2023年人工智能领域发展七大趋势
2022年人工智能领域发展七大趋势
有望在网络安全和智能驾驶等领域“大显身手”
人工智能已成为人类有史以来最具革命性的技术之一。“人工智能是我们作为人类正在研究的最重要的技术之一。它对人类文明的影响将比火或电更深刻”。2020年1月，谷歌公司首席执行官桑达尔·皮查伊在瑞士达沃斯世界经济论坛上接受采访时如是说。
美国《福布斯》网站在近日的报道中指出，尽管目前很难想象机器自主决策所产生的影响，但可以肯定的是，当时光的车轮到达2022年时，人工智能领域新的突破和发展将继续拓宽我们的想象边界，其将在7大领域“大显身手”。
增强人类的劳动技能
人们一直担心机器或机器人将取代人工，甚至可能使某些工种变得多余。但人们也将越来越多地发现，人类可借助机器来提升自身技能。
比如，营销部门已习惯使用工具来帮助确定哪些潜在客户更值得关注；在工程领域，人工智能工具通过提供维护预测，让人们提前知道机器何时需要维修；法律等知识型行业将越来越多地使用人工智能工具，帮助人们对不断增长的可用数据中进行分类，以找到完成特定任务所需的信息。
总而言之，在几乎每个职业领域，各种智能工具和服务正在涌现，以帮助人们更有效地完成工作。2022年人工智能与人们日常生活的联系将会变得更加紧密。
更大更好的语言建模
语言建模允许机器以人类理解的语言与人类互动，甚至可将人类自然语言转化为可运行的程序及计算机代码。
2020年中，人工智能公司OpenAI发布了第三代语言预测模型GPT—3，这是科学家们迄今创建的最先进也是最大的语言模型，由大约1750亿个“参数”组成，这些“参数”是机器用来处理语言的变量和数据点。
众所周知，OpenAI正在开发一个更强大的继任者GPT—4。尽管细节尚未得到证实，但一些人估计，它可能包含多达100万亿个参数（与人脑的突触一样多）。从理论上讲，它离创造语言以及进行人类无法区分的对话更近了一大步。而且，它在创建计算机代码方面也会变得更好。
网络安全领域的人工智能
今年1月，世界经济论坛发布《2021年全球风险格局报告》，认为网络安全风险是全世界今后将面临的一项重大风险。
随着机器越来越多地占据人们的生活，黑客和网络犯罪不可避免地成为一个更大的问题，这正是人工智能可“大展拳脚”的地方。
人工智能正在改变网络安全的游戏规则。通过分析网络流量、识别恶意应用，智能算法将在保护人类免受网络安全威胁方面发挥越来越大的作用。2022年，人工智能的最重要应用可能会出现在这一领域。人工智能或能通过从数百万份研究报告、博客和新闻报道中分析整理出威胁情报，即时洞察信息，从而大幅加快响应速度。
人工智能与元宇宙
元宇宙是一个虚拟世界，就像互联网一样，重点在于实现沉浸式体验，自从马克·扎克伯格将脸书改名为“Meta”（元宇宙的英文前缀）以来，元宇宙话题更为火热。
人工智能无疑将是元宇宙的关键。人工智能将有助于创造在线环境，让人们在元宇宙中体会宾至如归的感觉，培养他们的创作冲动。人们或许很快就会习惯与人工智能生物共享元宇宙环境，比如想要放松时，就可与人工智能打网球或玩国际象棋游戏。
低代码和无代码人工智能
2020年，低代码/无代码人工智能工具异军突起并风靡全球，从构建应用程序到面向企业的垂直人工智能解决方案等应用不一而足。这股新鲜势力有望在2022年持续发力。数据显示，低代码/无代码工具将成为科技巨头们的下一个战斗前线，这是一个总值达132亿美元的市场，预计到2025年其总值将进一步提升至455亿美元。
美国亚马逊公司2020年6月发布的Honeycode平台就是最好的证明，该平台是一种类似于电子表格界面的无代码开发环境，被称为产品经理们的“福音”。
自动驾驶交通工具
数据显示，每年有130万人死于交通事故，其中90%是人为失误造成的。人工智能将成为自动驾驶汽车、船舶和飞机的“大脑”，正在改变这些行业。
特斯拉公司表示，到2022年，其生产的汽车将拥有完全的自动驾驶能力。谷歌、苹果、通用和福特等公司也有可能在2022年宣布在自动驾驶领域的重大飞跃。
此外，由非营利的海洋研究组织ProMare及IBM共同打造的“五月花”号自动驾驶船舶（MAS）已于2020年正式起航。IBM表示，人工智能船长让MAS具备侦测、思考与决策的能力，能够扫描地平线以发觉潜在危险，并根据各种即时数据来变更路线。2022年，自动驾驶船舶技术也将更上一层楼。
