未来10年人工智能可能会突破的14项技术。
0分享至人工智能（AI）是当前科技领域的热门话题，随着技术的不断进步和应用的不断拓展，AI必将在未来10年中取得更多的突破。在这篇文章中，我将讨论未来10年中AI可能取得的一些重要突破，并探讨这些突破可能对我们的生活和社会产生的影响。1，自我学习的AI当前，AI需要人类不断输入数据来学习，而未来，AI可能会开始自我学习。这意味着，AI将不再需要人类提供大量数据进行训练，而是可以通过自我学习来提高自己的能力。这将使AI更加灵活、智能化，能够更好地适应不同的应用场景。2，更加智能的自然语言处理自然语言处理是AI的一个重要领域，但目前的自然语言处理技术仍然存在一些限制。未来，AI将可能能够更好地理解人类的自然语言，并能够更加自然地进行对话。这将使得人们可以更加轻松地与AI进行沟通和交流，促进人机交互的普及和发展。3，人工智能的视觉感知能力AI在视觉领域的应用已经相当广泛，但目前的AI在视觉感知能力方面仍存在一些局限性。未来，AI将可能能够更加准确地识别图像和视频中的物体和场景，并能够更好地理解图像和视频中的语义信息。这将使得AI在自动驾驶、安防等领域的应用更加可靠和普及。4，更加智能的智能家居系统智能家居系统已经开始逐渐普及，但目前的智能家居系统还存在一些限制。未来，AI将可能能够更好地理解人类的需求和喜好，从而更好地为人类提供智能化的家居服务。这将使得人们可以更加轻松地控制和管理自己的家居设备，提高生活的便捷性和舒适度。5，更加安全的AI6，更加普及的医疗AI医疗领域是AI应用的一个重要领域，未来10年中，AI将可能进一步在医疗领域实现突破。例如，AI可以在医学图像分析、疾病诊断、药物研发等方面发挥更加重要的作用。这将有助于提高医疗服务的质量和效率，为人类的健康保障提供更加可靠的支持。7，更加智能的智能交通系统随着城市化的不断发展，交通问题越来越成为人们关注的焦点。未来，AI将可能能够更加智能地管理城市交通，提供更加高效和安全的交通服务。例如，AI可以实现城市交通流量的智能调度、交通事故的预警和预防等。这将有助于缓解城市交通拥堵、提高交通安全和效率，提升人们的生活品质。8，更加智能的智能物流系统随着全球贸易和电子商务的不断发展，物流行业也面临着越来越多的挑战。未来，AI将可能能够更加智能地管理物流流程，提供更加高效和安全的物流服务。例如，AI可以实现货物配送的智能化路线规划、仓储管理的自动化等。这将有助于提高物流服务的质量和效率，促进经济发展和社会进步。9，更加智能的智能教育系统教育领域是AI应用的一个重要领域，未来，AI将可能能够更好地为教育领域提供智能化服务。例如，AI可以为学生提供个性化的学习推荐、智能化的教学辅助等。这将有助于提高教育质量和效率，为学生的发展提供更加可靠的支持。10，更加智能的智能金融系统随着金融业的不断发展，金融科技也越来越成为了行业的关键词。未来，AI将可能能够更好地为金融行业提供智能化服务。例如，AI可以为客户提供智能化的投资建议、风险管理等服务，为金融业的发展提供更加可靠的支持。11，更加智能的智能家居系统智能家居作为智能化生活的一个重要方向，未来AI将可能进一步提升智能家居系统的智能化水平，更好地为人们提供智能化居住服务。例如，AI可以实现家居设备的智能联动、环境感知等，为人们的生活提供更加智能化、便利化的居住体验。12，更加智能的智能办公系统随着信息化的不断深入，智能办公系统已经成为现代办公的必备工具。未来，AI将可能进一步提升智能办公系统的智能化水平，更好地为企业提供智能化办公服务。例如，AI可以实现工作流程的自动化、文档管理的智能化等，为企业的管理提供更加智能化、高效化的服务。13，更加智能的智能娱乐系统随着数字化娱乐的不断发展，智能娱乐系统已经成为人们娱乐生活的重要组成部分。