继出台推动人工智能发展的相关政策文件，社会各界对人工智能的重大战略意义已形成广泛共识。
跟其他高科技一样，人工智能也是一把双刃剑。如何认识人工智能的社会影响，也有“天使派”和“魔鬼派”之分。“天使派”认为，人工智能领域的科技创新和成果应用取得重大突破，有望引领第四次工业革命，对社会、经济、军事等领域将产生变革性影响，在制造、交通、教育、医疗、服务等方面可以造福人类；“魔鬼派”认为，人工智能是人类的重大威胁，比核武器还危险，有可能引发第三次世界大战。2018年2月，牛津大学、剑桥大学和OpenAI公司等14家机构共同发布题为《人工智能的恶意使用：预测、预防和缓解》的报告，指出人工智能可能给人类社会带来数字安全、物理安全和政治安全等潜在威胁，并给出了一些建议来减少风险。
总体上看，已过花甲之年的人工智能当前的发展具有“四新”特征：以深度学习为代表的人工智能核心技术取得新突破、“智能+”模式的普适应用为经济社会发展注入新动能、人工智能成为世界各国竞相战略布局的新高地、人工智能的广泛应用给人类社会带来法律法规、道德伦理、社会治理等方面一系列的新挑战。因此人工智能这个机遇与挑战并存的新课题引起了全球范围内的广泛关注和高度重视。虽然人工智能未来的创新发展还存在不确定性，但是大家普遍认可人工智能的蓬勃兴起将带来新的社会文明，将推动产业变革，将深刻改变人们的生产生活方式，将是一场影响深远的科技革命。
为了客观认识人工智能的本质内涵和创新发展，本报告在简要介绍人工智能基本概念与发展历程的基础上，着重分析探讨人工智能的发展现状和未来趋势，试图揭示人工智能的真实面貌。很显然，在当下人工智能蓬勃发展的历史浪潮中如何选择中国路径特别值得我们深入思考和探讨。因此，本报告最后就我国人工智能发展态势、存在问题和对策建议也进行了阐述。
二、人工智能的发展历程与启示
1956年夏，麦卡锡（JohnMcCarthy）、明斯基（MarvinMinsky）、罗切斯特（NathanielRochester）和香农（ClaudeShannon）等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。人工智能的目标是模拟、延伸和扩展人类智能，探寻智能本质，发展类人智能机器。人工智能充满未知的探索道路曲折起伏，如何描述1956年以来60余年的人工智能发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能60余年的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年-20世纪60年代初。人工智能概念在1956年首次被提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序、LISP表处理语言等，掀起了人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：60年代-70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入了低谷。
三是应用发展期：70年代初-80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入了应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：80年代中-90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：90年代中-2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，信息与数据的汇聚不断加速，互联网应用的不断普及加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年IBM深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念，这些都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年-至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越科学与应用之间的“技术鸿沟”，图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等具有广阔应用前景的人工智能技术突破了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术瓶颈，人工智能发展进入爆发式增长的新高潮。
通过总结人工智能发展历程中的经验和教训，我们可以得到以下启示：
（一）尊重学科发展规律是推动学科健康发展的前提。科学技术的发展有其自身的规律，顺其者昌，违其者衰。人工智能学科发展需要基础理论、数据资源、计算平台、应用场景的协同驱动，当条件不具备时很难实现重大突破。
（二）基础研究是学科可持续发展的基石。加拿大多伦多大学杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）教授坚持研究深度神经网络30年，奠定人工智能蓬勃发展的重要理论基础。谷歌的DeepMind团队长期深入研究神经科学启发的人工智能等基础问题，取得了阿尔法狗等一系列重大成果。
（三）应用需求是科技创新的不竭之源。引领学科发展的动力主要来自于科学和需求的双轮驱动。人工智能发展的驱动力除了知识与技术体系内在矛盾外，贴近应用、解决用户需求是创新的最大源泉与动力。比如专家系统人工智能实现了从理论研究走向实际应用的突破，近些年来安防监控、身份识别、无人驾驶、互联网和物联网大数据分析等实际应用需求带动了人工智能的技术突破。
（四）学科交叉是创新突破的“捷径”。人工智能研究涉及信息科学、脑科学、心理科学等，上世纪50年代人工智能的出现本身就是学科交叉的结果。特别是脑认知科学与人工智能的成功结合，带来了人工智能神经网络几十年的持久发展。智能本源、意识本质等一些基本科学问题正在孕育重大突破，对人工智能学科发展具有重要促进作用。
（五）宽容失败应是支持创新的题中应有之义。任何学科的发展都不可能一帆风顺，任何创新目标的实现都不会一蹴而就。人工智能60余载的发展生动地诠释了一门学科创新发展起伏曲折的历程。可以说没有过去发展历程中的“寒冬”就没有今天人工智能发展新的春天。
（六）实事求是设定发展目标是制定学科发展规划的基本原则。达到全方位类人水平的机器智能是人工智能学科宏伟的终极目标，但是需要根据科技和经济社会发展水平来设定合理的阶段性研究目标，否则会有挫败感从而影响学科发展，人工智能发展过程中的几次低谷皆因不切实际的发展目标所致。
三、人工智能的发展现状与影响
人工智能经过60多年的发展，理论、技术和应用都取得了重要突破，已成为推动新一轮科技和产业革命的驱动力，深刻影响世界经济、政治、军事和社会发展，日益得到各国政府、产业界和学术界的高度关注。从技术维度来看，人工智能技术突破集中在专用智能，但是通用智能发展水平仍处于起步阶段；从产业维度来看，人工智能创新创业如火如荼，技术和商业生态已见雏形；从社会维度来看，世界主要国家纷纷将人工智能上升为国家战略，人工智能社会影响日益凸显。
（一）专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定领域的人工智能技术（即专用人工智能）由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，因此形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域，统计学习是专用人工智能走向实用的理论基础。深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习理论在计算机视觉、语音识别、自然语言理解、人机博弈等方面取得成功应用。例如，阿尔法狗在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，语音识别系统5.1%的错误率比肩专业速记员，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平，等等。
