人工智能专业需要什么电脑
读研后想主攻人工智能方向，本科该选择数学专业还是计算机专业首先，如果未来明确要往人工智能方向发展，本科期间可以直接选择人工智能专业，除此之外，还可以考虑计算机专业和大数据专业，这两个专业与人工智能之间的关系也非常紧密，当前计算机专业是培养人工智能方向高端人才的主要专业。学习人工智能需要具有扎实的数学基础，但是人工智能还有呢？
大数据人工智能、物联网，这些热门计算机专业，就业真的好吗这个专业除了数学和计算机的相关课程之外，还会涉及类似人工智能、脑科学、神经网络、机器学习、人机交互等专业课程，课业负担相对是比较重的。同时，这个专业在国内外都处在一个刚刚起步的阶段，所以大量的专业，都会是英文教材，需要紧跟时代的步伐，学习最前沿的技术。数据科学与大数据等我继续说。
高考志愿填报：人工智能专业怎么样？人工智能行业发展前景如何？那人工智能专业前景怎么样呢？一、人工智能专业概况1、人工智能专业介绍人工智能是利用数字计算机或者数字计算控制的机器模拟、延伸说完了。人民对美好生活的需要和经济高质量发展的要求，为我国人工智能发展和应用带来广阔前景。为推动人工智能产业发展，我国先后发布了《国务说完了。
“云”聚专家，山东建筑大学论证人工智能新专业培养方案山东建筑大学计算机科学与技术学院召开人工智能新专业培养方案专家指导与论证线上会议，邀请南京大学人工智能学院黎铭教授、山东财经大学计算机科学与技术学院林培光教授对新专业培养方案进行指导与论证。山东建筑大学计算机科学与技术学院人工智能专业负责人聂秀山教授小发猫。
2021新一代人工智能与智慧农业学科专业建设研讨会在烟召开全国高等学校计算机基础教育研究会农林专委会、中国数字乡村建设创新联盟(筹)主办的“2021新一代人工智能与智慧农业学科专业建设研讨小发猫。然而传统农业也需要新的理念，来增加它的产品附加值。我们这次研讨会就是围绕着人工智能与智慧农业专业建设和人才培养理念进行研讨的，小发猫。
未来10到20年，部分专业或许被人工智能取代，有你吗？十几年前风靡一时的金融类专业，小女生爆棚的会计专业，高大上的生物专业。现在都逐渐平静了下来。反而当时不被看好的计算机专业现在势等我继续说。这是人工智能暂时做不到的。二：设计，编剧，艺术等专业：艺术类专业需要任由很强的创造力和感知力，相信很多学生在上课时候，老师经常会告诉等我继续说。
不可能？人工智能全美第1,英语系同学斩获！祝贺来自北京地区的世毕盟学员，今天(2022年1月30日),收获2022年秋季入学的，美国卡内基梅隆大学(CMU,全美计算机专业排名第一，全美人工智能专业排名第一)计算机学院开设的MasterofScienceinArtificialIntelligenceandInnovation(MSAII,人工智能和创新硕士)Offer!学员感言关于还有呢？
中科院院士徐宗本：人工智能不是代替人而是服务于人中国青年报客户端讯(实习生李欣怡中青报·中青网记者王鑫昕)7月9日至7月11日，由中国工业与应用数学学会(CSIAM)主办，CSIAM大数据与人工智能专业委员会、中国计算机学会(CCF)大数据专家委员会、成都市科学技术局和电子科技大学联合承办的第三届全国大数据与人工智能科小发猫。
强化基础研究聚焦前沿技术第三届全国大数据与人工智能科学大会在等会说。封面新闻记者何方迪7月9-11日，由中国工业与应用数学学会(CSIAM)主办，CSIAM大数据与人工智能专业委员会、中国计算机学会(CCF)大数据专家委员会、成都市科学技术局和电子科技大学联合承办的第三届全国大数据与人工智能科学大会(CSIAM-BDAI2021)在四川成都成功举行。1后面会介绍。
