人工智能(AI)测试方法人工智能延伸和扩展什么的理论

发表时间：2023-07-05 10:07:00

人工智能(AI)测试方法

一、了解人工智能

1.1、对人工智能的理解：

人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学（定义）。人工智能利用机器学习技术，通过对现有的经过处理（筛选、消噪、过滤等）的数据，不断进行矫正（设置阀值等方法）机器模型的输出，此过程称为训练，期望通过训练可以得到在未来新数据上有良好表现的模型，从而投入生产。

1.2、人工智能目前应用的一些领域：

语音识别：人工智能在语音识别方面的应用相对较好，如siri、多邻国读音识别等

图像识别：如高速车牌识别、人脸识别等

个性化推荐：如亚马逊、今日头条根据用户阅读历史做的推荐系统，利用人工智能进行调参数等

二、AI相关测试

一般这些项目都要测试什么，要进行什么类型的测试。

模型评估测试模型评估主要是测试模型对未知新数据的预测能力，即泛化能力。泛化能力越强，模型的预测能力表现越好。而衡量模型泛化能力的评价指标，就是性能度量(performancemeasure)。性能度量一般有错误率、准确率、精确率、召回率等。

稳定性/鲁棒性测试稳定性/鲁棒性主要是测试算法多次运行的稳定性；以及算法在输入值发现较小变化时的输出变化。如果算法在输入值发生微小变化时就产生了巨大的输出变化，就可以说这个算法是不稳定的。

系统测试将整个基于算法模型的代码作为一个整体，通过与系统的需求定义作比较，发现软件与系统定义不符合或与之矛盾的地方。系统测试主要包括以下三个方面：1、项目的整体业务流程2、真实用户的使用场景3、数据的流动与正确

接口测试接口测试是测试系统组件间接口的一种测试。接口测试主要用于检测外部系统与系统之间以及内部各个子系统之间的交互点。测试的重点是要检查数据的交换，传递和控制管理过程，以及系统间的相互逻辑依赖关系等。

文档测试文档测试是检验用户文档的完整性、正确性、一致性、易理解性、易浏览性。在项目的整个生命周期中，会得到很多文档，在各个阶段中都以文档作为前段工作成果的体现和后阶段工作的依据。为避免在测试的过程中发现的缺陷是由于对文档的理解不准确，理解差异或是文档变更等原因引起的，文档测试也需要有足够的重视。

性能测试

白盒测试–代码静态检查

竞品对比测试如果有涉及时，可针对做竞品对比测试，清楚优势和劣势。比如AI智能音箱产品。

安全测试

发布上线后，线上模型监控

测试数据不管是机器学习，推荐系统，图像识别还是自然语言处理，都需要有一定量的测试数据来进行运行测试。算法测试的核心是对学习器的泛化误差进行评估。为此是使用测试集来测试学习器对新样本的差别能力。然后以测试集上的测试误差作为泛化误差的近似。测试人员使用的测试集，只能尽可能的覆盖正式环境用户产生的数据情况。正式环境复杂多样的数据情况，需要根据上线后，持续跟进外网数据。算法模型的适用性一定程度上取决于用户数据量，当用户量出现大幅增长，可能模型会随着数据的演化而性能下降，这时模型需要用新数据来做重新训练。

上线只是完成了一半测试，并不像APP或者WEB网站测试一样，测试通过后，发布到正式环境，测试工作就完成了。测试集如何选取很关键，一般遵循两个原则：

测试集独立同分布测试数据的数量和训练数据的比例合理测试集独立同分布不能使用训练数据来做为测试数据，此为独立。测试数据需要和训练数据是同一个分布下的数据，此为分布。举个例子，训练数据中正样本和负样本的分布为7：3，测试数据的分布也需要为7：3，或者接近这个分布，比较合理

测试数据的数量和训练数据的比例合理当数据量比较小时，可以使用7：3训练数据和测试数据(西瓜书中描述常见的做法是将大约2/3~4/5的样本数据用于训练，剩余样本用于测试）或者6：2:2训练数据，验证数据和测试数据。如果只有100条，1000条或者1万条数据，那么上述比例划分是非常合理的。