（二）通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。虽然包括图像识别、语音识别、自动驾驶等在内的专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用智能系统的研究与应用仍然是任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。美国国防高级研究计划局（DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，简称DARPA）把人工智能发展分为三个阶段：规则智能、统计智能和自主智能，认为当前国际主流人工智能水平仍然处于第二阶段，核心技术依赖于深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习，AI系统在信息感知（Perceiving）、机器学习（Learning）等智能水平维度进步显著，但是在概念抽象（Abstracting）和推理决策（Reasoning）等方面能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
（三）人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，在其2017年的年度开发者大会上，谷歌明确提出发展战略从“MobileFirst”（移动优先）转向“AIFirst”（AI优先）；微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿，麦肯锡报告2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长，全球知名风投调研机构CBInsights报告显示2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
（四）创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术（IT）和产业的发展史就是新老IT巨头抢滩布局IT创新生态的更替史。例如，传统信息产业IT（InformationTechnology）代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网IT（InternetTechnology）代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等，目前智能科技IT（IntelligentTechnology）的产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动AI技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理GPU服务器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。在技术生态方面，人工智能算法、数据、图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）/张量处理器（TensorProcessingUnit，简称TPU）/神经网络处理器（NeuralnetworkProcessingUnit，NPU）计算、运行/编译/管理等基础软件已有大量开源资源，例如谷歌的TensorFlow第二代人工智能学习系统、脸书的PyTorch深度学习框架、微软的DMTK分布式学习工具包、IBM的SystemML开源机器学习系统等；此外谷歌、IBM、英伟达、英特尔、苹果、华为、中国科学院等积极布局人工智能领域的计算芯片。在人工智能商业和应用生态布局方面，“智能+X”成为创新范式，例如“智能+制造”、“智能+医疗”、“智能+安防”等，人工智能技术向创新性的消费场景和不同行业快速渗透融合并重塑整个社会发展，这是人工智能作为第四次技术革命关键驱动力的最主要表现方式。人工智能商业生态竞争进入白热化，例如智能驾驶汽车领域的参与者既有通用、福特、奔驰、丰田等传统龙头车企，又有互联网造车者如谷歌、特斯拉、优步、苹果、百度等新贵。
（五）人工智能上升为世界主要国家的重大发展战略。人工智能正在成为新一轮产业变革的引擎，必将深刻影响国际产业竞争格局和一个国家的国际竞争力。世界主要发达国家纷纷把发展人工智能作为提升国际竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧积极谋划政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。无论是德国的“工业4.0”、美国的“工业互联网”、日本的“超智能社会”、还是我国的“中国制造2025”等重大国家战略，人工智能都是其中的核心关键技术。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，开启了我国人工智能快速创新发展的新征程。
（六）人工智能的社会影响日益凸显。人工智能的社会影响是多元的，既有拉动经济、服务民生、造福社会的正面效应，又可能出现安全失控、法律失准、道德失范、伦理失常、隐私失密等社会问题，以及利用人工智能热点进行投机炒作从而存在泡沫风险。首先，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，促进社会生产力的整体跃升，推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域发展积极正面影响。与此同时，我们也要看到人工智能引发的法律、伦理等问题日益凸显，对当下的社会秩序及公共管理体制带来了前所未有的新挑战。例如，2016年欧盟委员会法律事务委员会提交一项将最先进的自动化机器人身份定位为“电子人（electronicpersons）”的动议，2017年沙特阿拉伯授予机器人“索菲亚”公民身份，这些显然冲击了传统的民事主体制度。那么，是否应该赋予人工智能系统法律主体资格？另外在人工智能新时代，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题都需要我们从法律法规、道德伦理、社会管理等多个角度提供解决方案。
由于人工智能与人类智能密切关联且应用前景广阔、专业性很强，容易造成人们的误解，也带来了不少炒作。例如，有些人错误地认为人工智能就是机器学习（深度学习），人工智能与人类智能是零和博弈，人工智能已经达到5岁小孩的水平，人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平，30年内机器人将统治世界，人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。还有不少人对人工智能预期过高，以为通用智能很快就能实现，只要给机器人发指令就可以干任何事。另外，有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益的现象时有发生。因此，我们有义务向社会大众普及人工智能知识，引导政府、企业和广大民众科学客观地认识和了解人工智能。
四、人工智能的发展趋势与展望
人工智能经过六十多年的发展突破了算法、算力和算料（数据）等“三算”方面的制约因素，拓展了互联网、物联网等广阔应用场景，开始进入蓬勃发展的黄金时期。从技术维度看，当前人工智能处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有数据、能耗、泛化、可解释性、可靠性、安全性等诸多瓶颈，创新发展空间巨大，从专用到通用智能，从机器智能到人机智能融合，从“人工+智能”到自主智能，后深度学习的新理论体系正在酝酿；从产业和社会发展维度看，人工智能通过对经济和社会各领域渗透融合实现生产力和生产关系的变革，带动人类社会迈向新的文明，人类命运共同体将形成保障人工智能技术安全、可控、可靠发展的理性机制。总体而言，人工智能的春天刚刚开始，创新空间巨大，应用前景广阔。
（一）从专用智能到通用智能。如何实现从狭义或专用人工智能（也称弱人工智能，具备单一领域智能）向通用人工智能（也称强人工智能，具备多领域智能）的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是国际研究与应用领域的挑战问题。2016年10月美国国家科学技术委员会发布了《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯（DemisHassabis）提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年7月成立了通用人工智能实验室，100多位感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
