张亚勤：人工智能赋能生命科学——机遇与挑战
生命科学与生物医药领域正在步入数字化3.0时代，AI正在加速生命健康与生物医药领域向着更快速、更精准、更安全、更经济、更普惠的方向稳步发展。——张亚勤
9月26日下午，2021年世界互联网大会在乌镇召开。在数据与算法论坛上，清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤院士围绕“人工智能赋能生命科学”这一主题，介绍生物世界发生的数字化和智能化新变革，并分享清华大学智能产业研究院（AIR）在人工智能与生命健康交叉学科发展上的新布局。本次报告由张亚勤院长及团队成员马维英、兰艳艳、黄婷婷共同完成。
（摄影/浙江日报记者李震宇）
随着基因测序技术、高通量生物实验、传感器等技术的发展，生命科学与生物医药领域正在步入数字化3.0时代，数字化、自动化进程加速。健康计算作为一种新型智能科学计算模式，是以人工智能和数据驱动为核心的第四研究范式。它将极大助力人类探索并解决生命健康问题。
人工智能从上世纪五十年代发展到今天，产生了很多不同的算法，尤其是以早期的RNN、LSTM和CNN为代表的深度学习技术，及过去这两年的GAN、transformer-based(BERT和GPT-3模型)，预训练模型等等，可以说从我们感知方面语音识别、人脸识别、物体的分类，已经和人达到同样的水平。但在自然语言理解，知识推理，和视频语义和泛化能力方面还有很多差距。另外在算法透明性，可解释性，因果性，安全，隐私和伦理等方面还存在较大挑战。
在可信AI计算方面最近又很多进展，一个例子是联邦学习，这也是清华大学智能产业研究院的一个重要研究课题。联邦学习主要有两种方案，一种是横向联邦学习，它主要面向不同来源特征和模型相同的场景，能够保证相同模态不同来源数据之间的隐私性。另一种叫做纵向联邦学习，它可以处理不同来源的特征和模型不同的情况，能够保证多模态数据之间的隐私性。
我们已经看到，AI正在加速生命健康与生物医药领域向着更快速、更精准、更安全、更经济、更普惠的方向稳步发展。具体体现在，人工智能在蛋白质结构预测、CRISPR基因编辑技术、抗体/TCR/个性化的疫苗研发、精准医疗、AI辅助药物设计等方面的研究已成为国际前沿战略性研究热点。
考虑到这样的学科发展趋势和产业背景，清华大学智能产业研究院（AIR）在“AI+生命健康方向”做了四个研究方向的布局，聚焦在研究“AI增强个人健康管理与公共卫生”、“AI+医疗与生命科学”、“AI辅助药物研发”与“AI+基因分析与编辑”方向。
作为交叉领域研究与应用，AIR认识到人工智能与生命科学、生物医药领域存在较大的知识鸿沟，缺乏面向生物计算的数据集、AI平台、核心算法、计算引擎，同时跨界人才也非常稀缺。针对以上挑战，AIR提出“AI+生命科学破壁计划”，目标是定义AI+生命科学领域的核心前沿研究任务，跨越生命健康领域与人工智能的领域鸿沟，打破壁垒，促进AI与生命科学的深度交叉融合，加速科学发现。
为此，我们需要构建面向生命科学领域的人工智能基础设施、数据平台、核心算法引擎，支撑生命科学前沿研究任务。同时通过打造旗舰公开数据集，组织算法挑战竞赛，构建AI+生命科学的众智平台，培养跨界人才，构建产业生态。
AlphaFold2是AI+生命科学的一个典型成功案例。它的成功因素来自于两方面，首先，是任务的特殊性，蛋白质结构预测就可以看作从序列到三维结构的一个一一映射问题，因此它是一个welldefine的AI问题。这就是破壁计划的目标，要找到生命科学中意义重大，但同时又能抽象为适合AI的研究任务。第二，是模型的优越性。一方面，长时间的生命科学领域的研究积累了大规模的蛋白质结构数据，而AlphaFold2的整个模型架构则充分利用了数据驱动的端到端深度学习模型，大数据与深度模型的结合恰恰是第四范式的典型特点。因此，AlphaFold2带给我们的启示就是在AI+生命科学的研究中，要注重破壁和第四范式的重要性。