如果数据量是百万级别，那么验证集和测试集占数据总量的比例会趋向于变得更小。如果拥有百万数据，我们只需要1000条数据，便足以评估单个分类器，并且准确评估该分类器的性能。假设我们有100万条数据，其中1万条作为验证集，1万条作为测试集，100万里取1万，比例是1%，即：训练集占98%，验证集和测试集各占1%。对于数据量过百万的应用，训练集可以占到99.5%，验证和测试集各占0.25%，或者验证集占0.4%，测试集占0.1%。

一般算法工程师会将整个数据集，自己划分为训练集、验证集、测试集。或者训练集、验证集等等。（这里的测试集是算法工程师的测试数据）算法工程师提测时，写明自测时的准确率或其他指标。测试人员另外收集自己的测试集。测试数据可以测试人员自己收集。或者公司的数据标注人员整理提供。或者爬虫。外部购买。测试人员可以先用算法工程师的测试集进行运行测试查看结果。再通过自己的测试集测试进行指标对比。

2.1、测试分析

人工智能归根结底也是利用对历史数据的处理训练出可以在将来数据上有良好输出的模型。

对于测试而言，应该关心数据模型在对待正常数据、边界数据、异常数据作为输入时，模型的输出是否能够符合期望。

2.2、测试方法

改变测试集：如输入与训练时一样的数据、与训练时完全不同的数据、训练时的边界值等，看是否达到期望输出

如在安卓平台运行的代码：通过不断点击运行、以及快速退出和快速进入、处理大量数据、空数据、等观察性能指标的上升等

模型是否有良好的用户交互

人工智能发展目前有一定的技术限制，但是无论如何都不能造成应用crash、卡死、内存溢出等现象

具体使用时，应有良好的告知用户的提示，不能一直loading等

模型是否能够根据处理数据的量从少到多而自动不断优化、调整输出

观察模型输出是否是一直不变化的

经过多次改变输入（百次计算），再进行回归测试，观察输出是否有一定程度调优（或者更差了）

模型在处理数据时的效率（学习过程，cpu占用率、内存消耗等）

模型有没有人性化的参数调整入口，供运营人员以及测试人员对上线后、上线前进行调整

模型上线后应具有一定的参数调整能力（例如某些权重的调整等。业界今日头条的某些推荐方案一旦效果好，据说会立刻将所有的模型进行模拟升级（切换到相同的模式））。

风险控制，当发现严重问题时如何良好的控制线上的模型，对其进行开关以及升级操作，如上线后若发现难以控制的风险，如需要紧急下线（政策等影响）等问题时，需要有立刻关闭的功能以及关闭前对用户的良好的提示功能。