（二）从人工智能到人机混合智能。人工智能的一个重要研究方向就是借鉴脑科学和认知科学的研究成果，研究从智能产生机理和本质出发的新型智能计算模型与方法，实现具有脑神经信息处理机制和类人智能行为与智能水平的智能系统。在美国、欧盟、日本等国家和地区纷纷启动的脑计划中，类脑智能已成为核心目标之一。英国工程与自然科学研究理事会EPSRC发布并启动了类脑智能研究计划。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。人机混合智能得到了我国新一代人工智能规划、美国脑计划、脸书（脑机语音文本界面）、特斯拉汽车创始人埃隆·马斯克（人脑芯片嵌入和脑机接口）等的高度关注。
（三）从“人工+智能”到自主智能系统。当前人工智能的研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预：人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据（非常费时费力）、用户需要人工适配智能系统等。因此已有科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类AI”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低AI人员成本。
（四）人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、材料等传统科学的发展。例如，2018年美国麻省理工学院启动的“智能探究计划”（MITIntelligenceQuest）就联合了五大学院进行协同攻关。
（五）人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来十年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，在现有基础上能够提高劳动生产率40%；美、日、英、德、法等12个发达国家（现占全球经济总量的一半）到2035年，年经济增长率平均可以翻一番。2018年麦肯锡的研究报告表明到2030年人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
（六）人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出未来五年人工智能提升各行业运转效率，其中教育业提升82%，零售业71%，制造业64%，金融业58%。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
（七）人工智能领域的国际竞争将日趋激烈。“未来谁率先掌握人工智能，谁就能称霸世界”。2018年4月，欧盟委员会计划2018-2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即提出谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
（八）人工智能的社会学将提上议程。水能载舟，亦能覆舟。任何高科技也都是一把双刃剑。随着人工智能的深入发展和应用的不断普及，其社会影响日益明显。人工智能应用得当、把握有度、管理规范，就能有效控制负面风险。为了确保人工智能的健康可持续发展并确保人工智能的发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，深入分析人工智能对未来经济社会发展的可能影响，制定完善的人工智能法律法规，规避可能风险，确保人工智能的正面效应。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所(UNICRI)决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。2018年4月，欧洲25个国家签署了《人工智能合作宣言》，从国家战略合作层面来推动人工智能发展，确保欧洲人工智能研发的竞争力，共同面对人工智能在社会、经济、伦理及法律等方面的机遇和挑战。
五、我国人工智能的发展态势与思考
我国当前人工智能发展的总体态势良好。中国信通院联合高德纳咨询公司（Gartner）于2018年9月发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》报告统计，我国（不含港澳台地区）人工智能企业总数位列全球第二（1040家），仅次于美国（2039家）。在人工智能总体水平和应用方面，我国也处于国际前列，发展潜力巨大，有望率先突破成为全球领跑者。但是我们也要清醒地看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
一是高度重视。党和国家高度重视并大力发展人工智能。党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明方向。2016年7月习总书记明确指出，人工智能技术的发展将深刻改变人类社会生活，改变世界，应抓住机遇，在这一高技术领域抢占先机。在党的十九大报告中，习总书记强调“要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。在2018年两院院士大会上，习总书记再次强调要“推进互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，做大做强数字经济”。在2017年和2018年的《政府工作报告》中，李克强总理都提到了要加强新一代人工智能发展。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动，人工智能将成为今后一段时期的国家重大战略。发改委、工信部、科技部、教育部、中央网信办等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
二是态势喜人。根据2017年爱思唯尔（Elsevier）文献数据库SCOPUS统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。从2012年开始，我国在人工智能领域新增专利数量已经开始超越美国。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成全球人工智能投融资规模最大国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。近两年，清华大学、北京大学、中国科学院大学、浙江大学、上海交通大学、南京大学等高校纷纷成立人工智能学院。2015年开始的中国人工智能大会（CCAI）已连续成功召开四届、规模不断扩大，人工智能领域的教育、科研与学术活动层出不穷。
三是差距不小。我国人工智能在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在较大差距。英国牛津大学2018年的一项研究报告指出中国的人工智能发展能力大致为美国的一半水平。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，存在“头重脚轻”的不均衡现象。在Top700全球AI人才中，中国虽然名列第二，但入选人数远远低于占一半数量的美国。据领英《全球AI领域人才报告》统计，截至2017年一季度全球人工智能领域专业技术人才数量超过190万，其中美国超过85万，我国仅超过5万人，排名全球第7位。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家AI计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快，对可能产生的社会影响还缺少深度分析。
四是前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出到2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
人类社会已开始迈入智能化时代，人工智能引领社会发展是大势所趋，不可逆转。经历六十余年积累后，人工智能开始进入爆发式增长的红利期。伴随着人工智能自身的创新发展和向经济社会的全面渗透，这个红利期将持续相当长的时期。现在是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧需要深入思考。