创造性人工智能
在GPT—4谷歌“大脑”等新模型的加持下，人们可以期待人工智能提供更加精致、看似“自然”的创意输出。谷歌“大脑”是GoogleX实验室的一个主要研究项目，是谷歌在人工智能领域开发出的一款模拟人脑具备自我学习功能的软件。
2022年，这些创意性输出通常不是为了展示人工智能的潜力，而是为了应用于日常创作任务，如为文章和时事通讯撰写标题、设计徽标和信息图表等。创造力通常被视为一种非常人性化的技能，但人们将越来越多地看到这些能力出现在机器上。（记者刘霞）
【纠错】【责任编辑:吴咏玲】发展人工智能应作为国家战略
原标题：发展人工智能应作为国家战略近年来，人工智能技术不断取得突破，且开始在具体的产业化、商业化项目中得到应用，出现新的发展趋势。第一，“深度学习”+“大数据”是当前人工智能发展的主要特征，人造神经网络能够像人一样学习和思考，使得人工智能能够处理更加复杂的任务，这一方式也成为大多数人工智能企业选择的技术路线。第二，实现了从实验技术向产业化的转变，在图像和语音识别、科学研究、预测分析等方面都已出现成熟的商业化产品。第三，应用的领域从商业、服务业向制造业、农业拓展，这使得人工智能越来越表现出通用技术和基础技术的特征。
随着技术进步和产业化的推进，人工智能未来发展的方向逐步明晰。一方面，人工智能作为基础技术，将实现与其他产业的深度融合。“深度模型+大数据”是现今非常流行的计算机解决问题的方法，例如，在深度学习系统识别语音和文字后，通过大数据库，计算机能够将其翻译成其他国家的语言；在无人驾驶系统中，计算机也要通过深度学习的方法了解外界环境中哪些是安全的、哪些是需要避让的、哪些是极度危险的，深度学习的结果用以指导计算机设计驾驶速度和路线，这是无人驾驶系统安全性的最基本保障；人工智能与机器人结合会创造真正会思考、能学习和动感情的机器人，这会极大提高机器人的使用体验，不仅提高工业领域机器人的生产效率和安全性，在商业场所和家庭，机器人也能够更好地为人类服务。
另一方面，随着人工智能在各个领域的产业化商业化应用取得显著成效，支持人工智能技术和产业化的发展几乎成为所有有能力的国家重点扶持的技术和产业。当然，各个国家根据自身定位和优势禀赋也有所侧重点，这将对人工智能的国际分工格局产生深远影响。例如，美国秉持领先全球技术和预防被潜在竞争对手超越的理念，更加注重人工智能基础技术的研发以及在军事等高端应用上对全球的引领；日本注重将人工智能与机器人产业相结合，继续巩固全球机器人强国的地位；德国将人工智能纳入到“工业4.0”框架中，通过人工智能进一步提升德国制造业的智能化水平；英国则更加注重相关人才的培育。
我国在人工智能领域发展上的优势
在全球人工智能发展浪潮中，我国人工智能技术、产业和市场近些年的发展取得了令人瞩目的成绩，并表现出与发达国家同步的趋势。与其他新兴行业比较，我国人工智能的发展有两个突出的优势。
一是实现了全方位的突破与发展。虽然我国很多产业实现了突破，但优势仅仅表现在某一领域或产业链的某一环节，而人工智能的发展却是在各个方面实现了与发达国家的同步甚至赶超。从技术研发上看，在“深度学习”、“深度神经网络”等领域，中国在全球知名期刊上发表论文的数量已经超过美国；中国人工智能专利申请数量仅次于美国位居全球第二；百度在2015年开发的深度学习语音识别率达到97%的准确率，被MIT评为2016年全球十大科技突破之一，这被誉为我国人工智能技术研发达到世界一流水平的重要里程碑。从投资看，国内人工智能领域投资自2010年开始进入爆发期，最近两三年投资进一步加快，中国已经是仅次于美国全球第二大人工智能融资国，投资机构的数量也在全球位列第三。从产业发展看，近年来我国人工智能产业规模年增速近40%，到2016年末达到约100亿的规模；不仅如此，我国人工智能产业体系初具雏形，北京、上海、深圳、成都等城市人工智能产业聚集已经形成；除了领先的BAT（百度、阿里巴巴和腾讯），中小企业和创业企业大量增长，在不同的人工智能细分和应用领域创新产品和服务模式，例如在机器视觉识别领域已经有成规模的自主品牌100多家，代理商300多家，专业机器视觉系统集成商100多家。