北京通用人工智能研究院董乐：通用人工智能促进科技向善向美北京通用人工智能研究院常务副院长兼副理事长、国际计算机协会(ACM)人工智能专业委员会中国区主席、ACM中国理事会常务理事董乐教授等会说。每项任务需要大量数据与标注、模型不可解释、知识表达不能交流等问题。她认为人工智能系统的三个关键要素——架构、任务和数据，这三者等会说。
学python人工智能电脑要什么配置
一般人会认为学习Python不挑电脑。这个说法其实是错误的。因为Python是开源生态，对类Unix环境比较友好，所以从这一点来讲，mac机器会比较好。
但现在由于win10配置了wsl，相当于同时内置了一个Linux环境，因此学Python也可以使用Windows电脑了。
但根据你学习Python的具体用途，可能还会对电脑有一些要求。具体如何配置电脑和Python开发环境，请参考我的这个回答:
--10/27日更新--
注意到题主是人工智能专业，所以特别补充一点相关信息。
人工智能专业对机器硬件要求比较高。如果是进行机器学习，高配置的笔记本(高内存、高CPU主频和足够的硬盘空间以存放机器学习数据)还是可以的，题主可以参考上面的推荐购买。
但是进入到深度学习部分，目前还没有笔记本电脑可以支持深度学习训练。我在京东上看到的配置最好的一款笔记本电脑，dell的precision，它的显卡是P620，4G显存，这个不能开启深度学习。那么，我们应该如何配置电脑，难道要放弃笔记本电脑，改配台式机吗？
这里推荐一个比较好的方法，即把深度学习训练任务放在国外一些网站提供的免费的GPU资源上去完成。这里推荐几家：Kaggle.comkaggle向用户提供基于jupyternotebook的免费GPU和TPU。首推他们的原因是，他们提供的GPU性能强大，甚至提供了更加强大的TPU。目前向用户免费提供的时间是每周42小时GPU和30小时TPU。这个时间利用好的话，是完全够用的。训练数据和结果上传下载都比较方便。当然上传下载大尺寸的文件，还是申请一个加速器比较好。注意每次使用完毕，记得关闭GPU/TPU加速。
PapaerspaceGradient。他们没有限制GPU使用时长，但是不保证随时随地都能申请到免费GPU。这里是申请入口。
Colab。这个是google提供的，使用GPU虽然是免费的，但文件上传下载略显不方便，你必须得使用googledrive。所以放在最后推荐。
人工智能时代，真的不能为文科生分一杯羹吗
如图所示，2017年中国普通本科招生人数中，工科门类招生人数几乎是历史、农学、法学、教育学、经济和理学医学之和。占比高达三分之一。
据麦可思研究院：《2019年中国大学生就业报告》(就业蓝皮书)就2018年平均月收入较高的本科专进行了调查统计。2018届本科毕业生平均月收入最高的专业是信息安全(6972元)，其次是软件工程(6733元)。排名前20的专业中，只有“法语”一门人文社科专业。
人文社科专业多数都不具备强应用性。大学教育与市场需求存在脱节。受供需比影响，大学中的文科专业屡屡亮出“红灯”预警。
据专业数据机构调查，历史学、音乐表演、法学连续三届红牌。失业量大，就业率、薪资和就业满意度综合较低。
“劝人学法，千刀万剐”，在就业率面前不无道理。同样是九年义务教育，凭什么隔壁计算机学院的却一路绿灯，一个个出厂年薪6位数?