（一）树立理性务实的发展理念。围棋人机大战中阿尔法狗战胜李世石后，社会大众误以为人工智能已经无所不能，一些地方政府、社会企业、风险资金因此不切实际一窝蜂发展人工智能产业，一些别有用心的机构则有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益。这种“一拥而上、一哄而散”的跟风行为不利于人工智能的健康可持续发展。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。根据高德纳咨询公司发布的技术发展曲线，当前智能机器人、认知专家顾问、机器学习、自动驾驶等人工智能热门技术与领域正处于期望膨胀期，但是通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初步阶段，人工智能还有很多“不能”，实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此发展人工智能不能以短期牟利为目的，要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，并务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
（二）加强基础扎实的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。在此发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。根据2017年爱思唯尔文献数据库SCOPUS统计结果，尽管我国在人工智能领域发表的论文数量已经排名世界第一，但加权引文影响力则只排名34位。为了客观评价我国在人工智能基础研究方面的整体实力，我们搜索了SCI期刊、神经信息处理系统大会（ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems，简称NIPS）等主流人工智能学术会议关于通用智能、深度学习、类脑智能、脑智融合、人机博弈等关键词的论文统计情况，可以清楚看到在人工智能前沿方向中国与美国相比基础实力存在巨大差距：在高质量论文数量方面（按中科院划定的SCI一区论文标准统计），美国是中国的5.34倍（1325:248）；在人才储备方面（SCI论文通讯作者），美国是中国的2.12倍（4804:2267）。
我国应对标国际最高水平，建设面向未来的人工智能基础科学研究中心，重点发展原创性、基础性、前瞻性、突破性的人工智能科学。应该鼓励科研人员瞄准人工智能学科前沿方向开展引领性原创科学研究，通过人工智能与脑认知、神经科学、心理学等学科的交叉融合，重点聚焦人工智能领域的重大基础性科学问题，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
（三）构建自主可控的创新生态。美国谷歌、IBM、微软、脸书等企业在AI芯片、服务器、操作系统、开源算法、云服务、无人驾驶等方面积极构建创新生态、抢占创新高地，已经在国际人工智能产业格局中占据先机。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。美国对中兴通讯发禁令一事充分说明自主可控“核高基”技术的重要性，我国应该吸取在核心电子器件、高端通用芯片及基础软件方面依赖进口的教训，避免重蹈覆辙，着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如军民融合、产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。
另外，我们需要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过标准实施加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
（四）建立协同高效的创新体系。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，但是单一的创新主体很难实现政策、市场、技术、应用等方面的全面突破。目前我国学术界、产业界、行业部门在人工智能发展方面各自为政的倾向比较明显，数据资源开放共享不够，缺少对行业资源的有效整合。相比而言，美国已经形成了全社会、全场景、全生态协同互动的人工智能协同创新体系，军民融合和产学研结合都做得很好。我国应在体制机制方面进一步改革创新，建立“军、政、产、学、研、用”一体的人工智能协同创新体系。例如，国家进行顶层设计和战略规划，举全国优势力量设立军事智能的研发和应用平台，提供“人工智能+X”行业融合、打破行业壁垒和行政障碍的激励政策；科技龙头企业引领技术创新生态建设，突破人工智能的重大技术瓶颈；高校科研机构进行人才培养和原始创新，着力构建公共数据资源与技术平台，共同建设若干标杆性的应用创新场景，推动成熟人工智能技术在城市、医疗、金融、文化、农业、交通、能源、物流、制造、安全、服务、教育等领域的深度应用，建设低成本高效益广范围的普惠型智能社会。
（五）加快创新人才的教育培养。发展人工智能关键在人才，中高端人才短缺已经成为我国人工智能做大做强的主要瓶颈。另外，我国社会大众的人工智能科技素养也需要进一步提升，每一个人都需要去适应人工智能时代的科技浪潮。在加强人工智能领军人才培养引进的同时，要面向技术创新和产业发展多层次培养人工智能创新创业人才。《新一代人工智能发展规划》提出逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能课程。目前人工智能科普活动受到各地学校的欢迎，但是缺少通俗易懂的高质量人工智能科普教材、寓教于乐的实验设备和器材、开放共享的教学互动资源平台。国家相关部门应高度重视人工智能教育领域的基础性工作，增加投入，组织优势力量，加强高水平人工智能教育内容和资源平台建设，加快人工智能专业的教学师资培训，从教材、教具、教师等多个环节全面保障我国人工智能教育工作的开展。
（六）推动共担共享的全球治理。人工智能将重塑全球政治和经济格局，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能将进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。美国、日本、德国等通过人工智能和机器人的技术突破和广泛应用弥补他们的人力成本劣势，希望制造业从新兴国家回流发达国家。目前看，我国是发展中国家阵容中唯一有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应采取不同于一些国家的“经济垄断主义、技术保护主义、贸易霸凌主义”路线，尽快布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合国家“一带一路”战略，向亚洲、非洲、南美等经济欠发达地区输出高水平、低成本的“中国智造”成果、提供人工智能时代的中国方案，为让人工智能时代的“智能红利”普惠人类命运共同体做出中国贡献！
（七）制定科学合理的法律法规。要想实实在在收获人工智能带来的红利，首先应保证其安全、可控、可靠发展。美国和欧洲等发达国家和地区十分重视人工智能领域的法律法规问题。美国白宫多次组织这方面的研讨会、咨询会；特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能；科研人员自发签署23条“阿西洛马人工智能原则”，意图在规范人工智能科研及应用等方面抢占先机。我国在人工智能领域的法律法规制定及风险管控方面相对滞后，这种滞后局面与我国现阶段人工智能发展的整体形势不相适应，并可能成为我国人工智能下一步创新发展的一大掣肘。因此，有必要大力加强人工智能领域的立法研究，制定相应的法律法规，建立健全公开透明的人工智能监管体系，构建人工智能创新发展的良好法规环境。
（八）加强和鼓励人工智能社会学研究。人工智能的社会影响将是深远的、全方位的。我们当未雨绸缪，从国家安全、社会治理、就业结构、伦理道德、隐私保护等多个维度系统深入研究人工智能可能的影响，制定合理可行的应对措施，确保人工智能的正面效应。应大力加强人工智能领域的科普工作，打造科技与伦理的高效对话机制和沟通平台，消除社会大众对人工智能的误解与恐慌，为人工智能的发展营造理性务实、积极健康的社会氛围。
六、结束语