显然，AlphaFold2仅仅是一个开始，它的成功正在开启一个新的模式。蛋白质结构的精准预测为生命科学家提供了高效的计算工具，也为基于AI的重大生命科学发现提供了可能。未来，抗体、抗原的表位预测，肿瘤的精准疗法，TCR/个性化疫苗的设计与优化等方向将成为重要的研究热点，并在AI驱动的新计算模式下取得突破性进展，AI+大分子制药的黄金时代将正式到来。
其中，还会产生很多新的科学挑战，也预示着将产生新的计算范式，例如，干湿融合的闭环式计算框架。一方面人工智能模型通过高通量、多轮湿实验的闭环验证和数据补充将变得更为智能。另一方面，通过主动学习或强化学习的方式，AI将主动规划湿实验的自动化进行，形成干湿闭环验证、迭代加速生命科学发现与产业应用。我们预见到，通过干湿闭环打通，生命科学研究与生物医药产业将迎来新的研究范式与产业模式。
AIR目前在基因数据的表达和预测方面已经取得了一些初步进展。最近，由我们清华大学智能产业研究院（AIR）的兰艳艳教授带领GeneBert团队设计了一个新颖的基因预训练模型，通过构建序列与转录因子之间的二维矩阵，实现了一个多模态的基因预训练模型，获取了基因数据的有效表示，尤其是挖掘了非编码区的数据价值，在下游的启动子、转录子结合位点的预测，先天性巨结肠疾病的基因筛选任务上都大幅提高了性能。我们相信，类似预训练这样的前沿AI技术在基因数据上的持续深入应用，将进一步挖掘基因数据的价值，帮助我们破解人类的密码，在癌症的精准治疗等重要问题上发挥作用。
总结来看，我们认为，生物世界正处于数字化、自动化和智能科学计算的新变革中，用计算的方法，即人工智能和数据驱动的第四研究范式来辅助人们探索并解决生命健康的问题成为一个重要的研究方向。未来，需要学术界和产业界共同推动生命科学、生物医药、基因工程、个人健康各领域从孤立、开环向协同、闭环发展，实现更快速、更精准、更安全、更经济、更普惠的生命科学与生物医药创新，这代表着下个十年巨大的科学发展与产业创新的新机会。
我们热切呼吁更多的人来关注、支持或投身于这个新兴交叉学科的发展。
撰文排版/冼晓晴
校对责编/黄妍
阅读原文：
张亚勤：人工智能赋能生命科学——机遇与挑战
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。
作者：徐云峰
catalogs:13000076;contentid:7688970;publishdate:2021-06-11;author:黄童欣;file:1623414511328-aff718d9-3742-46b0-b08c-e56bdd1ed8c8;source:29;from:中华读书报;timestamp:2021-06-1120:28:23;[责任编辑:]【思享家】人工智能赋能中国式现代化：发展机遇及风险挑战
作者：张成岗（清华大学教授、社会治理与发展研究院院长）
人类文明演进中的“现代化”议题
持续的基于创新的发展是近代才出现的一种导致经济发展不均衡分布的历史现象。14世纪开始至麦哲伦环球航行结束的地理大发现对欧洲影响极为深刻，使得封闭于西方一隅的欧洲走向世界，极大地开阔了视野、丰富了认识，尤其是对世界多样性的认识。地理大发现增加了各种文明相互摩擦、碰撞、借鉴、交流和融合的机会，开启了一直持续至今的全球化进程，对世界范围的现代化影响巨大。长期以来，由于西方发达国家的科技迅速发展，国家之间经济、贸易、社会、产业、人员之间联系越来越密切，人们之间交往更加频繁，国家之间、区域之间一体化趋势日益明显。
