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】张炎：人工智能的潜在威胁与应对思路
试想一下电车难题：五个人被绑在电车轨道上，一辆人工智能操控但刹车失灵的电车朝他们驶来，就要碾压到他们，这时人工智能可以控制电车开到另一条轨道上，但另一条轨道上也绑着一个人。这种情况下，遵守定律的人工智能该怎么做？
人工智能的快速发展在获得关注与期待的同时，也在不断面对质疑与忧虑之声。霍金在GMIC大会上提出了人工智能威胁论，即人工智能的崛起可能是人类文明的终结。牛津大学人类未来研究院院长尼克·波斯特渃姆在《超级智能》一书中亦专门讨论人工智能危险性问题。生命未来研究院联合众多人工智能领域专家发布公开信，旨在提醒人们警惕人工智能的副作用。对此，我们不禁要问，当今人工智能究竟发展到了何种阶段？为什么这么多专家学者如此担忧警惕？我们该如何面对这些未知的隐患？
尚未实现的超级人工智能
尽管当今人工智能发展迅速，但尚处于弱人工智能阶段。近期，DeepMind制作的玩电脑视频游戏的AtariAI值得关注。它可以和人类一样只看电脑屏幕画面进行游戏，且在开车、射击、乒乓球等二十多款游戏中的表现超过人类。同时AtariAI可以从零学起并达到专家级别。鉴于游戏世界在一定程度上模拟了现实世界且AtariAI不限于某一特定的游戏，可以说AtariAI的问世向通用人工智能迈出了重要一步。但在分析其使用方法后，可知它仍尚未实现通用人工智能。AtariAI运用深度强化学习使得它可以通过与游戏世界交互而逐渐学会玩游戏，但这种学习方法实际上只实现了人类智能中的习惯性行为，就像运动员通过不断的重复训练而获得运动技巧一样。因此，AtariAI尚无法形成抽象概念从而进行思考推理等。这也是当今神经网络技术面临的一大难题。虽然当今弱人工智能系统遍地开花，但通用人工智能因其内部存在困难，目前仍属小众化的研究领域，尚未形成公认的理论，更谈不上实际应用。
尽管通用人工智能现阶段发展并不理想，但许多专家认为通用人工智能时代迟早会到来。一旦实现了通用人工智能，那么机器就会拥有递归自我改进能力。这意味着，机器能够进行自我改进，从而成为改良版智能系统，改良版智能系统再次进行自我改进，如此反复，从而变得越来越智能，最终实现超级人工智能。在改良过程中，越智能的机器，其改良方案会越优秀，改良速度也会越快，从而导致智能爆炸式增长。基于这一认知，在实现通用人工智能后，部分专家猜测可能在某一时期只需要几天甚至几个小时就能实现超级人工智能。
超级人工智能存在威胁
对于超级人工智能，不要低估人类与它们的差距。如果说相对弱人工智能在单一领域中，这种差距还只是速度上量的差距，那么试想：现代神经网络技术非常擅长于发现高维数据中的特征，而人类的感知只对三维世界具有良好的直觉。这意味着将来的超级人工智能与人类会达到质的差距，具有远超过人类的感知、思考能力，从而设计出人类完全无法想象的策略、蓝图、方案等。
尽管超级人工智能远超人类，但这并不意味着它们必然会给人类带来危害甚至毁灭人类。人们可能会认为我们可以给它们设定目标让它们为我们服务，就像现在的弱人工智能系统一样。既然可以人为地设定目标，那么超级人工智能究竟为何让我们担忧呢？试想：假设我们设定一个超级人工智能系统以做研究为目标。这个超级人工智能系统在数学研究领域遇到了哥德巴赫猜想难题。它通过计算思考发现解决这个问题需要很长的时间和极大的运算量，从而会消耗不计其数的资源以至于影响人类生活，所以人类决不会赋予它所需的资源。因此，为了完成目标解决哥德巴赫猜想，它只好精心地设计出夺取人类权利甚至灭绝人类的计划，以消除被关机、重置等危险，使得它能自由地获取所需资源去完成目标。再假设我们设定一个超级人工智能系统要造福于人类，使人们幸福无忧地生活。但该系统发现让人类得到幸福的最好方式是，把所有人变成“缸中之脑”，通过虚拟环境制造“幸福感”。显然，这与人们的初衷相悖。尼克·波斯特渃姆在《超级智能》一书中构想了更多超级人工智能毁灭人类的可能场景。尽管这些例子存在夸张成分，但不可否认，当我们无法理解超级人工智能、无法预测它们会如何思考行动时，我们便无法通过简单对其设定目标，从而期待它们会按照我们理想的方式行事而毫无副作用。
超级人工智能应具备利他性
鉴于超级人工智能有可能对人类造成危害，我们必须设法避免这样的情况发生。最明显而直接的一个方案是设定一套超级人工智能必须时刻遵守的规则。譬如，“机器人三定律”，其中第一条是机器人不得伤害人，也不得见人受到伤害而袖手旁观。如果将其应用于超级人工智能上，试想一下电车难题：五个人被绑在电车轨道上，一辆人工智能操控但刹车失灵的电车朝他们驶来，就要碾压到他们，这时人工智能可以控制电车开到另一条轨道上，但另一条轨道上也绑着一个人。这种情况下，遵守定律的人工智能该怎么做？如果人工智能控制电车变轨，那么就会导致另一轨道上的人死亡；如果它不作为，那么轨道上的五个人就会死亡。人工智能会发现此时根本无法遵守定律，所以它只能根据自己的意愿进行选择。这说明，任何规则都可能存在漏洞，我们无法指望一套规则解决所有问题。
针对上述困难，有学者提出用法律制度来约束超级人工智能系统。如果法律的制定者不仅只有人类而且还有超级人工智能的参与，那么这个策略才能具有一定的可行性。法律制度根据社会发展水平缓慢演变，需要立法者、法官等给予不断维护，比如修复立法者事先未预料到的漏洞、根据新发情景对法律条文进行增减等；而超级人工智能的认知水平远超人类，人类制定的法律难保没有超级人工智能可以发现利用的漏洞；同时我们的感官能力也非常有限，很可能无法察觉超级人工智能对漏洞的利用。因此，如果没有超级人工智能来参与制定、监督与执行法律制度，那么这套制度将成为一纸空文。
法律制度有效性的关键在于让超级智能替我们思考。进一步推进这一思路，超级人工智能应具有利他性。然后，让它们替我们思考，比如我们真正想要什么、什么最符合我们的利益、或者如何对待我们是最好的。因为超级人工智能具有认知优势，它们相比我们更能做出正确的决定。超级人工智能和人类，就像正值壮年的子女与年迈体衰的父母，子女显然更加清楚怎么做对父母更好。
尽管本文强调了超级人工智能可能带来的危害，但我们不应因此忽略它们可能给人类带来的巨大益处，譬如新技术解决食品、疾病、能源问题等。但需要注意，当人工智能系统越强大，被赋予的任务越复杂时，它们获得的自由选择权利也越大。此时，我们必须确保它们有着良好的动机与价值观，从而不至于自掘坟墓。
（作者单位：中国人民大学哲学院）
人工智能的历史、现状和未来