人文学科是关于人社会性的思辨，而在劳动价值的驱使下，技术和功能上无法让人获得“即时满足”的人文专业，终是逃不开“低薪”的捆绑。
受市场驱动，文科工资低，就业率差成普遍现状，也是“人文学科”人才焦虑的源头。
人工智能时代，对技术和应用型人才的“砸钱”式需求，真的不能为文科生分一杯羹吗？文科生从事人工智能领域，是痴人说梦吗？首先我们通过人工智能时代的布局方向一探究竟。
潘云鹤院士：AI2.0时代的五个布局方向
中国工程院院士、中国工程院原常务副院长潘云鹤认为在人工智能正在走向2.0时代，这也是人工智能发展的重要转折关头。潘云鹤指出，中国新一代AI的重点方向将从数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合的增强智能和自主智能系统五方面进行。
在数据智能方面，AlphaGo让大家看到了大数据应用最好的便是深度学习。但是深度学习还有是否可解释，是否能够更加通用的问题。“如果把深度学习和人工智能其它技术结合起来，我们可能会使大数据中的智能走向更高的水平。”潘云鹤认为。
在五项重点发展方向中跨媒体智能发展能带来更大的想象空间。跨媒体智能将研究跨媒体，跨传感器间的各种感知学习、推理，并且把它和语言、文字的语义打通。这样研究者就可以对语言、视觉、图形、听觉，和各种各样传感器所传达出来的数据进行语义相通相融，从而能够使得智能安全、创新设计、计算机具有更好的创新能力。
具体来看，在大数据智能方向，它着重要解决从数据到知识，到智能中间可解释性的问题，可通用性的问题。为此，它要很好的解决CPH三元空间中知识表达的新体系和新方法。CPH就是信息空间、物理空间和人类社会空间，这三元空间之间会形成很多新的信息交互方式。因此需要把数据驱动的方式和知识引导的方式结合起来，形成人工智能新的更加有效的技术。从而在智能医疗、智能经济和社会治理方面有更大的应用。
第二个方向，群体智能。它将研究在互联网中，群体智能是怎么进行组织的，是怎么进行接力的，用什么方法鼓励大家一起来参与的。在参与过程中，彼此之间怎么进行协同，整个群体怎么演化为更加正确的方向和更加正确的行为。在这个过程中，群体中每一个个体之间怎么能互相学习，互相感知，这些都需要建立新的理论和新的技术。一旦建立了，将在科研、经济、商业和其它领域中有非常大的实用前途。它可以用于众创科研、分享交通、智慧医疗。
第三个方向，跨媒体智能。它将研究跨媒体，跨传感器的各种感知学习、推理，并且把它和语言、文字的语义打通。这样我们就可以对语言、视觉、图形、听觉，和各种各样传感器所传达出来的数据进行语义相通相融，从而能够使得智能安全、创新设计、计算机具有更好的创新能力，希望在人工智能2.0阶段解决计算机的创新能力。
第四个方向，人机混合增强智能。之所以希望人机混合形成强大的交互系统，形成增强智能。研究脑机协同的环境，它的交互方式，它的学习方式，动作控制方式，从而在脑控机器人和很多自主智能体之间协同。
第五个方向，自主智能系统。研究环境的感知，自身的感知，不同个体之间的协同，行为的规划，行为的决策和各种各样行为执行的理论模型和方法，用于无人车、无人机、服务机器人、空间机器人、海洋机器人、无人车间、智能工厂。不但要模拟人，而且要模拟整个系统如何进行运行。
文科生在人工智能时代可能更受欢迎？
此前，李开复老师说了一句话：“在人工智能时代，文科生终于熬到了扬眉吐气的时候了。”那么在人工智能时代，文科生有哪些优势会被放大呢？
《不会被机器替代的人》作者杰夫·科尔文预言：在未来，我们获取成功所必需的技能，不再是技术性的、通过课堂传授获得的左脑型技能，尽管在以往的经济发展中，工人的确需要掌握这些技能。相反，在强大的驱动力之下，我们彼此互助共同完成任务，人类的优势来自深层、根本的人类技能——同理心、创造力、社会敏感性、讲述故事、幽默、建立人际关系，以及比逻辑叙述更强有力地自我表达。这些恰巧是文科生的优势。
1、右脑胜过左脑
《不会被机器替代的人》作者杰夫·科尔文预言：在未来，我们获取成功所必需的技能，不再是技术性的、通过课堂传授获得的左脑型技能，尽管在以往的经济发展中，工人的确需要掌握这些技能。相反，在强大的驱动力之下，我们彼此互助共同完成任务，人类的优势来自深层、根本的人类技能——同理心、创造力、社会敏感性、讲述故事、幽默、建立人际关系，以及比逻辑叙述更强有力地自我表达。这些恰巧是文科生的优势。
2、人际交往技能比专业技能更重要