若此模型并不是单独使用，有没有良好的兼容性（兼容其他模型），遇到错误的使用时如何变现（以及提示方式）

如模型需要与其他模型进行合作才能工作，那应当分开单独进行测试，此模型应该具有良好的接口，和期望输出。测试方法参照上面。然后再测试与其他模型共同工作时的效果

三、AI测试举例：

3.1、语音识别部分

输入正常的语音

输入有杂音的语音

输入空白语音

输入不同语言的语音

输入长时间语音

输入重复语音

结论：训练好的模型应在使用上满足一定程度的场景，不能答非所问的太离谱

3.2、自优化测试：

将测试集分成2部分（或多部分），第一次输入第一部分然后观察结果，然后再输入第二部分，然后再次输入第一部分，观察输出是否有优化的体现

3.3、性能部分：

[在进行语音识别时，观察cpu、内存等占用情况

在语音识别结束观察cup、内存有没有释放等情况

观察识别的时间长短

3.4、友好度测试：

观察在使用时弱网络情况下的提示

观察识别出错时的提示

观察正常时的提示

3.5、风险测试：

功能入口测试（展示和关闭），是否能通过远程直接关闭或开启语音识别功能，升级等

【A】人工智能，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理

【原文】【A】人工智能，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。从诞生以来，人工智能的理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。从人工智能的发展现状和特点来看，未来人工智能是基于提高劳动生产率和降低劳动成本的需要。如制造业中智能机器人对生产流水线工人的替代、智能化信息系统对手工作业的替代等。（选自《中国青年报》有删改）【B】中国工程院院士、计算机应用专家潘云鹤认为：AI（人工智能）技术会升级换代，进入2.0时代。它将更紧密地融入人类生活。30年后的AI2.0必将成为巨人。到那个时候，大数据智能的研发，已经可以为经济智能化运行提供强大的工具，帮助政府和企业从宏观、中观、微观等角度预测经济和市场的走向，前瞻性地创造新产品，进行新投资，确定新政策。市场经济和政府调控相结合的科学基础，使人类经济的运行进入更高水平。另一个关于AI的梦想是：人脑和电脑联通。潘云鹤认为，人脑和电脑如能直接联合工作，就会形成“脑机混合”增强智能。如果一个学生能轻而易举地记住《新华字典》、唐诗宋词、《古文观止》、四书五经……可以想象，我们的教育，会因此产生怎样的改变。 AI的能力似乎无可估量。可以想象人类未来与AI共存的种种图景：当你在街上碰到陌生人时，系统会产生并处理数据，通过AI程序就能知道你对他的印象如何。在医院里，AI分析X光片的水准，比人类医生还要棒，这些智能机器还可以用于癌症等疾病的到期检查，甚至在你尚不知晓的情况下采取防治措施。（选自《读者》有删改）【C】【人工智能也是一把“双刃剑”。】其有可能出现的场景是“机器排斥人工”。比如，全球最大的12家投资银行里，最普通的研究人员平均年薪都有50万美元，如此令人羡慕的岗位也存在被替代的可能。随着移动设备的发展，互联网逐渐成为唯一的信息平台，信息看似变得多而自由，但其实由于人工智能的原因，垄断我们所要获得的信息也就变得容易了。此外，人工智能的成本也是需要考虑的因素。在2016年的围棋人机对弈中，谷歌设计开发的阿法狗与韩国的李世石对弈一局，所消耗的机器运行成本达到了3000美元。而在此期间，人类对手可能只消耗了一碗石锅拌饭。（选自微信公众号“失飞的纸飞机”有删改）

【问题】 15.下列对三则材料理解符合文意的一项是（）（2分） A.人工智能应用领域在不断扩大，从人工智能的发展现状和特点来看，未来人工智能是基于提高劳动生产率和降低劳动成本的需要。 B.通过“脑机混合”增强智能，学生能轻而易举地记住《新华字典》、唐诗宋词……可以断言，未来学生的文化水平、解决问题的能力都将会大大提高。 C.目前，在全球最大的12家投资银行里，包括最普通研究人员在内的大部分岗位已经被人工智能所替代。 D.随着人工智能的发展，别人无法掌控我们需要的信息，信息量将更加丰富，信息使用更加自由。 16.“到那个时候，大数据智能的研发，已经可以为经济智能化运行提供强大的工具。”这句话中的“到那个时候”能否删除，为什么？（2分） 17.谈谈你对【C】段中划线句子的理解。（2分）

【参考答案】 15.A 16.不能删去（1分）。“到那个时候”指30年后，起限制作用，明确了具体时间和范围，如果删掉与实际情况不相符。体现了说明文语言的准确性、周密性（1分）。 17.“双刃剑”是指人工智能有利也有弊（计1分）利：降低生产成本、提高生产效率、使人类经济的运行进入更高水平、“脑机混合”增强智能、服务医疗等。弊：影响就业（机器排斥人工）、垄断信息、运行成本高。（计1分）评分标准：（利弊分析用其中任意一点加以说明即可。如果只答有利有弊，没有分析给1分）

人工智能的十大应用

导读：人工智能已经逐渐走进我们的生活，并应用于各个领域，它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，也为我们的生活带来了许多改变和便利。下面，我们将分别介绍人工智能的一些主要应用场景。