随着近代资本主义大工业的形成以及资本在全球市场的不断扩张，人类社会进入一个崭新时代，人类科技水平不断提高，社会秩序、文明形态和生活面貌发生巨大改变，现代化发展的意义空前凸显。人类文明进步建立在摆脱传统、冲破偏见基础之上，通过一系列改革在政治、经济、文化、社会、生态等各个领域取得重要成就。世界各国现代化道路复杂多样，既相对独立又相互关联。正如习近平总书记指出，现代化不是单选题。历史条件的多样性，决定了各国选择发展道路的多样性。现代化具体形式与各个国家具体国情、制度禀赋和文化传统相结合，呈现出不同特点。
在学理意义上，中国式现代化正在以其伟大实践实现对传统与现代、中国与西方、全球化与地方性二分思维及其叙事模式的超越。中国正在打破西方对现代化标准垄断，探索出一条不同于西方的社会主义现代化新路，创造属于自己的发展经验，为现代化理论作出重要贡献，为其他国家制定增长和发展计划提供启示借鉴，有助于人类文明多元发展与持续进步。中国式现代化道路着眼于世界现代化发展历史进程，积极探索建立新型现代化发展道路和人类文明新形态，能够在更高层次引领和推动全球治理体系和治理能力现代化。
“第四次工业革命”正在开启人类历史新阶段
新一轮科学技术革命是中国乃至世界的最大现实，也是哲学社会科学研究者需要关注的重大议题。新工业革命正在深刻改变人类生产和生活方式。信息技术是新科技革命的龙头，正在向各个领域深度渗透，深刻改变着人类生产和生活方式。基于持续的技术创新和颠覆，以数字化、网络化、机器自组织为标志的“第四次工业革命”正在开启人类历史新阶段。
进入21世纪以来，大数据和人工智能蓬勃发展成为新工业革命的显著标志，并将重塑人类生存和生活的现实空间。第四次工业革命自2013年提出以来，迅速从发展理念转变为产业现实，并深入到社会生活的各个方面。第四次工业革命并不满足于“智能工厂”，而已经向着第四次科技革命迈进，预计将会在新一代信息技术、生物技术、新能源技术、新材料技术、智能制造技术等领域取得突破性进展。新一轮的科技革命将和以往每次科技革命一样，与全球政治、经济、文化、社会、环境进行新一轮的相互建构，并在根本上变革现代人的核心观念、认知方式、行动原则。
新工业革命不仅是一场技术与产业革命，对全球价值链结构、全球产业竞争格局产生深刻影响，更是一场社会、文化、价值与思维等领域的全景式整体性变革，将提供社会转型新动能，为社会发展带来新机遇。顺应形势把握住人工智能带来的重大历史机遇，可以带动国家整体竞争力的整体跃升，为处于转型期的中国经济社会发展提供强大动能。作为一项引领未来的战略性技术，推动和发展人工智能已经成为国际社会的共识，然而人工智能提供社会发展动力，赋能和助力现代化发展的同时，也对经济、社会、就业、伦理、安全诸领域提出新挑战。人工智能时代机遇与挑战同在，应当加强人工智能技术发展研判和预测，增强风险意识，更好应对人工智能技术可能导致的失控风险、伦理挑战、就业影响，促进科技治理能力现代化。
人工智能赋能中国式现代化新征程
科学技术是一种在历史上起推动作用的革命力量。科技创新是提高社会生产力、提升国际竞争力、增强综合国力、保障国家安全的战略支撑。人类从农耕文明到今天智能时代，均以科技工具出现重大变革为时代标志。当前，区块链、人工智能、大数据、物联网等新兴技术的创新发展和社会应用突飞猛进，正在给现代化的内涵、体系、方式带来创造性变革。科技进步提供了现代化的基本框架及结构，引领现代化新趋向。人工智能已经成为新一轮国际竞争的焦点和经济发展新引擎，也将为现代化建设带来新机遇。