人有一种偏见，喜欢过高评价“人与人面对面交往”这个行为，而对抽象数据不怎么买账。这是可以理解的，人本质上是个社交动物。
这个偏见，在人工智能时代给人类留下了一个工作机会。人工智能再怎么发达，我们还是要求：
最重要的决定是由人做出的。如果某国要对其他国家宣战，我们要求这个命令是人下达的，在这个问题上我们不可能听从人工智能的指挥，我们不可能把核按钮交给人工智能。人说了算，不能让机器说了算。
我们的价值标准一直在变，喜欢什么想要什么，想法随时都在变，我们无法给人工智能一个清晰的目标，所以有些事儿还是让人自己解决比较好——因为我们有时候自己都不知道要“解决”的是什么。
也是最重要的一点，我们更愿意跟人打交道。因此，最好的办法就是表现出“人味儿”。
从这个角度想，“理工男”可就有危机了，未来也许是“文科生”的天下。美国有一些调研表明，从2000年开始，工程师们在日常工作中所需要消耗的实际脑力，就已经开始下降了。可能自动化程度越来越高，那么工程师的活就越来越简单——也就是越来越不值钱。
《不会被机器替代的人》中有个相当极端的例子。说美国西南航空公司花重金，从众多申请者中聘请了一位技术特别过硬的IT工程师。这人来了以后就把自己关在办公室里干活也不出来跟人聊天。结果主管就问他你怎么不聊天啊？这人说我爱钻研技术不爱聊天。主管说我们西南航空的企业文化就是聊天，然后把他解雇了。
可见，不爱社交的IT男不是好同事。
3、课外实践重于课堂学习
哈佛商学院让一年级的学生走出课堂，参加团队实践。每个团队选择新兴市场上的一个公司。例如，中国的联想公司或者越南资本银行，开展公司提出的一个真实项目，例如，开发一种新的金融服务，以吸引那些从没有开过银行账户的人，或者开辟一条新的家庭用户线。在校园里设计好方案后，团队于元月份进入市场，花费八天的时间进行市场研究，然后，向公司最高管理层报告他们的建议。
学生返校以后，他们的工作不仅强度增加了，而且更加个性化了。根据学校要求，每个团队在10周内，用学校提供的3000元启动金创办一个自己的公司。每年有150个团队，就会创办150个有限责任公司，产生150个商业构想，包括男士优质内衣、为语言辅导教师和世界各地的学生提供联系服务、印度莎丽租赁服务以及其他五花八门的构想。
对于商学院的学生而言，学习资本资产定价模型依然很重要，但是，继续呆在教室里学习模型，对他们已经没什么意义。因为，虽然他们在教室里相互间的物理距离很近，却几乎没有什么交往。
我们可以把商学院的经验总结为：如果独自工作效果更好，就不要和其他人一起耗费时间。如果你花时间和其他人在一起，就要最大限度地利用它。聚集在教室里学习公司财务知识，已经不再能实现个人时间效益的最大化。
4、感性优于理性
全球各地数十所医学院鼓励或要求学生阅读小说，因为它有助于培养学生的社会交往技能。
纽约大学医学院的医学人文学项目报告中有这样的陈述，阅读小说有助于“发展和培养观察、分析、同理心、自我反思等医疗保健业最基本的技能”。当然，受益的不仅是医学院的学生，研究表明，阅读文学小说能够普遍提高读者的同理心。阅读非小说则不会有这种功能。文学小说人物更复杂，其行为更易受内心驱动，阅读这类小说可以使读者更敏锐地察觉他人的所思所想，这是一种为数不多的通过独自活动提高人际技能的方法。
这类研究为人文学专业的学生提供了新的希望。虽然，我们知道薪酬最高的大学专业几乎全部是工程专业，然而，在新兴职业领域，人文学所培养的能力恰恰是经济体中越来越受重视的能力。这并不是因为，对人文学的理解能够帮助科学技术人员创造出更好、更便利、更吸引人的科技，虽然，从同理心角度来说的确应该如此。这是史蒂夫·乔布斯最喜爱的主题之一——他在俄勒冈州波特兰市知名文理学院里德学院接受的教育，这直接影响了苹果产品超凡的外观、质感以及体验。所以，乔布斯给儿子起名为里德。
文科生的机会：跨学科学习，你愿意吗？
清华大学的自动化系、计算机科学与技术系、电子工程系、软件学院都是研究人工智能的本科起点院系，而说起软件学院，不得不提刘云浩教授。
本科毕业后，他“觉得外交官酷”，就去学了同声传译，拿到文学硕士学位。硕士毕业后，他又选择了从政，不到30岁就成为当时国家邮电部最年轻的处长。而立之年，他却选择出国去美国密西根州立大学留学，仅三年多就拿下计算机硕士和博士，成为该系历史上毕业第二快的博士。博士毕业，他在香港科技大学当老师。最后，他回到清华任教，并成为软件学院院长。
这样一段传奇人生，恰好是跨学科学习的典范。理工、商业、文史、外语……各个领域都被刘教授刷了一遍，还是开了挂地刷。