人工智能经过60多年的发展，进入了创新突破的战略机遇期和产业应用的红利收获期，必将对生产力和产业结构以及国际格局产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。但是，我们需要清醒看到通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初级阶段，人工智能不是万能，人工智能还有很多“不能”。我们应当采取理性务实的发展路径，扎实推进基础研究、技术生态、人才培养、法律规范等方面的工作，在开放中创新，在创新中发展，全速跑赢智能时代，着力建设人工智能科技强国！
（主讲人系中国科学院院士）
人工智能何以促进未来教育发展
原标题：人工智能何以促进未来教育发展自工业革命以来，人类社会的发展总是在技术与教育的角逐互动中前行。技术作为推动人类历史发展的核心推进力，与教育这一“人力资本发动机”竞相成为推动经济社会发展的主力。人工智能作为第四次工业革命的显著标签，其飞速发展正在逐步塑造社会、经济、生活等领域的业务新形态，也不断带来颠覆性、丰富性、创新性的新业态。面对人工智能技术对整个社会发展的刺激，教育如何发展，成为值得思考的重要问题。
人工智能凸显创新人才发展挑战
作为引发第四次科技革命的核心技术，人工智能促进社会经济和科技的指数级发展，对人力资本的质量与供给产生了新的需求，人工智能与人力资源之间的相互依存关系产生了前所未有的张力，教育的超前性更是受到前所未有的挑战。第一，知识增长的指数发展使得未来人才需要哪些方面的准备具有极大的不确定性。第二，智力劳动者比重增加，创新人才成为时代发展的刚需。人工智能技术与生产过程的深度融合，会极大压缩生产领域的从业者需求，特别是那些人工智能胜出的领域。第三，人工智能技术的兴起引发高技术产业、新兴产业、新型服务行业更广阔的发展空间，从而使得创新型人才、复合型人才、高技术人才等在劳动力结构中需求激增。人工智能技术无法取代的创造性、灵活性、人文性等能力将成为智能化时代人才竞争的关键。教育肩负培养创新人才、为未来人才提前布局的使命。回溯历史，我们可以得到的经验是，只有教育领先于技术的发展步伐，为技术推进的社会提前做好人力资源的布局，社会的发展才有后劲。因此，在人工智能推进社会更飞速发展的今天，必须回答好什么样的教育才能承载提前布局人力资源的使命，以应对未知社会的人才挑战这一问题。
人工智能催生新的知识生产方式
在人工智能的影响下，人类知识生产加剧变化，知识增量呈现指数级态势。教育的传承性发展将不再局限于知识的传授与继承，而强调知识创造与创新，人工智能的介入更是催生了新的知识生产方式。其一，人工智能强大的知识发现能力缩短了知识生产周期。随着深度学习、强化学习等新的机器学习算法的发展，人工智能除了可以加快知识的生产、访问和利用，还可以从数据中提取隐含的、未知的、潜在的、有用的信息（知识），从而扩展知识创造的能力。其二，人机协同的智能模式扩大了知识创造的机会与可能性。人工智能技术不仅促进人的群智协同创新，而且可以实现人类与人工智能代理协同，后者所具有的超强计算能力，可以极大加速知识生产，催生知识的众创，以及人机协同知识创新。人工智能催生的新的知识生产方式对教育的挑战是，教育不再局限于知识传承，而更是知识的创新。未来学校教育必须教会学生如何与人工智能技术协同合作，呵护学习者“能学”，以及高度重视学生辨析知识能力的培养，召唤学习者“会学”，促进学习者在人机交互中实现知识更新与创造。
人工智能变革学习方式带来创造力与活力释放可能
人工智能已经引发了诸多领域与行业的深刻变革，对教育的系统性变革更是呼之欲出，为学习方式的变革带来了可能。首先，人工智能技术带来规模化教育的个性化可能。人工智能构建的智慧学习环境不仅创造灵活的学习空间，还能感知学习情境、识别学生特征，为学生提供个性学习支持。其次，人工智能技术带来标准化教育下的适应性可能。人工智能通过动态学习诊断、反馈与资源推荐的自适应学习机制，可以适应学生动态变化的学习需求，从而打破标准化的教育限制，释放出学生的创造力与活力。最后，人工智能改善结构化的授导方式，释放教师的创造力与教学活力而专注于人性化的学习设计。教师烦琐重复性的工作能够被智能机器所替代，智能分析技术能为教师精准定位学生的学习问题与需求，教师的角色将转向更加优秀的学习设计师，专注于“如何让学生学好”，注重培养学生的能力和思维，将更多时间用于学习活动设计以及与学生的个性化互动交流，为学生提供个性化学习支持服务。人工智能的发展以及与教育教学的深度融合，给教育的改革创新带来了更多选择，教育需要发挥技术的赋能、增能、使能优势满足教育的功用性追求，也要坚守教育的育人初心和使命传递人文性价值，以学生的成长发展为前提探索可以实践的学习方式、学习设计，通过人工智能释放出教育的更大活力。
人工智能引发领域与行业变革催生教育生态升级
人工智能对其他领域与行业的变革影响也会延伸到教育领域，因为教育是关乎社会发展全局的事业。一方面，人工智能所发挥的增强、替代、改善、变革等作用，突出体现在对社会生产和生活各个领域所产生的行业重塑作用，以及对人力的释放。另一方面，这些重塑作用和人力的释放，引发了社会领域与行业的变革，促使了社会人才需求的转向；而教育是社会人才资源输出的重要领地，需要为此作出有力回应，从而催生教育生态升级。人工智能加速了教育深化改革的进程，推动了系统内部的更新再造。数字技术已经对教师学生、课程、教学方式、学习体验、评价、管理等教育要素产生了深刻影响，并通过逐步的再造教育流程，变革着教育生态。而人工智能则在进一步加速这一过程，以一种颠覆性创新的态势，拓展系统内各要素的内涵，改善和延展系统内部关系，重塑教育系统功能与形态。人工智能拓展了教育边界，助推未来学校建设。未来学校将借助技术的力量，把校外学习场所（如科技馆、博物馆）和线上学习场所都纳入“学校”的范畴，整合社会各领域的教育资源，形成一种全新的育人环境。同时，数字孪生等新技术促进现实空间与虚拟空间的交互融合，通过创建人、物、环境数字孪生体，实现物理空间与数字空间的双向映射、动态交互和实时连接。对教育系统内部的升级改造以及空间资源的拓展，能够使其更好地与社会领域衔接，更好地提供适应未来生活和工作的创新人才成长场所。
人工智能关乎强国战略目标实现
教育应服务于国家战略布局，为抢占人工智能发展先机，构筑先发优势；为国际竞争、社会发展输出创新人才，支持科学技术的自主研发。当前，世界各国纷纷把发展人工智能上升到国家战略的高度，以抢占新一轮科技革命的机遇高点以及全球竞争中的主动权。《新一代人工智能发展规划》提出我国要“成为世界主要人工智能创新中心”的战略目标，全局部署了经济、教育、科技、社会发展和国家安全等重要方面。教育强国战略是科教兴国战略、人才强国战略和创新驱动发展战略等重要战略的逻辑起点，人工智能对教育的人才培养能力提出更高要求。近年来，世界各国在发展人工智能的同时也面临巨大挑战，如创新人才问题、高新技术自主可控问题等。人工智能的国际竞争本质是人才的较量，这需要教育从战略层面予以回应。因此，教育在战略上起引领作用，就要既充分发挥智能技术优势推动教育生态系统升级，又谋篇布局为国家发展提供人才支撑。立足技术与教育在角逐中互为塑造的视角，对人工智能促进未来教育发展的探索，更需要在战略上把握先机，通过教育为社会各领域输出创新人才，支撑社会各领域转型升级以及人工智能等高新科技的创新发展，为强国战略注入持续活力与能量。
教育在与技术的角逐中共同推动社会的发展。教育具有超前性、人文性、传承性、战略性及生态性等特点。在人工智能技术的指数式发展面前，教育的超前性变得难以维系；需要慢工出细活的人文性与满足社会用人需求的工具性之间呈现时空拉锯和矛盾；对人类知识的传承则变身为历史传承、人际共创以及人机共创的多重特征。随着人工智能技术推动的发展加速，教育的发展战略、前瞻性谋划，是一个时不我待、任重道远的重要课题。
（作者：顾小清，系国家社科基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”首席专家、华东师范大学教育信息技术学系教授）
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促进人工智能和实体经济深度融合——智能经济加速跑 发展引擎更强劲
习近平总书记指出，“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，努力实现高质量发展”。党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视智能经济发展，促进人工智能和实体经济深度融合，为高质量发展注入强劲动力。
广东鹅岭风电场，丘陵山脉间，数十台风力发电机迎风矗立。这里产生的每一度“绿电”，都离不开人工智能的贡献。