未来，AI将可能进一步提升智能娱乐系统的智能化水平，更好地为人们提供智能化娱乐服务。例如，AI可以实现音乐推荐的智能化、游戏智能化等，为人们的娱乐生活提供更加丰富、智能化的选择。14，更加智能的智能农业系统农业领域也是AI应用的一个重要领域，未来，AI将可能进一步提升智能农业系统的智能化水平，更好地为农业生产提供智能化服务。例如，AI可以实现农作物的智能化管理、气象预测等，为农业生产提供更加可靠、高效的支持。总之，未来10年中，随着科技的不断进步和应用的深入，AI将可能在各个领域实现更加智能化、高效化的应用，为人们的生活和社会的发展带来更加显著的影响。特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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/阅读下一篇/返回网易首页下载网易新闻客户端人工智能可能有自主意识了吗
➤大模型、大数据的驱动让人工智能在对话的自然度、趣味性上有了很大突破，但距离具备自主意识还很远。换言之，即便人工智能可以对人类的语言、表情所传递的情绪作出判断，但这主要应用的是自然语言处理、计算机视觉等技术
➤不同于当前依赖数据学习的技术路线，新一代人工智能强调在没有经过数据学习的情况下，可以通过推理作出合理反应，从而与没有见过、没有学过的事物展开交互
➤当前人工智能治理面临的最大挑战，是我们没有一套比较成熟的体系来规制其潜在的风险。在发展科技的同时，必须同步发展我们的规制体系
➤“技术归根结底是由人类来发展和把控的。人类和人工智能的未来，是由人类选择的。”
今年6月，美国谷歌公司软件工程师布莱克·勒莫因称语言模型LaMDA出现自我意识。他认为，LaMDA拥有七八岁孩童的智力，并相信LaMDA正在争取自己作为一个人的权利。
LaMDA是谷歌去年发布的一款专门用于对话的语言模型，主要功能是可以与人类交谈。
为佐证观点，勒莫因把自己和LaMDA的聊天记录上传至互联网。随后，谷歌以违反保密协议为由对其停职。谷歌表示，没有任何证据支持勒莫因的观点。
事实上，“AI（人工智能）是否拥有自主意识”一直争议不休。此次谷歌工程师和LaMDA的故事，再次引发讨论。人们想知道：人工智能技术究竟发展到了怎样的阶段？是否真的具备自主意识？其判定依据是什么？未来我们又该以怎样的能力和心态与人工智能和谐共处？
人工智能自主意识之辨勒莫因认为LaMDA具有意识的原因有三：一是LaMDA以前所未有的方式高效、创造性地使用语言；二是它以与人类相似的方式分享感觉；三是它会表达内省和想象，既会担忧未来，也会追忆过去。
受访专家告诉《瞭望》新闻周刊记者，上述现象仅仅是因为LaMDA所基于的Transformer架构能够联系上下文，进行高精度的人类对话模拟，故能应对人类开放、发散的交谈。
至于人工智能是否已经具备自主意识，判定标准如何，受访专家表示，对人类意识的探索目前仍属于科技前沿，尚未形成统一定义。
清华大学北京信息科学与技术国家研究中心助理研究员郭雨晨说：“我们说人有自主意识，是因为人知道自己在干什么。机器则不一样，你对它输入内容，它只是依照程序设定进行反馈。”
中国社会科学院科学技术哲学研究室主任段伟文认为，一般意义上，人的自我意识是指对自我具备觉知，但如何认识和理解人类意识更多还是一个哲学问题而不是科学问题，这也是很难明确定义人工智能是否具备意识的原因。
被誉为“计算机科学与人工智能之父”的艾伦·图灵，早在1950年就曾提出图灵测试——如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份，那么可以称这台机器具有智能。
这一设想随后被具化为，如果有超过30%参与测试的人以为自己在和人说话而非计算机，就可以认为“机器会思考”。
