传媒观察｜人工智能让传统手工艺非遗“活”起来
编者按：作为人类知识技能和审美情趣的结合，传统手工艺非遗传播面临“难进难出”的困境。江苏师范大学文化创意产业研究院院长、传媒与影视学院教授、研究生导师樊传果，江苏师范大学传媒与影视学院研究生孙梓萍，在《传媒观察》2021年第8期发文认为，随着近几年移动互联网与数字传播技术的快速发展，传统手工艺非遗传承人开始尝试新的传播方法，例如短视频直播、展会营销等。这些活动对于传统手工艺非遗项目知名度和影响力的扩张起到了一定的作用。但从现有的传播效果来看，仅以视频的形式进行传播略显单薄，绝大部分视频作品由非专业人士拍摄制作，内容上简单记录，风格单一，缺少对传统手工艺非遗内在文化底蕴的深度挖掘，难以覆盖其背后庞大的数据群。人工智能作为信息生产传播领域的新兴科技，为传统手工艺非遗的宣传推广带来新的方法手段，传播的主体、渠道和对象也都因此产生了明显的变动，最终达到提升传播效果的目的。
一、人工智能赋能：助力传统手工艺非遗传播
从上个世纪60年代的概念构想到今天的实际应用，人工智能已经引发三次发展与应用热潮。与之前以学术研究为主要对象不同，商业需求是主导本次热潮的首要因素，以科大讯飞、BAT、微软、腾讯为代表的大型科技公司积极参与人工智能技术的基础性开发，大批小型技术公司专注于提供专业化的智能服务产品，逐步构建了包括医疗、司法、教育、工业、服务等在内的人工智能生态。应用范围的不断扩展不仅提升了其应用价值和影响力，而且实现了人工智能技术和产业链的有机融合。传统手工艺非遗作为人类知识技能和审美情趣的结合，属于文化产业的重要组成部分，人工智能也为其传播带来了新的技术手段和发展空间。
目前，我国传统手工艺非遗在传播过程中已经开始运用新媒体技术进行赋能，例如东阳木雕的手机3D样板间和AR虚拟家具展等等，但对于人工智能的应用仍然处在初级阶段，仅仅将人工智能作为传统手工艺非遗信息记录或展示的一种工具，主要为专业研究人员在检索、查阅时提供数据库方面的便利。事实上，现有的数字化应用不单单是一种抢救性措施，也为互联网环境下的高效传播奠定了扎实基础。对于普通民众来说，在日常生活中接触到的传统手工艺非遗数字化传播主要有三种形式：一是基于3D模拟、全景拍摄、音视频讲解等表现形式的线上虚拟博物馆。一般设置在线下博物馆或展览厅，游客可以通过手机等移动设备扫描二维码进入，能够在有限的空间中更为原始真实地对展品进行再现讲解。二是借助AR智能眼镜等移动工具开展的互动性体验。基层文化机构和小型文化传播企业可以与提供专业性服务的小型技术公司进行合作。2017年，专注于提供可量产智能眼镜技术方案的服务平台TopSmart联手传统手工艺非遗苏绣，参观时只需佩戴上AR智能眼镜，就能通过第一视角感受传统刺绣工艺的制作过程和作品介绍，借助AR技术，原本静止的刺绣工艺得以动态展示。三是在微博微信等社交平台传播的H5互动小游戏，利用社群效应和用户自身所处的社交网络环境进行扩散，能够极大提升传统手工艺非遗的传播速度广度，甚至引发新一轮爆炸性的讨论。
作为人类认知能力和情感天赋的延续，人工智能在认知理解领域的深度学习速率远超人类。在传播领域，人工智能有着极强的实用性，例如自然语言技术、实时学习技术、跨屏识别技术、智能交互技术等等。数字技术的嵌入使得虚拟信息与有形样态共存，非遗资源可及性和体验性都有所增强。通过技术赋能，让传统的非物质文化形态融入当代文化生态之中，使其健康地生存发展，并不断生长出与时代相适应的新的文化形态。
二、智能化传播：人工智能赋能下传统手工艺非遗传播的新路径
（一）主体物化：传播主体的数字化