首先，科技是现代化的基本构成。科技创新是中国式现代化的重要支撑。科技是国之利器，是“国家赖之以强，企业赖之以赢，人民生活赖之以好”的核心要素。现代性诞生于主客两大观念领域的分离，实现在实践中人对自然的科学化认识、技术化改造。现代化是奠基于科技化之上的社会整体现代性呈现，一个现代化国家的基本构成就是科学技术。
其次，科技是现代化的关键动力。伴随着人工智能产业关键技术实现突破，以及新兴技术场景应用建设的加快，科技赋能成为高质量发展的显著标志，科技创新成为引领现代化建设的重要动力。一方面，人工智能是新兴科技重大革新的结果；另一方面，作为革新的基础，人工智能发展又在世界各地更大程度、更大范围推进了现代化发展。现代化在各个社会阶层之间、国家之间、人与非人存在之间，主要是以科技为载体展开。现代性观念本身，也是从人对科技后果反思中获得的。科技的自主性与反身性，推动着现代化进程，以及对现代性的超越。
最后，科技创新深度推进和引领社会发展变革。近年来，我国坚定实施创新驱动发展战略，以科技创新为核心带动全面创新，以体制机制改革激发创新活力，加快建设创新型国家，为全面建设社会主义现代化国家提供强有力战略支撑。在新科技革命背景下，机器人与人工智能已经成为下一个产业新风口和产业转型升级新机遇。科技变革了社会物质生产方式，是调整社会中各种关系的基础与动力。每一次社会结构的变革，都起于科技发展的需求与结果，也都创造出下一次科技变革的社会基础。科技革命提供了发展方向，未来人类社会是深度科技化的，而科技发展的方向标注了人类发展的进程，原有学科的创新以及新学科的建立，都提供了一窥未来社会形态的途径。
走向“好的人工智能社会（GoodAISociety）”
发展科学技术是近代以来中国建设现代民族国家努力的重要组成部分，大力发展人工智能技术是当代中国创新型国家建设的重要组成部分，人工智能的快速发展要求我们对其风险及其挑战有全面和系统认知。
1.人工智能发展中的伦理风险
人工智能在带来生产方式、生活方式以及思维方式的重大变革的同时，也给当代社会带来了哲学和伦理挑战。新兴科技正在重塑人类的社会秩序和伦理规范。不道德地使用人工智能，是否会导致人工智能取代人的功能，甚至取代人的主体地位？实际上，新兴科技伦理规约所面临的现代性困境其实在于责任问题，如何确定人工智能技术活动及其后果的责任主体，是人工智能发展必须要考虑的问题。在新兴科技的伦理规约挑战中，技术设计的美好愿望与技术后果失控风险存在矛盾。技术与伦理的内在冲突呈显于技术发展的不同阶段。只有处理好新兴科技与人、社会及环境的关系，处理好高效率存在方式与真正的进步之间的关系问题，才能给人类和新兴科技的和谐发展提供一个良性环境，真正实现“善治”与“善智”的互构。
2.人工智能的就业冲击及社会风险
历史上，工业革命的一个重要影响就是机器对劳动力的补充或取代。在新技术革命浪潮中，新兴技术作为节约劳动力速度的工具超过了社会为劳动力开辟新用途的速度，人工智能正在挑战社会就业结构。伴随着人工智能技术的迅速发展和应用，人们抑或会进入一个技术性失业率不断上升的时代。随着人工智能发展，新型机器人正在成为社会生产和生活中极具竞争力的“新型脑力劳动者”，这种“新劳动者”的职业优势已经体现在诸多行业。随着人工智能广泛应用，第二产业中的“第三产业”将重构人群就业结构，对社会稳定性构成挑战。
3.人工智能时代整体图景缺失的挑战