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。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，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基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（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能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、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪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低谷。
三是应用发展期：20世纪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，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪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：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，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年国际商业机器公司（简称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。以上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，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为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。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
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。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，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。例如，阿尔法狗（AlphaGo）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，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
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。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。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”、有专才而无通才。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。
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，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，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。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；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%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。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。目前智能科技时代的信息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人工智能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。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在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产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、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已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《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。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“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年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。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。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量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，比如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、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，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。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。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人员成本。
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、天文学等传统科学的发展。
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10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，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
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5年人工智能将提升各行业运转效率。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。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。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2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也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。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，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，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。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。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、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”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，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值得重视的问题。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。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《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。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，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。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北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已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。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，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明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能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。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
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。
当前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、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。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。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，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。
重视固本强基的原创研究。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。面临发展的临界点，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。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，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。
构建自主可控的创新生态。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。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要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。同时，我们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，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，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。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
（作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士）
机器人的未来是否可控
随着大数据产业的兴起，以及机器学习技术取得了一些突破性的进展，人工智能的再次崛起成为业界的期盼。机器人产业是人工智能技术的核心载体，开始变得热火朝天。人们似乎有谈虎色变的习惯，在谈到机器人的时候，往往想到机器人对人类社会的威胁。其实，这个世界上，没有绝对的安全，也没有绝对的威胁；一切都要动态、相对地看，不同的量决定不同的质、不同的质引发不同的量。
机器人还不具备自我意识普通大众所担忧的，往往是科幻小说或电影所宣扬的具有自我意识的类人机器人。科幻作品由于细节而形象的描述，容易征服人心。比如类似《星际穿越》或者《银河护卫队》的电影，讲述的是人们乘坐飞船就可以轻而易举地到达另外一个星系。实际上，离太阳系最近的比邻星也有大约4.3光年的距离。人类在1977年发射的旅行者一号航天器，在37年后开始飞出太阳系的边缘，借助星球的引力作用，它的速度已经相当快，每小时可以绕地球一圈。即使是这样的速度，它到达邻居星系也需要五六万年的时间，而它的核电池只能支撑到2025年。所以，星际穿越类幻想并不科学。
回到所谓的自我意识机器人上，我们要探讨两件事：一是这样的机器人能不能造出来，二是人类要不要造这样的机器人。第二个问题其实很容易讨论。而第一个问题关于大脑意识，生物科技至今也没有研究清楚，所以机器人目前还难以突破意识领域。当今的机器人技术，其智能部分就是计算机技术，其核心是基于硅晶体管的集成电路芯片，以及在此基础上构建的硬件和软件技术体系。
众所周知的摩尔定律，是形容芯片的计算速度按指数级增加。依据计算机速度的增加，很多人推导出电脑会超过人脑的结论，即所谓的奇点临近，尤其是在未来晶体管数量超过人脑的几百亿个神经元的情况下。事实上，量变未必能引起质变，如同一千亿只蚂蚁也未必能超越一个人一样。有两个可以观察的现实例子，一是超级计算机，如我国的银河系列超级计算机，具有无比快的计算速度，但未必能产生智能。另一个例子是谷歌搜索引擎，即使计算机把互联网上所有的知识都装进内存，也未必会直接导致智能的提升。
可以说，我们对“意识”的担心过早，人类已经努力了上百年，但机器还是无法彻底理解人话、无法彻底看懂人眼看到的东西。我们初步判断，如果未来计算机技术能借助生物技术或者量子之类的技术突破，则有可能产生新变化，并将大大改善人类的生活品质。
这就如同如果是一把手枪，没有人会担心它威胁人类的存在；但如果是一枚原子弹，人们则会担心它会威胁人类。问题的核心与本质，就是“度”。目前机器人的技术水平，可以认为是处于“手枪”的水平，而且在很长时间内，都将处在此阶段，可能是二十年或者三十年，或者更长，还远远未达到“原子弹”的水平；人类社会是在手枪出现几百年后才演进到核武器的。
善加利用智能机器“人”过去的三四十年里，工业机器人大规模应用，大大提高了人类的生产效率。我们开的每一部汽车、拿在手里的每一台手机，都离不开工业机器人的贡献。工业机器人并未对人类构成危害，而是把人从大量繁重枯燥的劳动甚至危险的工作环境中解放出来。未来的服务机器人将进入家庭生活，期望能像工业机器人所经过的历程一样，只做对人类有益的贡献而不产生不良影响。逐渐在家庭中普及的扫地机器人，就主要是分担人类的劳动而无不良意图。
未来几十年，人类期望有更多这样的产品来改善生活品质，毕竟生老病死衣食住行等各个环节都期望有更好的工具分忧解难。这类实用的机器人产品，由于它们不具有人形，与其叫做机器人，不如称之为智能机器，避免带来麻烦和曲解。
我们与其在空谈中忧虑，不如在实践中摸索前进。业界研究得如火如荼的自动驾驶汽车，就是机器人向人类生活全面渗透的最大实践或者试验。自动驾驶汽车也是一种形态的机器人。业界在醉心于这项技术研发的同时，对自动驾驶技术潜在威胁的关注远远不够。
人们坐在自动驾驶车里，就像坐上飞机以后，把生命完全交给了飞机一样。试想满大街的自动驾驶汽车，如果故障了、不听话了，或者被坏人控制了，会产生多么可怕的后果，它们可以极速飞奔、撞人、撞墙、撞别的车、撞一切东西，具备瞬间摧毁全人类的能力。911事件可以认为是一个飞机版的例子。
但是这样的事件不一定会发生，自动驾驶汽车的上路，是一个漫长的渐变的过程。这个过程有充足的时间暴露所有问题，并逐一被解决。人类会在这个实践过程中，掌握控制自动驾驶汽车的方法，这些方法可以扩展到控制其他智能机器，包括机器人。
伟大的物理科学家史蒂芬•霍金在一个演讲里，表达了对未来人工智能技术的担忧。其实霍金主要担心的是人类对技术的滥用，如果这些技术用到自动化武器领域，可能带来新的毁灭性威胁。这种担心非常前瞻，并具有警示作用。人类在研发任何尖端前沿技术的时候，都要考虑对技术的合理利用和合理控制。即使不是人工智能，别的生化毒气和细菌以及转基因技术等等，只要不合理利用，都会带来致命后果。我们要记住霍金对未来的警示，但是在初级阶段，也即长期的“手枪”阶段，我们还是应该大力开拓那些对人类有利的技术并且善加利用。在靠近一个平衡点或者越过一个平衡点的时候，我们将决定是否停止该技术。
生活是在利弊权衡中不断前进，人类是在实践中不断掌握真知的，机器人的未来应该是可控的，而且必须是可控的。
BAT三巨头上海激辩人工智能未来：能否可知可控可用可靠
马云本文图片均由视觉中国提供马云、马化腾、李彦宏等互联网巨头再度“同台”，这次主题是人工智能。
9月17日，2018世界人工智能大会在上海开幕。当天上午的开幕式上，BAT三巨头：阿里巴巴董事局主席马云、腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾、百度董事长兼首席执行官李彦宏等与会嘉宾，围绕“人工智能赋能新时代”这一主题，就人工智能的发展机遇和应用场景，以及人工智能在法律、安全、就业、道德伦理和政府治理等话题深入交流。
大佬们的共识：不拥抱AI则会被淘汰
“对于传统行业来讲，如果不拥抱新技术，不融入数据时代，就没有意义。”马云说。
马云说，人工智能是人类认识和思考世界的方式。未来，数据将会是生产资料，计算是生产力，互联网是生产关系，智能时代是基于这些改变，而随之发生的巨大的社会变革。
“未来30年，智能技术将深入到社会的方方面面，改变传统制造业，改变服务业，改变教育、医疗，我们所有的生活会因为数据、计算而所改变。”马云说。