“检修依靠智能巡检，远在北京也能在‘云端’管理这些30层楼高的‘大家伙’，效率比人工巡检提升10倍；保供依靠智能算法，发电、用电自动匹配，解决供电不稳定问题。”百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖自豪地说，百度的电力智能化技术已在20多个省份广泛应用。
蓬勃发展势头强
近年来，我国智能经济蓬勃发展，产业规模快速增长。2021年人工智能核心产业规模超过4000亿元，比2019年同期增长6倍多。广义来看，我国数字经济规模从2017年的27.2万亿元增至2021年的45.5万亿元，规模稳居世界第二。
中国信息通信研究院院长余晓晖认为，良好的设施网络、巨大的市场需求和澎湃的创新热情，为数字经济发展壮大提供了有力支撑。
基础设施更完善。我国已建成全球规模最大、技术领先的网络基础设施，5G基站超过185万个，占全球总数超过60%，培育大型工业互联网平台超过150家、连接工业设备超过7800万台（套）。在全球算力分布统计中，我国智能算力总规模占比26%。
市场空间更广阔。余晓晖分析，我国有10.51亿网民，有全球最大、最活跃、最具潜力的数字服务市场。同时，我国是世界第一制造大国，仍有大量处在工业2.0、3.0阶段的企业需要向工业4.0阶段迈进，人工智能前景看好。
创新研发更积极。当前，我国人工智能发明专利授权总量全球排名第一，人工智能领域论文发文量全球领先，图像识别、语音识别等技术创新应用跻身世界先进行列，智能经济创新热情高涨、成果丰硕。
千行百业融合深
无人驾驶、智能工厂、智慧矿山……如今，人工智能已融入千行百业，小到居家出行、大到制造研发，智能经济给生产生活带来深刻变革。
——深度融合，赋能实体经济。
随着人工智能等新技术不断拓展，我国实体经济正加速向数字化、网络化、智能化方向转变。当前，工业互联网应用覆盖45个国民经济大类，创造出大量智慧应用场景。在制造业领域，已建成700多个数字化车间/数字工厂，实施305个智能制造试点示范项目和420个新模式应用项目，培育了6000多家系统解决方案供应商，智能制造应用规模全球领先。
“人工智能与制造、交通、医疗、农业等各领域融合日益深入，持续推动质量变革、效率变革、动力变革，源源不断地为经济高质量发展提供新动能。”余晓晖说。
——提质增效，助力转型升级。
走进广汽本田总装车间，质检线上，7台球型摄像机大显身手——同步拍摄一辆车的20多种车灯，并智能识别细节瑕疵，准确率高达99%，检测过程仅需1秒。“传统质检仅凭肉眼，点位多、速度慢，很容易漏检。用上智能云后，检测效率大幅提升，不良率降低，实现精细化生产。”沈抖介绍，工业互联网品牌“百度智能云开物”，已经为汽车、电子、化工等20多个行业企业提供智能化解决方案。
中国工业互联网研究院院长鲁春丛认为，运用人工智能等新一代信息技术，促进传统产业数字化转型，将有效提高质量效率、延伸产业链条、优化管理经营、保障安全生产，实现提质降本增效。
——数智引领，激发创新活力。
无人机自主识别灾害险情、智能调控千伏变电站倒闸操作、人工智能平台帮助训练智慧电力人才……携手百度智能云，国网福建省电力有限公司整体提升了设备运检、调度运行、安全监管等业务全链条智能化水平，树立起业内创新标杆。
帮助寻找新材料、高效发掘新药物靶点、参与完成辅助驾驶……“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，不仅能助推传统产业创新，还在不断催生新技术、新产品、新模式、新业态。”鲁春丛说。
多方合力前景广
“数字经济、人工智能产业发展壮大非一日之功，只有政府、企业、科研院所等多方参与、持续努力，才能凝聚起更大合力，开辟科技创新和产业应用互相促进的广阔前景。”鲁春丛说。
强化政策支撑。国务院印发《新一代人工智能发展规划》、“培育壮大人工智能”写入“十四五”规划纲要……至今，我国已相继在北京、上海等地建立新一代人工智能创新发展试验区。“我们要继续加快数字产业化和产业数字化，聚焦创新融合，不断做强做优做大我国数字经济。”余晓晖说。
增进开放合作。与17个国家签署“数字丝绸之路”合作谅解备忘录，同非方一道制定实施“中非数字创新伙伴计划”，申请加入《数字经济伙伴关系协定》……“开放合作将使更多发展成果普惠共享。”鲁春丛建议，对内增强各领域政策协同配套，深化各地各部门各行业合作，完善数字经济市场体系，对外扩大开放合作，在全球数字创新和治理中分享中国经验、贡献中国智慧。
加强提升规范引导治理。从发布新一代人工智能治理原则到制定数据安全法，数字经济发展越快，越离不开规范和引导。“确保数字安全、完善技术标准和市场规范是数字经济健康发展的基础，是治理体系和治理能力现代化的重要体现。”余晓晖表示，要坚持统筹发展和安全，进一步明确监管底线，加快完善相关法律法规和标准体系，筑牢安全屏障，为数字经济健康发展营造更好环境。（记者邱超奕葛孟超）
人工智能怎么改变了劳动
何云峰 | 上海师范大学知识与价值科学研究所所长、教授、博士生导师
人工智能的出现一开始的时候，主要是人类为了弥补自身劳动能力的不足。因此也可以说，人类创造人工智能的目的就是要替代人类去完成某些人类自己无法完成的事情，或者是为了减轻人的劳动负担，抑或是为了提高劳动的效率。这样的替代挑战了人们的劳动权利，但带来的却是人的劳动解放和自由而全面发展的机会，并推动人类劳动向真正的自由劳动复归。
人类创造人工智能的目的就是要替代人类劳动，帮助人类完成某些人类无法完成的任务，代替人类执行危险的任务。这样的替代尽管在广泛的领域里可能给人类的劳动机会带来挑战，导致部分人失业，但是人们却获得了前所未有的劳动解放，繁重的、单调的、枯燥乏味的、危险性的劳动不再折磨人类;而且，人们获得了大量的时间去自由而全面地发展自己。因此，人工智能挑战的是劳动权利，带来的是人的劳动解放和自由而全面发展的机会。
人工智能为替代人类劳动而生
人工智能的出现一开始的时候，主要是人类为了弥补自身劳动能力的不足。因此也可以说，人类创造人工智能的目的就是要替代人类完成某些人类自己无法完成的事情，或者是为了减轻人的劳动负担，抑或是为了提高劳动的效率。
其一，人工智能的初始目的是代替人类完成人类无法完成的任务。人工智能就是沿着工具发展的智能化逻辑而衍生出来的结果。最早的类似于人工智能的东西是工具。人与动物区别开来的最根本标志就是人能够制造生产工具。所以，马克思说:“劳动是从制造工具开始的。”人在自然面前显然有很多无法控制的因素，于是人类通过创造工具来提升自己对自然的控制能力。比如说我们肉眼可见的范围有限，我们听到的东西也有一定的限度，但是人希望把这些缺陷加以克服，我们要弥补这些不足，所以从制造弥补人类进化不足的东西开始，人工智能就已经开始萌芽了。人类有运算能力，但对大数字的运算却非常费劲。于是，人类就去发明计算器，替代了算盘、口算等人类劳动形式。
其二，人工智能的初始目的也可能是为了减轻人类的劳动强度或者劳动负担。人类的体力非常有限，一般无法搬动二倍于自身体重的物体。但大量超重物体要搬运。一开始人们发明了杠杆工具，助力于人力搬运。后来，制造放大人力型的工具，类似于起重机、挖土机以及交通运输工具之类的东西，使人类(特别是单个个体)无法完成的任务变得十分轻松。可以说，大量的机器都是为了助力于人类劳动而发明的。它们跟真正的人工智能注重于模拟人类思维不同，主要注重于体力任务的分担，而且也以一定方式模拟人类承担的体力劳动，主要是模拟人或者动物的体力功能发挥作用而加以设计的。甚至到了人工智能非常发达的今天，有许多人工智能机器仍然致力于体力型模拟，并且越来越智能化地以“聪明的”方式完成本应该由人类完成的劳动任务。
其三，人工智能的初始目的还可能是为了提高劳动的效率。人类在尝试到各种机器的“好处”以后，便进一步致力于制造人力集成型的劳动工具，就是要把人类不同的优点甚至包括动物的优点都集成在一起，成为超越单个人的存在物。这两种类型的工具都会模拟人的某些功能。第二种是模拟人或者动物的思维功能发挥作用而设计的。但无论哪种工具的制造都不是复制人或动物的某种(些)功能，而是要使这种功能得到放大或者集成，从而突破单个人类个体的现有能力限度。换句话说，超越人类劳动能力的限度是人工智能的最初诱因。当劳动生产率得到大幅度提高以后，实际上，对劳动力的需求就自然而然会减少。