作者：王健宗何安珣李泽远

来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

01 无人驾驶汽车

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等。

美国、英国、德国等发达国家从20世纪70年代开始就投入到无人驾驶汽车的研究中，中国从20世纪80年代起也开始了无人驾驶汽车的研究。

2005年，一辆名为Stanley的无人驾驶汽车以平均40km/h的速度跑完了美国莫哈维沙漠中的野外地形赛道，用时6小时53分58秒，完成了约282千米的驾驶里程。

Stanley是由一辆大众途锐汽车经过改装而来的，由大众汽车技术研究部、大众汽车集团下属的电子研究工作实验室及斯坦福大学一起合作完成，其外部装有摄像头、雷达、激光测距仪等装置来感应周边环境，内部装有自动驾驶控制系统来完成指挥、导航、制动和加速等操作。

2006年，卡内基梅隆大学又研发了无人驾驶汽车Boss，Boss能够按照交通规则安全地驾驶通过附近有空军基地的街道，并且会避让其他车辆和行人。

近年来，伴随着人工智能浪潮的兴起，无人驾驶成为人们热议的话题，国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如，Google的GoogleX实验室正在积极研发无人驾驶汽车GoogleDriverlessCar，百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划，其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相2018年央视春晚。

但是最近两年，发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的，要真正实现商业化还有很长的路要走。

02 人脸识别

人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。

有一个关于人脸识别技术应用的有趣案例：张学友获封“逃犯克星”，因为警方利用人脸识别技术在其演唱会上多次抓到了在逃人员。

2018年4月7日，张学友南昌演唱会开始后，看台上一名粉丝便被警方带离现场。实际上，他是一名逃犯，安保人员通过人像识别系统锁定了在看台上的他；

2018年5月20日，张学友嘉兴演唱会上，犯罪嫌疑人于某在通过安检门时被人脸识别系统识别出是逃犯，随后被警方抓获。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，其将应用在更多领域，给人们的生活带来更多改变。

03机器翻译

机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（NeuralMachineTranslation，NMT），该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。

随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显，也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时，可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文，免去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。

04声纹识别

生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。

声纹识别的工作过程为，系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人再次说话时，系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比，从而识别出说话人的身份。

相比于传统的身份识别方法（如钥匙、证件），声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点，在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹也能有效防录音、防合成，因此安全性高、响应迅速且识别精准。

同时，相较于人脸识别、虹膜识别等生物特征识别技术，声纹识别技术具有可通过电话信道、网络信道等方式采集用户的声纹特征的特点，因此其在远程身份确认上极具优势。

目前，声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例，可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域，落地场景丰富。

05智能客服机器人

智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。

当用户访问网站并发出会话时，智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等，快速分析用户意图，回复用户的真实需求。同时，智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库，能对用户咨询的常规问题进行标准回复，提高应答准确率。

智能客服机器人广泛应用于商业服务与营销场景，为客户解决问题、提供决策依据。同时，智能客服机器人在应答过程中，可以结合丰富的对话语料进行自适应训练，因此，其在应答话术上将变得越来越精确。

随着智能客服机器人的垂直发展，它已经可以深入解决很多企业的细分场景下的问题。比如电商企业面临的售前咨询问题，对大多数电商企业来说，用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题，传统的人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答，导致无法及时为存在更多复杂问题的客户群体提供服务。

而智能客服机器人可以针对用户的各类简单、重复性高的问题进行解答，还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务，它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。

06智能外呼机器人

智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。

在外呼期间，它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图，而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话，最后对用户进行目标分类，并自动记录每通电话的关键点，以成功完成外呼工作。

从2018年年初开始，智能外呼机器人呈现出喷井式兴起状态，它能够在互动过程中不带有情绪波动，并且自动完成应答、分类、记录和追踪，助力企业完成一些烦琐、重复和耗时的操作，从而解放人工，减少大量的人力成本和重复劳动力，让员工着力于目标客群，进而创造更高的商业价值。当然智能外呼机器人也带来了另一面，即会对用户造成频繁的打扰。