当前随着技术的发展，已经有越来越多的机器能够通过图灵测试。
但清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正告诉《瞭望》新闻周刊记者，图灵测试只能证明机器在表象上可以做到让人无法分辨它与人类的不同，却不能证明机器能够思考，更不能证明机器具备自主意识。
段伟文表示，目前大体有两种方式判定人工智能是否具有自主意识，一种以人类意识为参照，另一种则试图对机器意识进行全新定义。
若以人类意识为参照，要观察机器能否像人一样整合信息。“比如你在阳光下，坐在河边的椅子上看书，有树影落在脸上，有风吹来，它们会带给你一种整体的愉悦感。而对机器来说，阳光、河流、椅子等，是分散的单一元素。”段伟文说。
不仅如此，段伟文说，还要观察机器能否像人一样将单一事件放在全局中思考，作出符合全局利益的决策。
若跳出人类构建自主意识的范式，对机器意识进行重新定义，则需要明白意识的本质是什么。
段伟文告诉记者，有理论认为如果机器与机器之间形成了灵活、独立的交互，则可以称机器具备意识。也有理论认为，可以不追究机器的内心，仅仅把机器当作行为体，从机器的行为表现判断它是否理解所做事情的意义。“比如机器人看到人类喝咖啡后很精神，下次当它观察到人类的疲惫，能不能想到要为人类煮一杯咖啡？”段伟文说。
但在段伟文看来，这些对机器意识进行重新定义的理论，其问题出在，即便能够证明机器可以交互对话、深度理解，但是否等同于具备自主意识尚未有定论。“以LaMDA为例，虽然能够生成在人类看来更具意义的对话，甚至人可以与机器在对话中产生共情，但其本质仍然是在数据采集、配对、筛选机制下形成的反馈，并不代表模型能够理解对话的意义。”
换言之，即便人工智能可以对人类的语言、表情所传递的情绪作出判断，但这主要应用的是自然语言处理、计算机视觉等技术。
郭雨晨直言，尽管在情感计算方面，通过深度学习的推动已经发展得比较好，但如果就此说人工智能具备意识还有些一厢情愿。“把‘意识’这个词换成‘功能’，我会觉得更加准确。”
技术换道有专家提出，若要机器能思考，先要解决人工智能发展的换道问题。
据了解，目前基于深度学习、由数据驱动的人工智能在技术上已经触及天花板。一个突出例证是，阿尔法围棋（AlphaGo）在击败人类围棋世界冠军后，虽然财力和算力不断投入，但深度学习的回报率却没有相应增长。
一般认为，人工智能可被分为弱人工智能、通用人工智能和超级人工智能。弱人工智能也被称为狭义人工智能，专攻某一领域；通用人工智能也叫强人工智能，主要目标是制造出一台像人类一样拥有全面智能的计算机；超级人工智能类似于科幻作品中拥有超能力的智能机器人。
从产业发展角度看，人工智能在弱人工智能阶段停留了相当长时间，正在向通用人工智能阶段迈进。受访专家表示，目前尚未有成功创建通用人工智能的成熟案例，而具备自主意识，至少需要发展到通用人工智能阶段。
梁正说，大模型、大数据的驱动让人工智能在对话的自然度、趣味性上有了很大突破，但距离具备自主意识还很远。“如果你给这类语言模型喂养大量关于内省、想象等与意识有关的数据，它便更容易反馈与意识有关的回应。”
不仅如此，现阶段的人工智能在一个复杂、专门的领域可以做到极致，却很难完成一件在人类看来非常简单的事情。“比如人工智能可以成为围棋高手，却不具备三岁小孩对陌生环境的感知能力。”段伟文说。
谈及背后原因，受访专家表示，第一是当前人工智能主要与符号世界进行交互，在对物理世界的感知与反应上发展缓慢。第二是数据学习让机器只能对见过的内容有合理反馈，无法处理陌生内容。第三是在数据驱动技术路线下，人们通过不断调整、优化参数来强化机器反馈的精准度，但这种调适终究有限。
郭雨晨说，人类在特定任务的学习过程中接触的数据量并不大，却可以很快学习新技能、完成新任务，这是目前基于数据驱动的人工智能所不具备的能力。