人工智能时代是通过程序呈现的世界图像在时间序列上的布展；然而，技术的复杂性往往会掩盖人类重要活动的复杂性。时代的困境在于人类无法将复杂的世界组成可以理解的整体，在享受技术便利的同时，失去了对复杂技术系统的控制。人工智能时代正面临整体图景缺失的挑战。在网络时代，互联网可以在相当程度上提供有用网络知识，但互联网不能为我们提供对网络知识的“理解力”。互联网非但不能为我们提供理解能力，而且可能阻碍理解能力的发展。实际上，与其他技术类似，人工智能技术的复杂性存在掩盖人类重要活动复杂性的风险，社会技术网络并不能自我调整和校正，便捷化人工智能技术的使用对整体化的时代图景形成挑战，不能把人类发展放在不确定性根基之上。
4.构建“好的人工智能社会”的挑战
人民对美好生活的向往，就是中国式现代化的奋斗目标。进入新时期，要坚持以满足人民群众日益增长的物质文化需要，提升人民群众对美好生活的满意度作为全面推进现代化各项工作的目标旨归，推动人工智能融入社会转型发展的前瞻性创新、过程性监测、后果性评估，切实让人民群众的生活更和谐更美好。
构建“好的人工智能社会”是全人类面临的严峻挑战。人工智能在生产活动和社会活动中的作用日益增加，人工智能甚至在对人类的智慧能动者唯一地位提出挑战。“让生活更美好”的人类愿景正面临如何构建“好的人工智能社会”的紧迫挑战。人类无疑具有独特性，无论是什么样的机会和环境造就了今日的人类，这样的机会并没有出现在人类的近亲所生活的环境中，技术产物的终极制造者还是人类，但人类要预防技术发展可能的风险。
总体而言，AI的最高原则是安全可控；AI的愿景是促进人类更加平等地获得技术能力；AI的存在价值是让人成长，而不是取代人和超越人；AI的终极目标应当是为人类带来更多的自由和可能。面对AI的崛起及其全面融入社会生活，我们需要清醒客观的判断和扎实冷静的努力。人类不能让舒适的假象迷惑主体性意识，人不能放弃自己而沦落成为技术决定论的服从者。成为决定论的服从者会导致被奴役，被技术所奴役；人在获得“表面上的自由”的同时，不能放弃“真正的自由”。技术起源于机器，但是技术不等于机器；机器与人工智能仅仅代表技术的一部分，关注人本身始终应当成为科技发展的目标和动力！
（本文系贵阳市南明区社会治理现代化专题项目（04150201022)、国家社科基金重大项目（19ZDA040）阶段性成果）
[责编：郑芳芳]人工智能议论文800字
人工智能议论文800字
当今世界，人工智能、虚拟现实等技术快速发展，各种各样的机器人正一步步走进我们的世界。是欣然接受，还是退避三舍？我认为，不论态度如何，机器人永远无法取代人类。
诚然，机器人的出现给我们带来了许多便利之处。在家做清洁，有扫地机器人；给小朋友讲故事，有对话机器人；餐厅点菜，有服务员机器人。“世界潮流浩浩汤汤，顺之则昌，逆之则亡。”如果利用机器人，我们能得到更高品质的社会环境、更高效率的生活状态，何乐而不为呢？
但与此同时，随着机器人不断“拟人化”，不少人开始深思：我们的生活将要被机器人主宰了吗？阿尔法狗击败李世石余温未散，又有高度仿真的机器人索菲亚横空出世，我们担心未来的某一天，电影中机器人统治世界的局面成为现实。于是有人用消极的态度负隅顽抗。我认为，我们应在这之间保持理智：不使物役我，而使我役物。
小时候我们常常为这个问题困扰——电脑强大还是人脑强大？答案是绝对的——人脑。不论是怎样的机器人，都是人的创造。正如法国科学家苏埃尔所说，“机器人高度拟人化，将重新定义人的价值”。我们要做的，就是明白人的价值。帕斯卡尔在《人是一棵会思想的芦苇》中这样定义人的价值——人的伟大，我们对于人的灵魂具有一种伟大的观念，以致我们不能忍受人的蔑视，或不受别的灵魂尊敬。所以，在柯洁对战阿尔法狗时，我们看到他的皱眉，或扯头发，或有汗珠沁出眉间，虽然柯洁没有赢得比赛，但这就是人的价值，正是这种价值让我们不被机器人役使。