基于维护用户的合法权益，促进语音呼叫服务端健康发展，2020年8月31日国家工信部下发了《通信短信息和语音呼叫服务管理规定（征求意见稿）》，意味着未来的外呼服务，无论人工还是人工智能，都需要持证上岗，而且还要在监管的监视下进行，这也对智能外呼机器人的用户体验和服务质量提出了更高的要求。

07智能音箱

智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作。

支撑智能音箱交互功能的前置基础主要包括将人声转换成文本的自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition，ASR）技术，对文字进行词性、句法、语义等分析的自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）技术，以及将文字转换成自然语音流的语音合成技术（TextToSpeech，TTS）技术。

在人工智能技术的加持下，智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。

08个性化推荐

个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。

个性化推荐既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。

个性化推荐系统广泛存在于各类网站和App中，本质上，它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量，依托推荐引擎算法进行指标分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，经过协同过滤算法，实现精确的个性化推荐。

09医学图像处理

医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。

传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画，以及手术环节的三维影像重建。

该应用可以辅助医生对病变体及其他目标区域进行定性甚至定量分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。另外，医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。

10 图像搜索

图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。

该技术的应用与发展，不仅是为了满足当下用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求，更是为了通过分析用户的需求与行为，如搜索同款、相似物比对等，确保企业的产品迭代和服务升级在后续工作中更加聚焦。

关于作者：王健宗，博士，某大型金融集团科技公司资深人工智能总监、高级工程师，中国计算机学会大数据专家委员会委员、高级会员，美国佛罗里达大学人工智能博士后，曾任美国莱斯大学电子与计算机工程系研究员、美国惠普公司高级云计算解决方案专家。

何安珣，某大型金融集团科技公司高级算法工程师，中国计算机学会会员，中国计算机学会青年计算机科技论坛（YOCSEF深圳）委员。拥有丰富的金融智能从业经验，主要研究金融智能系统框架搭建、算法研究和模型融合技术等，致力于推动金融智能的落地应用与价值创造。

李泽远，某大型金融集团科技公司高级人工智能产品经理，中国计算机学会会员，长期致力于金融智能的产品化工作，负责技术服务类的产品生态搭建与实施推进。

本文摘编自《金融智能：AI如何为银行、保险、证券业赋能》，经出版方授权发布。

人工智能会取代人类，让很多人失业吗

什么是人工智能?

人工智能简称AI，它是计算机科学的一个分支，这项技术的最终目的是为了模拟、延伸和扩展人的智能，使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作，从而帮助人类更好、更快地发展，让人类过上更加美好幸福的生活。

[[424895]]

一些人将人工智能与机器人画等号，这很片面。研究人工智能是为了了解智能的实质，并据此创造出能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，并不单单只是制造出一种像人那样的机器人，像语音识别、图像识别、自然语言处理、自动驾驶等，它们都是人工智能的研究和应用领域。

总之，需要人类的智慧来参与和处理的事情，都可以用到人工智能。像手机现在就已经应用了很多人工智能的研究成果，比如语音输入法，人工智能技术的应用也使得智能手机变得更加智能。

人类长久以来的梦想，就是希望能够让机械代替人力来干活，进行生产劳作，这不仅是体力方面，在脑力劳动方面也有这个需求。

人工智能的概念提出于1956年，在此之前，人类已经能够利用机械实现半自动，现在人类在一些工业生产领域还实现了自动化，但这远远不够，过去的自动化只是在已经预设好的程序下循环往复地运行，像新闻撰写、自动驾驶等领域就实现不了自动化。但在人工智能技术的帮助下，人类却可以完全实现自动化，因为机器或者软件在自动化运行的过程中还能自主学习，并根据反馈的数据实时作出决策，改进执行过程。

人工智能会超越甚至取代人类，让很多人失业吗?