今天，人们创造了大量的智能机器人，既要做人类无法完成的事情，减轻人类的劳动强度，并不断提高劳动效率，又要努力向人类“学习”，力图像人一样聪明。真正的人工智能是从模拟人类思维开始的。体能形式的模拟相对而言比较容易，但思维模拟，让机器学会像人一样有头脑、有自主性，则是相当困难的。现在，我们一般说到“人工智能”的概念，主要指的“是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用”。不过，人工智能虽然是模拟人类智能，但并不是简单复制人类智能。人工智能一开始就是要代替人类劳动的，只不过是局部功能的替代而已。不超越人类智能，根本不可能产生人工智能。现代人工智能已经远远超越了思维模拟的阶段，已经朝更全面或更多方面同时超越人类智能的方向迈进。人工智能有多种形式。例如，人类智能弥补型、人类智能代替型、人类智能集成型、人类智能优化型等。无论哪种形式，都具有弥补人类智能进化缺陷的效果。人工智能本质上是人类针对自身能力不足而提出来的一种解决方案。自然语音识别及处理、物体识别、计算机视觉、翻译机器等，这些都不断地在我们身边演进着，随着我们的思维创造力的发挥而进步，并多层次地影响着我们的生活。
人工智能的飞速发展和广泛运用，对人类智能的挑战是多方面的。
首先，它挑战了人类的自我优越性。人工智能的大量使用，使单个人自身的劳动能力显得越来越渺小，甚至微不足道。人工智能越强大，人类自身的低位感就会越突出，人类劳动的局限就会显露无遗。尽管我们可以说，迄今为止，“能够思维的人脑的存在就仍然是一个奇迹”，但在人工智能面前，我们的许多劳动能力实在无法比拟。当然，人类也不是一无是处。人类在很多方面也仍然有劳动优势。不过，人类劳动能力被人工智能超越以后，人类感到越来越自卑，这并不是唯一的一种情绪反应。人工智能对人类劳动权利似乎正在进行前所未有的挑战，人力的付出所带来的饭碗正在被智能机器人卷走。
其次，人工智能也使人类的自信心受到前所未有的挑战。随着科技深入的发展，人工智能越走越远。在这种情况下，人类感受到人类自身的地位受到了威胁。人类的无上优越性地位受到了前所未有的挑战。人类发现，人类创造出来的东西比自身强大无数倍。于是，人类自身开始自卑了。
再次，从劳动挑战的角度来说，人工智能的迅猛发展，的确会对人类社会生活的方方面面产生非常深远的影响。尤其是，智能化机器人的大量使用虽然有望填补人口减少导致的劳动力缺口，但过度取代也有可能严重破坏可选职业的多样性。史蒂芬·霍金甚至警告大家说，人工智能机器人可能在100年之内取代人类。由于机器人的大量使用，专家们还预测说，人工智能20年内将取代日本近半职业。据媒体报道，剑桥大学已经可以制造出母体机器人，它可以制造新机器人，而且可以按照不断优胜劣汰的方法提升自己。最近，日本有人搞了一个调查，结果也令人担忧。研究人员总共调查了601种职业，想看看各种职业中哪些工作可以被机器人取代，算下来49%的人类现在从事的工作可以让给机器人去做。所以，如果智能机器人被广泛应用，许多人会面临失业的现实。尽管如此，笔者还是以为，应该冷静对待被机器人替代的挑战。如果是单调的、劳作性的工作岗位，被机器取代对人类来讲可能也是一种好事，那样的话人类可以去做其他事情。举例来讲，你要去写文献很麻烦，但现在有一个软件，如文献管理软件Note Express、End Note、Ref Works等，这些软件可以帮你克服文献管理方面的繁琐，这就大大提高我们的工作效率，也能减少文献标注的错误。
人工智能为实现劳动解放创造了条件
尽管人工智能对人类劳动有诸多挑战，但是总体来说，多数人还是比较乐观的。笔者也属于乐观派。在笔者看来，人工职能的发展给我们带来的更多是便捷和高人性化物理世界的层出涌现。人工智能与其说是对人类的劳动主宰地位的挑战，倒不如说是对人类劳动的解放和超越。
首先，人工智能的大量运用，使劳动越来越复归到“自由的生命表现”上来。劳动之于人类而言，具有多重的意义。在人类的产生和进化中，劳动是原动力。正是劳动创造了人本身。人的自我实现，是一个通过劳动而自我诞生、自我创造和自我发展的历史过程。所以，劳动成就人的生命本质，没有劳动就没有人本身。劳动正是人的本质力量的展现。所以，在本源意义上，劳动是与人的本质相一致的。从这个意义上来说，劳动本身就是人的本质需要，是人生存的目的，是人的自我实现、自我创造、自我升华。马克思说:“我的劳动是自由的生命表现，因此是生活的乐趣。”换言之，真正的人类劳动应该是体现人类快乐和享受、实现人的价值，展示人的本质规定性的过程。更为重要的是，人工智能大量采用之后，使劳动生产率得到前所未有的提高。过去，需要几十个人甚至几百人干的活，现在一个智能机器人可能就完全足够，甚至比人类干得更好。这意味着，一个智能机器人干活可以养活许多人。在这种情况下，社会必须大力完善社会福利和保障体系，个体生存被完全社会化，也就是由整个社会用福利和保障体系来保证每个人能够解决生存问题。当生存问题解决后，人类就不必要为使自身保持生命体形式存在而烦恼，从而被迫地去劳动。劳动的被迫性将降低到最低限度。于是，劳动的合意愿性，真正实现“自由的生命表现”，就成为可能了。其次，人工智能的大量运用，使劳动越来越充满快乐性，人们将从劳动厌恶情绪中逐渐获得解放。虽然劳动在其本真意义上应该是快乐的，但不可否认的是，劳动对人的脑力和体力又会产生消耗，在一定意义上损耗人的脑力和体力。如果过度地劳累，不恰当的劳动时间消耗和不及时的功能恢复，过分地超强度劳动等等，都会对人本身产生不必要的摧残。尤其是那些繁重的体力劳动和危险性高的劳动，对人类的影响无疑是十分负面的。在这种情况下，大量的智能机器人引入之后，人类可以得到很大程度的解放，从不必要的奴役中摆脱出来。
在这个意义上，智能机器人的大量运用更多地是人类解放的实现，是人类彻底摆脱奴役劳动的标志。其实，不仅摆脱繁重体力型劳动和危险型劳动，是人类自由发展的必然要求，而且简单的单调型劳动和低水平重复性劳动所带来的枯燥乏味，也会严重影响劳动的快乐。这样的劳动如果能够由机器人取而代之，对于人类自由发展来说，肯定也是极其有利的。劳动本来应该是快乐而幸福的，劳动应该是通向幸福的桥梁，让机器人去承担那些不能带给人类幸福和快乐的劳动，复归劳动的快乐本质，是自由劳动的表现。由于劳动展现人的本质，人要成为人，就必须劳动。而且由于劳动实现了人的本质，所以劳动应该是快乐和享受的过程。离开劳动，人就不成其为人。人需要劳动，不仅仅是因为劳动创造能够满足人类需要的物质生活资料，更主要的是因为劳动实现人的本质，带给人最高尚的幸福和快乐。所以，在劳动意义上的人类解放，是要摆脱劳动的摧残性、危险性、单调性和枯燥性，但这不是指人什么事情都不干，而是指人要干能够给自己带来快乐和享受的劳动。
再次，人工智能的大量运用，使劳动选择性越来越高，人们成为越来越自由的劳动者。在智能化的助推下，人类社会生产能力会迅速提升。劳动生产率的迅速提升，使生产力水平达到前所未有的高度，这为产品的丰富化创造了良好的条件。当产品能够在占用很少劳动力的条件下生产出来的时候，大部分人则可以享受幸福的劳动成果，从繁重的劳动中解放出来，选择自己喜欢和感兴趣的职业去参加享受性劳动。特别是，生产率极大提高后，劳动保障水平可以更加显著地得到提高。个体的生存问题，可以非常容易地以社会化的方式加以解决。社会化生存之后，个体可以更有尊严地参与劳动，享受到劳动的真正价值，从而为其劳动复归到自由劳动创造了条件。
马克思曾在《哥达纲领批判》中提出了“劳动成为人的第一需要”的概念，这是共产主义社会的基础。但是在现代社会中，人们看到的现实却是劳动不仅不是人的第一需要，而且是给人带来痛苦、折磨的苦役，仅仅是人为了谋生而不得不去做的事情。因此，劳动如何成为人的第一需要，是马克思主义者必须回答的一个问题。劳动形态是一个历史范畴，不同社会形态下的劳动具有不同的性质和内涵。智能机器人的出现可能并不是取代了人类劳动的神圣地位，而是带来劳动形态的变革和进化。在人工智能和机器人大量运用的时代，过去那种依靠简单的工具进行低效率生产的劳动形态正在消失，人类将在更加科技化、更加延伸的生产工具辅助下超高效率地劳动。这是因为，智能机器人从纵横两个维度同时延伸了人类的活动空间。智能机器人在许多情况下弥补了人类生理上的不足和缺陷。由于人类自身的天然局限，人类的活动空间受到极大限制。人类只能在很有限的宏观世界里生活，只能感知到很有限的物理世界。微观世界、宇观世界和更广大的宏观世界，人类几乎不能直接感知，必须依赖于一定的仪器和专门工具。而这些仪器和工具，在很大程度上都跟人工智能具有不可分割的联系。人的感官和身体能力被延伸之后，人类改造自然的能力会大大提高，人化自然在现实的合目的性过程中进一步确证人自身的价值和能力。
最后，人工智能的大量运用，使各种威胁人类生命的因素不断降低威胁程度。拿战争来说，任何战争都会有伤亡。这成为人类最大的悲剧。然而，随着战争不断地发达，今天战争已经在某种意义上来讲超越了原来战争的观念。今天的战争实际上追求的不光是打赢，打赢的同时还要追求己方零伤亡，且不伤害平民。过去是不择手段打赢就好了，将来的战争不是这样的，减少对人类自身的伤害，这起码在保护人类自身，为人类的尊严以及生命做最大的保护。这种追求表明，人类通过人工智能的运用例如精准制导武器的运用、无人飞机、智能机器人、虚拟战争、理性地避免战争等，使战争越来越不再成为人类生命的最主要剥夺者。这实际上标志的是人类的一定程度的解放。智能化高科技产品在医疗、健康、人类日常生活等领域的广泛运用，人类越来越能够自主地控制各种疾病或者其他自然的威胁，最终使人类能够更加自主地决定自己的命运。这样的人类解放，是以往大机器时代根本无法比拟的。