梁正强调，不同于当前主要依赖大规模数据训练的技术路线，新一代人工智能强调在没有经过数据训练的情况下，可以通过推理作出合理反应，从而与没有见过、没有学过的事物展开交互。
相比人类意识的自由开放，以往人工智能更多处在封闭空间。尽管这个空间可能足够大，但若超出设定范畴便无法处理。而人类如果按照规则不能解决问题，就会修改规则，甚至发明新规则。
这意味着，如果人工智能能够超越现有学习模式，拥有对自身意识系统进行反思的能力，就会理解自身系统的基本性质，就有可能改造自身的意识系统，创造新规则，从而成为自己的主人。
“人工智能觉醒”背后有关“人工智能觉醒”的讨论已不鲜见，但谷歌迅速否认的态度耐人寻味。
梁正表示：“如果不迅速驳斥指认，会给谷歌带来合规性方面的麻烦。”
据了解，关于人工智能是否有自主意识的争论并非单纯技术领域的学术探讨，而关乎企业合规性的基本坚守。一旦认定公司研发的人工智能系统出现自主意识，很可能会被认为违反第2版《人工智能设计的伦理准则》白皮书的相关规范。
这一由美国电气和电子工程师协会2017年发布的规范明确：“根据某些理论，当系统接近并超过通用人工智能时，无法预料的或无意的系统行为将变得越来越危险且难以纠正。并不是所有通用人工智能级别的系统都能够与人类利益保持一致，因此，当这些系统的能力越来越强大时，应当谨慎并确定不同系统的运行机制。”
梁正认为，为避免社会舆论可能的过度负面解读，担心大家认为它培育出了英国作家玛丽·雪莱笔下的弗兰肯斯坦式的科技怪物，以“不作恶”为企业口号的谷歌自然会予以否认。“不仅如此，尽管这一原则对企业没有强制约束力，但若被认为突破了底线，并对个体和社会造成实质性伤害，很有可能面临高额的惩罚性赔偿，因此企业在合规性方面会更为谨慎。”
我国也有类似管理规范。2019年，国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，提出人工智能治理的框架和行动指南。其中，“敏捷治理”原则主要针对技术可能带来的新社会风险展开治理，强调治理的适应性与灵活性。
中国信息化百人会成员、清华大学教授薛澜在接受媒体采访时表示，当前人工智能治理面临的最大挑战，是我们没有一套比较成熟的体系来规制其潜在的风险。特别是在第四次工业革命背景下，我国的人工智能技术和其他国家一样都处于发展期，没有现成的规制体系，这样就使得我们在发展科技的同时，必须同步发展我们的规制体系。“这可能是人工智能发展面临最大的挑战。”
在梁正看来，目前很难断言新兴人工智能技术具有绝对风险，但必须构造合理的熔断、叫停机制。在治理中既要具有一定的预见性，又不能扼杀创新的土壤，要在企业诉求和公共安全之间找到合适的平衡点。
毕竟，对人类来说，发展人工智能的目的不是把机器变成人，更不是把人变成机器，而是解决人类社会发展面临的问题。
从这个角度来说，我们需要的或许只是帮助人类而不是代替人类的人工智能。
为了人机友好的未来确保通用人工智能技术有益于人类福祉，一直是人工智能伦理构建的前沿。
薛澜认为，在科技领域，很多技术都像硬币的两面，在带来正面效应的同时也会存在风险，人工智能就是其中一个比较突出的领域。如何在促进技术创新和规制潜在风险之间寻求平衡，是科技伦理必须关注的问题。
梁正提出，有时技术的发展会超越人们预想的框架，在不自觉的情况下出现与人类利益不一致甚至相悖的情况。著名的“曲别针制造机”假说，即描述了通用人工智能在目标和技术都无害的情况下，对人类造成威胁的情景。
“曲别针制造机”假说给定一种技术模型，假设某个人工智能机器的终极目标是制造曲别针，尽管看上去这一目的对人类无害，但最终它却使用人类无法比拟的能力，把世界上所有资源都做成了曲别针，进而对人类社会产生不可逆的伤害。
因此有观点认为，创造出法力高超又杀不死的孙悟空本身就是一种不顾后果的冒险行为。
与其对立的观点则认为，目前这一担忧为时尚早。