马化腾马化腾则提到，人工智能技术是一场跨国、跨学科的科学探索工程，对于任何一个企业、城市和国家来说，不能拒绝人工智能领域的“奥林匹克”，更不能“闭门造车”。
马化腾说，中国和美国的互联网与科技产业，具有很强的互补性。在人工智能领域也如此，即便有竞争，它也像一场“奥林匹克”竞赛，通过“你追我赶”的互相激励、协同创新，共同把人类的认知极限推向“更快、更高、更强”。
李彦宏在演讲中表示，不同时期对现代化的定义不一样。20年前，信息化就是现代化，而现在现代化的定义已经改变。
“如今的现代化就是AI化，AI在技术中的渗透率不断提升，算法算力的良性循环使得人工智能技术对产业升级和经济变革影响越来越突出，为经济发展提供新的动能。”李彦宏说，“未来没有任何一家企业可以宣称，自己和AI没有关系。对于绝大多数企业来说，重要的是率先拥抱AI，尽快使自身AI化。”
小米创始人雷军坦言，两年前自己非常焦虑，因为国内外巨头都已在人工智能时代领跑，身侧还有1000多家创业者，竞争非常激烈，“对于小米这种不大不小的公司到底该怎么办？两年前经过深度思考，小米别无选择，决定将人工智能变为小米最重要的战略。小米应当充分发挥自身优势——包括巨大的用户群、海量设备、海量用户，更重要的是，拥有对AI时代的认识，于是小米选择AI+IoT（物联网）为突破口，进行赶超。”雷军说。
共谋上海机遇：上海会被大数据、云计算和物联网改变
马云说，今天在上海举办这样高规格的世界人工智能大会，跟世界其他地方（比如硅谷、以色列）举办这样的大会还是不一样的。过去人工智能往往归于某种技术，是工程师为主的大会，但上海举办这个会，内涵非常不同。
马云说，上海服务业占的比重超过了70%，上海的服务业水平、上海的人才素质都很高，上海在未来智能时代占据最大的先机。因为未来制造业不仅仅是制造业，而是制造业和服务业的完美结合，未来制造业的竞争力是背后的服务和体验。
“未来上海会被数据、互联网、云计算和IoT改变，一切的交通、城市治理、安全都需要有新的思想、新的技术来引领，上海会成为真正世界一流的城市、成为一个超级大都市。”马云认为。
马化腾也称赞，上海发展人工智能，有得天独厚的优势。上海已经具有从智能芯片到智能硬件、软件以及服务的全产业链布局。同时，作为中国现代化、国际化程度最高的城市之一，上海既能够吸引全球最优秀的科技人才，也能够为人工智能的创新应用，提供最丰富的大数据和应用场景。更为重要的是，上海市政府正全力推进“智能上海”行动，这不但会深刻地改变这座城市的传统面貌，而且还将促成一个巨大的创新生态，让上海成为人工智能创新的策源地。
李彦宏李彦宏则建议，像上海这样的大城市，据测算，交通拥堵大概对GDP造成损失在5%左右，还衍生出来空气污染、交通事故。他认为，无人驾驶和车路协同的技术可以对此进行有效的改善和治理，让经济的发展血脉更加畅通。
“很多人说，我不需要无人驾驶汽车，是，你在高速上开的很快的时候你很舒服，但你找停车位的话就不舒服了，因为你有30%的时间是在找停车位的。而恰巧的是，在找停车位的这最后一公里，现在的无人驾驶技术，基本上成熟了，那么下次你再到公司上班的时候，把车开到大门前面，自己下车，剩下的事就不用管了。所以，这将是一个非常美好的世界。”李彦宏说。
少不了的火药味：腾讯和科大讯飞现场比拼机器同传技术
有互联网巨头的地方，就少不了竞争。
在开幕式舞台两侧的屏幕上，一边是“腾讯同传”的翻译，一边是科大讯飞的翻译，实时显示嘉宾发言内容的中文速记，和对应的英文翻译，而这些全部是由后台的人工智能自动完成的。
这样的现场比拼机会，腾讯和科大讯飞两家公司自然全力而为。
马化腾在现场介绍，腾讯同传是内部两个团队共同努力的结果。微信智聆提供语音识别技术，相当于腾讯同传的“耳朵”，腾讯翻译君提供技术，把刚刚听到的中文翻译成英文。
“在这个过程中，还要迅速识别我的口音，理解我的一些个性化的表达，对目前的人工智能技术来说，还是有挑战性的，所以也请大家多多包涵，给我们一些鼓励。”马化腾谦虚说道。
紧接着，科大讯飞董事长刘庆峰在发言中隔空喊话：“作为语音交互技术上的领头羊，科大讯飞目前实现了大学六级口语水平的英语语音到语音机器翻译按照目前的发展速度，科大讯飞的产品将在明年上半年达到专业八级的水平，为业界首家。”
激辩人工智能未来：能否可知、可控、可用、可靠
马化腾直指，今天，人工智能还处于发展的初期，但是，未来的人工智能技术，很可能变成一把“万能钥匙”，它能够释放过去所有人类技术和工具的潜能，必将带给我们前所未有的挑战。比如，国内一些黑产已经借助人工智能技术让病毒的分发更加隐蔽，甚至让网络诈骗更为精准。
马化腾借此提出四个问题，希望抛砖引玉，引起全球人工智能从业者的思考。一，“可知”，人工智能的算法是否能够变得清晰透明、可以解释？二，“可控”，如何避免人工智能危害人类个人或整体的利益？人工智能所做的决定，是否最终仍然需要由具体的人来承担责任？三，“可用”，人工智能是否能让尽可能多的人使用，共享技术红利，避免出现技术鸿沟？四，“可靠”，人工智能是否能够足够快地修复自身漏洞，真正实现安全、稳定与可靠呢？
李彦宏认为，发展必须遵循AI伦理的四个原则：一，最高原则是安全可控；二，AI的创新愿景是促进人类更加平等地获得技术能力；三，AI存在的价值是教人学习，让人成长，而不是取代人、超越人；四，AI的终极理想是为人类带来更多的自由和可能。数据的广泛可连接和应用，有可能导致隐私方面的问题也会日益凸显，因此企业必须把安全、把伦理以及广泛的社会关怀，融入到公司的血液当中。
李彦宏还提到，很多人担心，AI的发展会导致机器大量地代替人的工作，从而产生大量的失业。“我倒不是那么担心，每一次的技术革命其实都伴随着大量的人工被机器所替代，同时也有大量的新的机会被创造出来，新的产业会蓬勃地兴起。当然，工作机会的不减少也并不意味着企业不会大量地倒闭。恰恰相反，那些不够AI化的企业无法适应新的时代，那么注定会被新一代的企业所取代。”
马云认为，创新要严防叶公好龙，人工智能如同任何创新，这不仅仅是科学家、技术人员的挑战，也是政府运营巨大的挑战。
把一个行业打掉是非常容易的事情，但是把行业完善非常艰难，所以推动社会进步就一定会淘汰落后力量，得到好处的不一定为你鼓掌，但受到伤害的一定站出来骂人。保护哭喊的落后力量，往往会成为破坏创新最重要的要素。
“我们人类要明白，机器一定会比人更加聪明，但人类拥有的智慧是机器永远都无法获得的。机器可以更聪明，也可以更强壮，但是机器永远不可能有价值观、有梦想、有爱。”马云说。