这种担心，不无道理。毕竟不是每个人都是那么优秀，大部分人的能力都很一般，既没有雄厚的资产，也没有掌握什么高技术。这些底层工作，特别是那些没技术的体力劳动，以及一些简单的脑力劳动，在未来势必都会被人工智能所取代的。即使我们这几代人看不到，在几百年后也必然会出现这种情况。

现在人工智能在某些方面的能力已经超越了人类，比如围棋。再发展一些年头，人工智能的智慧水平必然会在很多领域超越人类。

更关键的是，这些拥有智慧的机器不仅不怕脏和累，在工作过程中出错的概率也更小。如果你是老板，你也想拥有这样的“员工”。可见，人工智能未来让很多人失业，并不是一句空谈。

技术革新确实会让一部分人失业，但同时也会创造新的职业。不过，人工智能带来的冲击，比一般的产业技术革新更震撼，触及到的行业非常多。有人说，我可以给机器抹机油，但这项工作也可以由机器代劳。大规模应用人工智能后，以往劳动密集型的产业就再也不需要那么多工人了，而创造出来的新职业，则是管理这些设备的高技术人才。显然，这并不需要太多人。

那剩余的人怎么办呢?

其实，这个问题完全可以从税收和分配机制上进行解决。为了避免养懒人，以往一个人干的活，完全可以分给5个人干。而蛋糕做大了也并没有坏处，即使占比很小，你所分配的份额也比以前多。

这个世界上并没有永恒不变的行业和职业，厨师和理发师未来也有可能被智能机器替代。为了应对这种冲击，所有人都必须要不断地改变自己，努力学习，只有这样，社会才会进步。

除了失业方面的考虑，更为关键的是人工智能会取代人类，主宰未来社会吗?这样的主题，已经出现在了一些科幻电影中。我们赋予了机器智慧，到头来却不听使唤，甚至还反叛人类，这肯定不是我们所愿意看到的。

有些人可能不相信机器能够拥有自我意识，不过根据科学家对人脑以及思维意识的产生和运作机制的了解，机器确实可以拥有意识，但前提是硬件基础要达到一定水平才能实现。

[[424896]]

至于高级人工智能拥有自我意识后，还会听人类的使唤吗?人类该怎么办?真的很难给出答案。或许我们可以通过某种机制避免这样的事情发生，或者禁止创造拥有自我意识的智能机器。

人工智能的最终目的就是为了让人们的生活更美好，代替很多人的体力劳动，让大家有更多的时间去学习、去思考、去探索未来和未知!只有当我们不为生活发愁时，我们才会发展的更好。纵观科学技术的发展史，做出重大贡献的基本上都是位于社会金字塔中上部的那些人。

人工智能将会让我们的生活变成什么样?

虽然人工智能已经发展了好几十年，但在初期发展的十分缓慢，现阶段我们还处于人工智能发展的初级阶段。不过，人工智能技术现阶段已经开始重塑多个行业的面貌。可以断定，我们现在就已经处于人工智能爆发的元年了，现在每一个人都能享受这项技术带来的巨大改变。

人工智能的应用领域有很多。结合城市交通出行大数据，利用人工智能进行自动决策，将为我们带来更加智慧的路，从而降低交通事故的发生概率，缓解拥堵。在科学研究领域，人工智能也有大显身手之处，因为科学研究往往需要进行大量的实验，产生大量的实验数据，如果利用人力进行分析，往往费时费力，这一过程完全可以交给机器。物联网和人工智能结合，智能生活也将走进千家万户。

[[424897]]

移动互联网的出现，仅仅用了10多年时间，就让我们的生活方式发生了巨大的改变。人工智能肯定会让我们的生活更上一层楼，未来可期。人工智能技术不仅可以改变一部手机、一辆车、一个家庭，还将改变整个社会的产业，促进经济飞速发展。

[[424898]]

在科学技术这个股力量的推动下，几百年前，人类总共进行了三次大的工业或者说科技革命，而人工智能则将带领我们步入第四次科技革命，从信息时代步入智能时代。而以人工智能为核心驱动力的智能经济也正在成为经济发展的新引擎。

人工智能和基因技术、空间技术、纳米技术等都是21世纪最为尖端的技术。正是因为人工智能技术对未来十分重要，所以各大科技公司都希望能够分一杯羹，这一行业也将成为竞争最为激烈的一个行业之一。

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

人工智能(AI)测试方法 人工智能延伸和扩展什么的理论