二是在应用上有显著优势。客观上讲，国外企业在人工智能核心技术研发上具有短期内难以超越的优势和资源。例如脸书公司的大数据信息挖掘、苹果公司的语音识别、Uniqul的人脸识别技术全球领先，国外人工智能的商业化运营总体上看是依靠技术进步推动的。相比较，虽然我国在核心技术方面并没有表现出显著的优势，但在实现人工智能应用的场景优化及其相应的商业布局方面走在世界前列。例如，百度将语音技术、图片识别技术与O2O服务场景相融合，用户只需要输入一段语音就能够预订电影票、酒店和景区门票；阿里巴巴、京东等电商平台通过大数据挖掘为用户推送具有潜在购买欲望的产品；腾讯以微信、QQ为平台向客户精准投放新闻和广告等等。我国是全球人口最多、移动通讯用户最多、手机应用下载和在线用户最多、制造业规模最大的国家，这些共同支撑中国必然成为全球最大的人工智能应用市场，我国近年来人工智能高速发展也是以率先实现商业运用为引领的。
同时也需要看到，我国在人工智能领域主要存在以下三个方面的劣势：一是在人工智能重大基础理论研究上原创能力相对不足；二是高端芯片、基础材料、元器件、软件与接口等方面的技术对外依赖性较高；三是国内人工智能尖端人才远远不能满足需求。
确保我国在人工智能领域竞争中把握主动的政策建议
将加快发展人工智能上升到国家战略高度。人工智能作为影响广泛的颠覆性基础技术，将对未来各行业的发展产生深远影响。正因为如此，美国将其列为国家战略，并相继发布了《为人工智能的未来时刻准备着》和《国家人工智能研究与发展战略规划》两个重要战略文件，欧盟也推出了《欧盟机器人研发计划》，人工智能已然成为国与国之间科技实力与经济未来竞争的制高点。我国应高度重视人工智能的发展，并将其上升到国家战略的高度。在顶层设计之下，瞄准若干方向进行重点攻关，最终形成具有国际竞争力的技术研发能力和细分产业。
发挥产业优势，加强融合发展。虽然在核心技术方面与世界领先还有明显的差距，但我国拥有全球最大规模的人工智能应用市场。通过与其他产业的融合发展，能够发挥我国在人工智能应用场景优化以及相关商业布局方面的显著优势，在人工智能国际竞争中形成核心竞争力。加强实体经济部门，特别是具有国际竞争力的制造企业在核心技术、关键应用等领域与国内外人工智能公司开展深入合作，利用在传统市场上形成的优势以及对专业领域的理解，将人工智能作为产业转型升级的重要工具。
以建立人工智能与智能制造创新中心为抓手，促进人工智能在制造业领域的应用研究与技术推广。创新中心聚焦于人工智能在制造业应用中共性技术的研发与推广。人工智能与智能制造创新中心可采取“公私合作”的运营模式，并建立由技术专家、政府官员、企业家代表和学者共同治理的机制。
建立“人工智能国家实验室”，强化基础研究。“人工智能国家实验室”聚焦于任务导向型、战略性的前沿基础技术的研究，依靠跨学科、大协作和高强度资金支持开展人工智能领域的协同创新和战略性研究，加强在大数据智能、人机混合智能、群体智能、自主协同等方面的基础理论研究，并前瞻性布局高级机器学习、类脑智能计算、量子智能计算等跨领域基础理论研究。
重视并积极应对人工智能普及可能造成的社会问题。人工智能对人类社会的影响远远不止经济方面的，越来越多的社会问题会随着人工智能的普及不断出现。例如人工智能在“犯错”时，如何判定谁来对错误负责需要建立专门的机构和制定相关的法律法规。对于中国而言，还要积极应对人工智能带来的就业结构的变化。我国是劳动力大国，目前大量劳动者集中于中低端岗位，将会有大量这些岗位逐渐被人工智能替代。因此需要深入调整改革学校（特别是职业学校）的专业、课程设置，培养符合人工智能大量普及社会的劳动者。
（作者单位：中国社会科学院工业经济研究所，中南大学商学院）
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扒一扒被称为人工智能之父的大师们
原标题：扒一扒被称为人工智能之父的大师们人工智能从1956年被确定为一门学科诞生到如今，已经有60多年的历史，那么在60多年里有无研究者们为次努力着，其中艾伦·麦席森·图灵、约翰.麦卡锡、马文·明斯、西摩尔·帕普特，常常被称为人工智能之父。
1956年夏天，一场在美国达特茅斯大学召开的会议上，以约翰·麦卡锡和明斯基为代表的一批人工智能学者聚集在一起，他们提议将“人工智能”确立为一门独立的学科。达特茅斯会议正式确立了人工智能(ArtificialIntelligence)这一术语，这也因此被认为是人工智能诞生的标志。