而人工智能领域，却是最需要这种有跨学科学习能力，也愿意跨学科学习的人才的。“人工智能+”越来越重要，就比如AI+教育领域，如果你只懂AI，那你就做不出真正解决老师痛点的产品，如果你只懂教育，也不知道该用什么样的技术，解决学生学习过程中的困难。只有既懂AI又懂教育的复合型人才，才能真正推动这个领域的发展。
虽然你学的是人工智能专业，可是如果你不愿意跨学科学习，日后也无法走得长远，那还不如一开始就不要读这个专业。
此外，中文系不只是春花秋月，也有科学系统且偏向实践的门类研究——语言学。语言学是对人类语言本质的研究。既可以研究语言符号的形式结构和社会学意义，又可以研究其生物学本质和起源。以北京大学的计算语言专业的课程体系为例：
从语言、认知和计算三个方面对语言各个层面的计算进行研究。既有词法、句法、语义、篇章结构等层面的语言规律研究，又有技术实践和数据挖掘的实践课程。
此专业的研究生是摇身一变为人工智能大佬的最佳契机。语言是人类思维的表现形式。也是实现人与计算机之间有效通信的通用途径。于是用计算机来处理、理解以及运用人类语言就成了目前驾驭和实现人工智能的重中之重。
在这个领域缺少技能过硬的算法工程师，更缺少精通语言学的计算语言专家。这就要求“文”科班出身的同学，自我驱动，首先不要丢掉数学概率和统计算法，至少掌握一门编程语言同时学习机器学习的数据结构和算法。
如果有转行计算机领域的打算，可以在本科低年级进行相关专业课程的辅修。寒暑假可以申请其他海内外高校的交换项目;或者在线上线下参加相关的训练营课程培训。从0到1锻炼计算机的编程基础和运用能力。
此外据南京师范大学文学院语言学及应用语言学副教授李斌博士的博客介绍、目前国内有部分高校有开设计算语言学本科专业，如北大、鲁东大学和南京师范大学。
人工智能专业学什么，学校有哪些？
人工智能专业旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。2018年4月，研究设立人工智能专业，进一步完善中国高校人工智能学科体系。
1、人工智能专业课程
人工智能专业的主要领域是：机器学习人工智能导论（搜索法等）图像识别生物演化论自然语言处理语义网博弈论等。需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（最好有数据结构基础）。
首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析
其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累；
然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少；
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。
2、人工智能专业学校有哪些
中国32家开设人工智能相关专业
NO1:清华大学
清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室是国内在人工智能人才培养和科学研究的重镇。除了严整的教学培养体系之外，本科同学有浓厚的科研氛围，从大一下学期开始就有学有余力的同学开始进入实验室或相关科研机构（如MSRA），跟随导师从事科研工作。取得的成绩也是不容小觑的：每年都有十余位本科同学在国际顶级会议和期刊上发表论文。当然，清华计算机系智能实验室距离国际顶尖AI研究机构（如MITCSAIL）还有一定距离。不过可以肯定的是，这里会是我国有着AI梦的同学们绝佳的圆梦起点。
NO2:北京大学
北京大学智能科学与技术专业由北京大学数学系、计算机系、电子学系等10个系（所）于1985年成立，主要从事机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。专业涉及机器人技术，以新一代网络计算为基础的智能系统，微机电系统（MEMS），与国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统，新一代的人－机系统技术等。
NO3:浙江大学