不久之前，诺贝尔文学奖获得者莫言在被问到“如何看待机器人写的诗歌作品”时，他答道：“从技术上讲没有问题，但就是没有感情，没有个性，这样产生的东西，不是真正的文学。”针对机器人，他又说：“一个活人写的诗，哪怕平仄全错了，至少还有一种要表达的感觉。机器人是不会犯错的，作者写的不如机器快，但这是人写的东西，是有‘人气’的。”所以即使机器人可能思考，可能更好地完成任务，但他们始终缺乏了一种叫“人气”的东西，正是这种“人气”，才保证我们在机器人愈发人化的同时，不被机器人同化。诚如苹果公司CEO库克所说：“我并不担心机器人像人一样思考，我只担心人像机器人一样思考。”我们应保有这样的人气，机器是死的，可人是活的。“机智者会跳出思维定式去思考，想象所有可能的办法去达到目标。”哈维·麦凯如是说。这大概就是人之所以为人的意义吧。若完全沉浸于科技带给我们的方便中，我们就可能被它奴役。
尼采说：“人之所以为人，便在于人是一个桥梁，人应当被超越。”机器人使我们更加成为人，更有超越自我的勇气，从而不使物役我，而使我役物
人工智能的机遇与挑战
人工智能技术的高速发展，正在推动着社会的全面转型和变革，给各个行业、领域和人类社会带来了前所未有的机遇和挑战。本文将从人工智能的机遇和挑战两方面进行探讨。
一、人工智能的机遇
提高生产效率和质量利用人工智能技术，可以有效地优化生产流程和生产环节，提高生产效率和质量，使生产过程更加智能化和自动化。比如，将人工智能应用到制造业、物流管理等领域，可以进行过程优化，减少工人操作，提高产品性能和质量，从而提升产业竞争力。
智能医疗人工智能技术可以帮助医疗行业对质量、效率和安全进行优化，提高医疗服务的质量和效率。比如，利用人工智能技术进行疾病诊断、药物研发等方面，可以大大提高医疗工作的效率和准确度。同时，人工智能也可以加快医学研究和前沿技术的开发，推广全球健康。
智慧城市人工智能可以应用于城市规划、智慧交通、智能家居等方面，实现智慧城市的建设。比如，智能交通系统可以优化交通流量，提高交通安全性和效率。智能家居可以更好地服务于人们的生活，提供更加方便和人性化的服务，使生活更加便捷。
教育变革人工智能在教育领域的应用，可以为教学、学习和评估提供支持。比如，可以利用大数据和机器学习等技术，开发智能教育系统，根据学生成绩、学习进度和能力等信息，为学生提供个性化的学习方案和评估体系，大大提高学习效率和质量。
二、人工智能的挑战
挑战隐私安全随着人工智能技术的不断发展，隐私安全问题也越来越突出。比如，在人脸识别、语音识别等领域，应用人工智能技术可能会侵犯个人隐私，泄漏个人信息。因此，保护隐私安全成为了人工智能发展中一个重要的挑战。
挑战就业形势随着人工智能技术的发展，一些工作领域的职位可能被机器取代，这对人类的就业形势也带来了挑战。因此，需要尽早适应新技术的到来，提高自己的综合素质，为未来的职业发展打下坚实的基础。
挑战传统法律制度随着人工智能技术的不断发展，一些新兴问题也随之涌现，考验着传统法律制度的适应能力。比如，自动驾驶技术可能在道路上引起交通事故，但这些技术本身没有责任意识，因此，法律制度需要对这些问题做出相应规定。
挑战伦理道德人工智能技术在发展中可能会带来一些伦理道德问题。比如，在面部识别、婚恋交友等方面，人工智能可能给个人带来诸多“烦恼”，例如侵犯个人隐私、挑逗恶劣情绪等。因此，伦理道德问题是人工智能发展中需要重视的问题。
总之，人工智能技术的发展带来了前所未有的机遇和挑战，应用人工智能技术，可以为各行各业带来巨大的发展潜力和经济效益。但同时与此相对应的，人工智能也带来了一些不容忽视的挑战，需要着眼于各个方面，从技术、法律、伦理和治理等多个角度共同合作，规范和引导人工智能技术的发展方向，为创造更加美好、智慧的未来营造良好的环境。