“我们对到底什么样的技术路线能够发展出具备自主意识的人工智能尚无共识，现在谈论‘禁止发展’，有种空中楼阁的意味。”梁正说。
商汤科技智能产业研究院院长田丰告诉《瞭望》新闻周刊，现实中人工智能技术伦理风险治理的关键，是产业能够在“预判防范-应用场景-用户反馈-产品改进”中形成市场反馈机制，促成伦理风险识别与敏捷治理。同时，企业内部也需建立完整的科技伦理自律机制，通过伦理委员会、伦理风控流程平台将伦理风险把控落实到产品全生命周期中。
郭雨晨说，人工智能技术发展到目前，仍始终处于人类可控状态，而科技发展的过程本来就伴随对衍生问题的预判、发现和解决。“在想象中的人工智能自主意识出现以前，人工智能技术脚踏实地的发展，已经造福人类社会很多年了。”
在梁正看来，人与人工智能在未来会是一种合作关系，各自具备对方无法达成的能力。“技术归根结底是由人类来发展和把控的。人类和人工智能的未来，是由人类选择的。”
编辑：李华山
2022年08月16日07:42:05
科技前沿｜人工智能 (AI) 的发展和未来
原创科普青岛科普青岛收录于合集#科技前沿183个
人工智能(AI)的发展和未来
人工智能(AI)的发展
人工智能(AI)的历史可以追溯到古希腊，数学家和发明家阿奇塔斯首先探索了创造智能机器的概念。然而，现代人工智能研究领域是在1956年达特茅斯学院的一次会议上创立的，当时一群计算机科学家和数学家讨论了构建“思维机器”的可能性。
在人工智能研究的早期，重点是开发能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机程序，例如下棋和解决数学问题。这些领域的早期成功有助于将人工智能确立为一门科学学科，并促成了1950年代后期第一家人工智能公司SRIInternational的创建。
在1960年代和70年代，人工智能研究主要集中在“符号人工智能”上，它试图构建能够对符号进行逻辑推理并操纵它们来解决问题的系统。然而，符号人工智能的局限性很快就显现出来，研究人员开始探索构建智能系统的其他方法。
人工智能历史上最重大的突破之一是“机器学习”的发展，这是一套允许计算机从数据中学习的算法。这一突破为过去几十年人工智能领域的许多突破奠定了基础，包括深度学习的发展，这导致了计算机视觉、自然语言处理和其他领域的重大进步。
今天，人工智能是计算机科学中发展最快的领域之一，其应用可以在自动驾驶汽车、语音识别和推荐系统等领域看到。随着人工智能的不断发展，它有可能彻底改变我们生活的许多方面，并解决人类面临的一些最大挑战。
人工智能(AI)的未来
人工智能(AI)的未来既令人兴奋又充满不确定性。一方面，人工智能有可能极大地改善我们生活的许多方面，并解决人类面临的一些最大挑战，例如气候变化、疾病和贫困。另一方面，也有人担心人工智能的伦理、法律和社会影响，例如工作岗位流失、隐私以及人工智能被用于恶意目的的可能性。
未来人工智能最大的增长领域之一可能是“自动化”领域，人工智能将用于自动化目前由人类执行的任务。这有可能大大提高效率，并让人类工人腾出时间来专注于更具创造性和更有成就感的任务。
人工智能的另一个增长领域可能是“增强智能”领域，人工智能被用来增强人类的决策和解决问题的能力。这有可能大大改善世界各地人们的生活质量，让他们能够更快、更准确地访问信息和做出决策。
然而，人工智能的未来也将取决于我们如何解决这项技术的伦理、法律和社会影响。这将需要计算机科学家、伦理学家、政策制定者和公众之间的密切合作，以确保人工智能的好处得到广泛传播，并将潜在风险降至最低。
总体而言，人工智能的未来很可能取决于技术进步、社会发展和人类选择之间复杂的相互作用。在这个领域工作是一个激动人心的时刻，未来几十年肯定会充满AI的许多激动人心的发展和突破。
原标题：《科技前沿｜人工智能(AI)的发展和未来》