浙江大学在人工智能方面有着肥沃的土壤，其计算机学院下设的人工智能研究所是中国设立最早的人工智能研究机构之一。早在上世纪80年代，浙江大学就建立了人工智能研究所，首任所长就是国内著名的计算机科学家、被人尊称为“中国人工智能研究开拓者”的何志均，之后两任所长潘云鹤和吴朝晖都算得上是他的得意门生，他们也先后担任了浙江大学的校长。从1981年至今，浙大人工智能研究所见证和参与了人工智能的一系列变化。到现在，人工智能进入大数据阶段，浙大在计算机视觉领域已经建立了相当大的优势。
NO4:上海交通大学
上海交通大学在人工智能领域已有数年的积累，计算机系俞凯教授团队的智能语音技术取得了多个国际评测冠军，达到了国际一流水平。团队在产业化上也实现了很大的突破，他所创立的苏州思必驰信息科技有限公司已经被苏州市确认为人工智能领军企业，作为苏州工业园区内的标杆，将在3-5年达到百亿市值，并作为千亿市值企业后备军。同时，交大在智能媒体、图像分析、脑机交互、机器人、人工智能芯片等领域还有一批一流团队及成果，具备良好的发展前景。
NO5:南京大学
南京大学的计算机科学研究起步于1958年，建立了计算技术、计算数学、数理逻辑等专业开始培养计算机相关领域专门人才，1978年在上述三个专业基础上成立了计算机科学系，1993年更名为计算机科学与技术系。南京大学计算机科学与技术系在建系前和建系初期就曾取得令人瞩目的成就：上个世纪60年代调试成功了当时国家高等教育部所属高校第一台计算机，实现了我国第一个高级语言编译程序；70年代分别主持了国产DJS-210中型计算机和XT-1操作系统等软件系统的研制；80年代研发了国内第一个分布式系统ZCZ，培养出中国大陆第一位计算机软件博士。建系以来，南京大学的计算机学科建设进入快速发展期，在队伍建设、人才培养、科学研究等方面一直位居国内先进行列。
NO6:复旦大学
复旦大学图像与智能实验室主要研究领域包括人工智能，图像处理，计算机视觉，信息安全等基于生物视觉的感知和认知结合的学习模型及其在脑型机器人上的应用，应用领域包括工业视觉、智能机器人、智能安防、生物医学影像识别。该校研发的视觉系统已经应用于国内外多家著名企业和创业公司，取得了良好的经济效益。毕业生去向包括（1）赴IBM研究院、谷歌、华为、腾讯、百度、阿里巴巴等公司就职；（2）前往哈佛、卡内基梅隆、普林斯顿、华盛顿、哥伦比亚等大学攻读博士学位和做博士后研究。
NO7:哈尔滨工业大学
在全国高校学科评估中，哈工大计算机科学与技术学科位列全国第4名，是国家重点一级学科，并进入ESI全球前1%的研究机构行列。计算机类专业隶属于计算机科学与技术学院，教师队伍由中国工程院院士方滨兴、中国科学院院士陈国良、美国国家工程院院士DanielP.Siewiorek领衔，包括了中组部“千人计划”入选者潘正祥、贾小华等国家和深圳市认定的高层次人才，承担并完成了国家重点科技攻关项目、国家自然科学（重点）基金项目、国家863项目等各类课题100余项，拥有国家发明专利、软件著作权等100余项。
NO8:中国科学技术大学
中国科学院自动化研究所自建所伊始，就在工业自动化、智能设备控制、模式识别、智能信息处理等领域享誉国内外，号称中国人工智能领域的黄埔军校，其培养的学生业已遍及全球顶尖的高校、学术研究机构和IT巨头。
NO9:华中科技大学
华中科技大学计算机科学与技术学院拥有信息存储系统教育部重点实验室、服务计算技术与系统教育部重点实验室、数据存储系统与技术教育部工程中心、网络存储技术湖北省工程研究中心、集群与网格计算湖北省重点实验室、湖北省数据库工程技术研究中心、下一代互联网接入系统国家重点实验室，拥有华中科技大学IBM技术中心、国家高性能计算中心（武汉）。另外，该学科是中国教育科研计算机网华中中心结点单位，是中国教育科研网格主结点、中国国家网格（武汉）结点单位，是武汉光电国家实验室（筹）的重要组成单位之一。
NO10:东南大学
东南大学计算机科学与工程学院起源于1960年建立的“解算装置及技术”专业，曾自主研制我国第一台数字积分机，填补了国内空白，并成功地应用于国防现代化和工业自动化领域，取得了开创性成果。近10年来，承担了各类科研项目共200多项，其中国家自然科学基金、国家973、国家863、国家科技攻关、教育部和江苏省等重要科研项目140多项，获得国际工业领先奖1项、国家科技进步奖8项、部省级奖20多项，在国内外著名的学术期刊和会议上发表论文1600多篇，其中SCI、EI、ISTP三大检索850多篇次。在ESI学科排名中，学院水平已进入全球前1%。
据走向智能论坛、高三网、站长之家等综合整理。返回搜狐，查看更多
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