由上可见，智能机器人与其说是挑战了人类劳动的神圣地位，还不如说解放了人类劳动，并推动人类劳动向真正的自由劳动复归。
人工智能替代人类劳动，促进人的全面发展
在人工智能的作用下，人类劳动得到解放，每个人能够自由支配的时间将越来越多;同时，工作的固定性越来越减少，人们不再会为了生存而委曲求全，而是将劳动尊严看得越来越重要，从而需要不断地再教育再发展。此外，物质条件的丰富，社会保障的完善，又能够创造多种多样的条件使每个人自由而全面发展。可见，人工智能将带给人类的不是失业，而是自由选择工作;不是剥夺人类的劳动权利，而是激发人的多方面潜能。
首先，人工智能促使每个人更有尊严地参与劳动，以真正的人的方式存在，为人的自由发展提供了可能性。在人工智能大量普及的社会里，每个人的生存不是自己去挣扎，社会奉行的不是丛林法则，而是共生法则。于是，每个人都不需要为基本生存而被迫地劳动。在生存问题没有以社会化的方式解决的时候，人们不得不卑躬屈膝，低三下四地求资本家赐给自己工作机会。这是一种迫不得已的屈服，因为没有工作就没有生存的基础。但是，当人工智能大量运用从而能够极大地提高生产率的时候，个体的生存被社会化就成为可能。在那样的情况下，资本逻辑猖獗所导致的除了出卖劳动力什么都没有的无尊严状态将不复存在。在那样的社会里，“将给所有的人提供健康而有益的工作，给所有的人提供充裕的物质生活和闲暇时间，给所有的人提供真正的充分的自由”。部分人即使没有工作，也照样能合人道地活着。人们的劳动尊严不再是一个问题了。人们能够真正作为人有尊严地去选择性地劳动。自由发展是真正符合人的发展之必然要求的。“任何人都没有特殊的活动范围，而是都可以在任何部门内发展，社会调节着整个生产，因而使我有可能随自己的兴趣今天干这事，明天干那事，上午打猎，下午捕鱼，傍晚从事畜牧，晚饭后从事批判，这样就不会使我老是一个猎人、渔夫、牧人或批判者。”所以，人工智能可能带来的是人成为真正自由的人，从而使该未来社会成为“自由人联合体”。“各个人在自己的联合中并通过这种联合获得自己的自由。”
其次，人工智能最大可能地增加了人类的自由支配时间，从而为全面发展提供了可能性。当人们从繁重的劳动中解放出来的时候，就会获得大量的自由支配时间。这些时间不应该被滥用或闲置，而必须用于人的自我发展、完善和提高，特别是用于劳动技能的再培训。那样，人们不会固定不变地以某种教育成果的形式拿着文凭从事一个工作。在人工智能时代，一劳永逸地解决自我发展的问题，是不可能的。许多单调、烦躁的劳动岗位会被智能机器人取代，人们不得不重新学习，去适应新的劳动要求。人的发展变成了终身发展，人的学习变成终身学习的过程。当人类劳动得到解放的情况下，尽管“所有的人都必须劳动”，但是“过度劳动者和有闲者之间的对立消灭了”，从而使得“所有的人都将有可以自由支配的时间，发展自己的自由时间”。所以，闲暇时间越多意味着人们自我发展的时间越多。
最后，人工智能被大量运用于劳动中有助于异化劳动的克服，从而最大限度地消除各种不利于人的全面发展的因素。当劳动不再是迫于生计而从事的活动的时候，就可以在一定程度上促使“我在劳动中肯定了自己的个人生命”，“我的劳动是自由的生命表现，因此是生活的乐趣”。换言之，劳动会逐渐变成快乐的事情。于是，人们就愿意通过发展自己而参与劳动。当人工智能没有普遍采用的时候，各种阻碍人的发展的因素极大地限制了人的发展的可能性空间。按照荷华德·加德纳(Howard Gardner)的多元智力理论，人有多重智能，因而人的潜能是多方面的。这使有闲暇时间者获得自由而全面发展成为可能。当客观条件具备的时候，人们就能将自己的多种潜能发挥出来。在传统劳动组织形式下，人们不得不娴熟地专于某一项劳动技能，因而其他潜能很可能得不到应有的发展。这表明，传统社会里人的发展往往具有单向度性，是适应劳动竞争需要不得不顺从地发展起来的技能。而人工智能时代，人们可以最大限度地全面发展。
总之，人工智能替代人类劳动之后，让人们有更多的时间和机会去自由而全面地发展自己，人将愈来愈全面地实现自己的本质。这正是人工智能带来的巨大社会变化。所以，我们没有理由在人工智能面前胆战心惊，应该张开热情的双臂去拥抱它。
人工智能如何帮助我们应对最大的环境挑战
当今人类面临的最大的环境挑战，包括气候变化、生物多样性丧失、水质、以及人口不断增长给农业带来的压力等，都没有简单的解决办法，需要采用系统思考的方式和复杂的工具，收集和分析大量数据，从而找到解决问题的有效途径。
人工智能的变革潜力在许多领域已经可见，比如精准医疗、交通运输、公共安全、服务用机器人、教育和娱乐等。在气候与环境领域，人工智能正在帮助人类成为更好的环境管理者、适应环境变化并解决这些复杂的问题。世界各地的各种组织机构都在使用传感器和无人机等收集数据，然后应用机器学习将数据转换为可操作的情报，以更好地管理自然资源。
气候变化
2017年7月，微软发起“地球人工智能”计划，旨在将人工智能应用于四大环境风险领域，即气候变化、农业、生物多样性和水资源等相关领域。2017年12月，微软承诺在未来五年内投入5000万美元用于发展该计划。
在挪威，微软公司正在与AgderEnergi和PowelAS等电力相关公司合作创建一个更加有效、灵活和智能的电网，从而实现节能，并且更容易将可再生能源与电网整合起来。通过利用人工智能技术，双方正在努力用智能电网取代常规的电网。美国能源部称：“智能电网可以视为引入电力系统的互联网，与互联网一样，智能电网将由控制装置、计算机、自动化等新技术和设备共同组成，但这些技术将与电网一起对快速变化的电力需求作出数字化响应。”
维持生物多样性
据美国南加州大学人工智能社会中心称，在过去十年中，偷猎行为在不断增加。如果照这样发展下去，大象和犀牛将在10年后灭绝。今年3月20日，世界上最后一头雄性北方白犀牛“苏丹”死了。白犀牛是全球最珍稀的濒危动物之一，“苏丹”的死亡突出表现了地球生物多样性一直面临的严重威胁。
为此，南加州大学人工智能社会中心与微软进行合作，发起了“人工智能自然保护”（AIforConservation）项目，利用无人机将人工智能应用于野生动物保护。这种无人机配备有热红外相机，并且采用了微软Azure物联网平台的机器学习技术。这将帮助研究人员在广大的地域范围内找到动物的行踪并发现偷猎者，从而帮助相关人员及时拦截偷猎者。该研究团队还使用博弈论和预测分析方法来追踪和了解动物和偷猎者的活动情况，然后对偷猎者可能进行偷袭的位置进行预测。
保护水质
切萨皮克保护协会（ChesapeakeConservancy）是精准保护领域的先行者，其正在使用云技术来监测、保护和恢复自然环境。精准保护需要高精度的土地覆盖图，以确定土地的使用方式和环境问题，比如通过农田径流进入海湾的污染物等。该保护协会正在使用先进的技术来加快测绘过程，并绘制最新的流域地图。此外，微软、美国环境系统研究所公司和该协会正在利用人工智能和深度学习来推动这项工作，并将其扩展到美国各地。
而在塔斯马尼亚岛，由于担心附近产业的污染物会通过雨水径流进入海湾，因此每次暴雨过后，牡蛎养殖户在政府的强制要求下必须暂时关闭自己的养殖场。澳大利亚农业技术公司伊尔德（TheYield）利用人工智能和物联网创建了“牡蛎互联网”。在牡蛎生长的海湾地区安装实时传感器，动态监测该区域的水质，并且将收集的数据发送到微软的Azure云平台，利用机器学习和高级分析方法得出结果，然后通过实时仪表盘向牡蛎养殖者和政府机构发送预测结果。借此牡蛎养殖者每年的收获期可以增加四周。
智能农业
据估测，到2050年，农业产量需要增加一倍才能满足地球上不断增长的人口需求。当前的农业耕作方式在很大程度上依赖于水、肥料和杀虫剂等的广泛使用，很难适应不断变化的气候条件。
伊尔德公司受其在牡蛎项目上取得成功的启发，与农民开展合作，在其田间部署传感器，实时监测作物生长状况。在Azure物联网平台的支持下，这些传感器将获取的数据与微软云的实时天气数据结合起来。然后伊尔德公司利用机器学习技术开发的应用指导农民何时开始种植、灌溉、施肥、防治病虫害和收割。
将人工智能和物联网等技术应用于农业可以在节省资金的同时减少农业生产给环境带来的破坏，实现可持续发展。例如，塔斯马尼亚的一个农场使用伊尔德公司的智能灌溉技术，节省了30％的灌溉成本，并且节约了水资源。
（来源：微软公司官网编译：吴鹏）