新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。
关于人工智能的十二条名人名言
阿兰·图灵（1912至1954）是最早重视人工智能概念的思想家之一。他的开拓性工作，为我们如今熟知的数字计算与AI领域奠定起发展基础。
要从最简单粗暴的角度来理解，人工智能就是一项工程挑战。当前最先进的AI算法，无一例外都基于非常复杂的数学原理。训练这些先进AI模型需要巨大的计算资源量，而AI的发展本身也在推动新一代芯片的研发与创新。
然而，人工智能又远非工程技术所能概括。伴随着关于广泛自动化的坚实承诺，AI技术同时也迫使我们重新考虑经济组织与社会结构设计等根本性问题。对AI的追求让我们不得不面对关于意识、智能与创造力的核心挑战——更具体地讲，人何以为人？
因此，任何希望在二十一世纪真正把握人工智能发展脉搏的朋友，都必须广泛接纳来自工程学、心理学、经济学、社会学以及哲学领域的问题与观点。
下面，我们将援引世界上众多最伟大思想家的名言，了解他们如何看待人工智能这一意义深远的主题。希望这些名言有助于阐明AI主旨、涵盖范围、潜在挑战以及蕴藏于其中的巨大能量。
“真正的问题并不是智能机器能否产生情感，而是机器是否能够在没有情感基础的前提下产生智能。”——马文·明斯基（MarvinMinsky）,1986
“技术日新月异，人类生活方式正在快速转变，这一切给人类历史带来了一系列不可思议的奇点。我们曾经熟悉的一切，都开始变得陌生。”——约翰·冯·诺依曼（JohnvonNeumann）,1958(在技术快速发展的背景下，他首先提出了「奇异性」一词)
“250多年以来，经济增长的基本动力一直是技术创新。其中最重要的，正是经济学家们提出的所谓通用型技术，包括蒸汽机、电力与内燃机等等。而我们这个时代下最重要的通用型技术正是人工智能，特别是机器学习。”——埃里克·布林约尔松（ErikBrynjolfsson）与安德鲁·麦卡菲（AndrewMcAfee）,2018
“虽然还没人提及，但我认为人工智能更像是一门人文学科。其本质，在于尝试理解人类的智能与认知。”——塞巴斯蒂安·特伦（SebastianThrun）,2013
“我们不得不面对的最大难题，并非来自人类大脑是否属于机器的哲学问题。毫无疑问，大脑就是机器，而且是包含大量严格遵循物理定律的零件的机器。众所周知，我们的思想仅仅是一系列复杂处理过程的产物。而最重要的问题是，我们对这样一台复杂的机器并不够了解，因此我们还没有做好应对这台机器的准备。”——马文·明斯基（MarvinMinsky）,1986
“如果人类的大脑简单到我们可以理解，那么我们就将愚蠢到无法理解大脑。”——爱默生W.皮尤（EmersonM.Pugh,）1977
“有些人担心人工智能的出现会令人类感到自卑，但任何有头脑的人单是观察花朵就应该能感到自己的渺小。”——艾伦·凯（AlanKay）
“人类很容易让自己陷入对机器的依赖，以至于不得不接受一切都交给机器处理的现实。随着整个人类社会及其面临的问题越来越复杂，机器也将变得越来越智能。人们将让机器为自己做出更多决策，这单纯是因为机器做出的决策能带来比人类决策更好的结果。这最终会发现到某个特定阶段——在这一阶段中，保持系统运作所需要的决策将变得极为复杂，导致人类再也无法有效做出决策。届时，机器将在实质上掌控一切。”——泰德·卡钦斯基（TedKaczynski，「大学炸弹客」）,1995
“从表面上看，经过编程的计算机似乎明白什么是汽车、什么是加法器——但事实上，它什么也不明白。”——约翰·塞尔（JohnSearle）,1980
“人们总喜欢活在舒适区内，用粗暴的断言安慰自己，例如机器永远无法模仿人类的某些特性。但我给不了这样的安慰，因为我认为并不存在无法模仿的人类特性。”——AlanTuring,1951
“在我们交谈时，你怎么能确定我的内心深处正在进行所谓「思考」？图灵测试将成为解决这类问题时的一种重要探针——类似于物理学领域的粒子加速器。如同物理学当中，如果我们希望了解原子或者亚原子层面的情况，由于无法直接观察，我们必须将经过加速的粒子散布到目标周围以观察其行为，最终推断出目标的内部性质。图灵测试将这一基本思路扩展到了意识领域——它把思维视为不可直接观察的「目标」，并通过更为抽象的方式推断其内部结构。通过将问题从目标思维中「分散」出去，我们就能了解其内部工作原理，正如物理学领域的作法一样。”——道格拉斯·霍夫斯塔特（DouglasHofstadter）,1981
“人工智能是我们人类正在从事的最为深刻的研究方向之一，甚至要比火与电还更加深刻。”——桑德尔·皮猜（SundarPichai）,2020