人工智能之父：艾伦·麦席森·图灵
说起人工智能我们不能不想起“人工智能之父”——艾伦·图灵。让人感到颇为可惜的是，42岁就英年早逝的艾伦·图灵当年无缘看到会议的召开，因为他在此前两年已经蹊跷死亡了。
他是计算机逻辑的奠基者，许多人工智能的重要方法也源自于他。他对计算机的重要贡献在于他提出的有限状态自动机也就是图灵机的概念，对于人工智能，他提出了重要的衡量标准“图灵测试”，如果有机器能够通过图灵测试，那他就是一个完全意义上的智能机，和人没有区别了。
为了纪念艾伦·图灵对计算机科学发展的巨大贡献，美国计算机协会(ACM)于1966年设立图灵奖。该奖项一年评比一次，以表彰在计算机领域中作出突出贡献的人。图灵奖被喻为“计算机界的诺贝尔奖”，这是历史对这位科学巨匠的最高赞誉。
人工智能之父：约翰.麦卡锡
1927年9月4日麦卡锡生于美国波士顿一个共产党家庭，父母的工作性质决定全家需不断搬迁，从波士顿迁到纽约，然后又到了洛杉矶。他因在人工智能领域的贡献而在1971年获得图灵奖。实际上，正是他在1955年的达特矛斯会议上提出了“人工智能”这个概念，被称为“人工智能之父”。
1958年麦卡锡到MIT任职，与明斯基一起组建了世界上第一个人工智能实验室，并第一个提出了将计算机的批处理方式改造成为能同时允许数十甚至上百用户使用的分时方式的建议，并推动MIT成立组织开展研究。其结果就是实现了世界上最早的分时系统——基于IBM7094的CTSS和其后的MULTICS。麦卡锡虽因与主持该课题的负责人产生矛盾而于1962年离开MIT重返斯坦福，未能将此项目坚持到底，但学术界仍公认他是分时概念的创始人。麦卡锡到斯坦福后参加了一个基于DECPDP—1的分时系统的开发，并在那里组建了第二个人工智能实验室。
展开全文人工智能之父：马文·明斯
1951——明斯基搭建了第一个随机连接(randomlywired)神经网络学习机，他将之命名为Snare。
1956——人工智能的起点——“达特茅斯会议”，在这个具有历史意义的会议上，明斯基的Snare，麦卡锡的α-β搜索法，以及西蒙和纽厄尔的“逻辑理论家”(10sicTheorist)是会议的三个亮点。
——明斯基发明并制作了第一台共聚焦扫描显微镜(confocalscanningmicroscope)，这种光学仪器拥有极好的分辨率和影像质量，时至今日仍然在生物科学领域受到广泛采用。
1958——明斯基从哈佛转至MIT，同时麦卡锡也由达特茅斯来到MIT与他会合，他们在这里共同创建了世界上第一个人工智能实验室。
1963——明斯基发明了首款头戴式图形显示器，如今的OculusRift虚拟现实眼罩就采用了这种模式。
人工智能之父：西摩尔·帕普特
麻省理工学院(MIT)校长拉斐尔·赖夫(RafaelReif)在MIT官网的讣告文里总结说，西摩尔·帕普特至少给三个领域带来了革命，分别是儿童发展、人工智能，以及科技与教育之融合。能够在上述任何一个领域做出一点成绩都不容易了，而帕普特则横跨三个领域，而且对这三个领域的发展都带来了极为深远的影响。
为了让孩子也能用使用电脑做点有意义的事情，帕普特发明了LOGO编程语言，这一语言非常简单，任何一个小孩一天就能学会。在LOGO的世界里有一只小海龟，你可以通过输入指令，让海龟在画面上走动，可以向上下左右，或者是按照你指定的角度移动。你还可以让小海龟以加速或减速移动，也可以让小海龟重复某一个动作。这些指令看似简单，但假如能将其进行合理的组合和排序，你就可以创造出各种东西，包括人、房子、汽车、动物、抽象图案，甚至有人还专门写了一本600多页的书(书名就是TurtleGeometry，乌龟几何)，发掘LOGO带给人们的无限可能(这本书会告诉你，用LOGO来学习包括微积分在内的各种高等数学知识也不是不可能的)。
最后引用人工智能之父图灵在1950年发表的一篇催生现代智能机器研究的著名论文中称，“我们只能看到眼前的一小段距离……但是，我们可以看到仍有许多工作要做”。返回搜狐，查看更多
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