当下，人工智能正在推动着由物理世界组成的二元空间向着由数字信息参与甚至主导的三元空间转变，“物”正在逐步取代传统意义上的“人”，成为传播主体，直接发出信息。在物联网和人工智能技术的双重催化下，人机传播呈现常态化的发展趋势，智能设备不仅仅是一个有效的交流渠道，也是新的交流对象。通过自然语言的理解、生成和机器实时学习技术，计算机等电子设备在人工智能的支持下成为虚拟的传播主体，进而成为非遗传播过程中的“虚拟传承者”，数字文化主体的概念被实际应用到传统手工艺非遗传播之中。相较于人类传承者，人工智能在学习效率和逻辑梳理方面有着极强优势，不仅能在短时间内掌握大量的原始数据和资料，将非结构化的文本、图像、音频、视频等数据组织串联起来，还能根据外部环境的变化和受众在不同文化传播环境中的特定需求变更已有的知识输出方式。随着包括图像、视频、语音、虚拟身体在内的深度合成（Deepsynthesis）技术日趋优化和完善，通过自主学习与算法调整，智能技术得以进入“自主操纵”“自动合成”的全新生产阶段，从而完成从单纯“复制－粘贴”到自主“学习－优化－进阶”的跳跃。2018年，在上海国际茶业展中，基于人工智能技术的茶密T-master大师壶通过对陆羽《茶经》中泡茶技艺的解析，将茶种、工序、温度、时间等信息数据化，借助传感器对泡茶动作进行识别判断，通过云扫码技术智能识别茶叶，自动确定茶叶在不同品种、份量情况下的泡制时间和温度。原本需要茶艺师长年进行知识学习和经验积累的茶叶文化，若配合人工智能则可以实现短时间高效率的技艺传承和传播。
作为传播主体的人工智能技术在突破语言理解壁垒方面也有突出优势。极强的地域性特点使得传统手工艺在传播中的原始语言大多是地方方言、俚语。针对这些地域色彩浓郁的语言文化，现有的翻译系统不能灵活地给出最为贴切的解释，通常需要专业人员反复听取辨识。而对于步骤、制法或文化环境等方面的翻译，传统手工艺非遗所处的地域文化也常常难以与受众所处的文化语境匹配，在整个传播过程中，翻译人员的语言水平和语言习惯等不可控因素直接影响语言信息的精确程度。相比之下，人工智能的语言翻译功能实现了结合上下文语境的多语种流畅翻译。通过语音采集、匹配，对非遗传承人的语音进行输入处理，再通过语音翻译、机器朗读等方式输出，最终做到像人类一样自由流畅地沟通交流，在数字化传播过程中提升了传统手工艺非遗在文本内容方面的传播效率。“满足普通受众认知需求的同时，可以通过深度学习技术定制高端、特定服务”，将少数民族的地方语言翻译成汉语或其他语言，完成在各种语言系统之间的自由切换。
（二）跨屏识别：传播对象的关联化、交互化
在移动互联网和人工智能的驱动下，当受众身处某个非遗文化区域时，不仅能扫码进入数字非遗博物馆等线上虚拟平台，传感器还会对其进行实时定位，向受众手中的各个设备自动推送相关的非遗内容、线下体验地点等信息。借助强大的数据库支持，人工智能技术能够将多方数据源中产生的设备ID及相关ID进行关联，构建一个以“人”为核心，设备终端为支点的ID资源网络，真正实现非遗数据的全方位打通和多个ID的全体系覆盖。数字媒体时代，同一个传播受众持有多个设备终端，同一个设备终端中存在多个ID账号。不同设备和应用之间存在的数据壁垒会导致用户数据的分散化和无序化，不利于传播者对受众数据进行系统化的分类和分析。借助5G技术的数据传输环境，搭载RSS定位技术和无线AP定位技术的传感器设备终端能够对用户进行实时定位，跨媒体智能技术则能够在各个源数据之间建立关联，更好地对跨屏用户进行身份识别和标签定向，从而针对已有受众及相关潜在受众进行全方位的跨屏传播。
通过自然人机交互技术，以受众的原始生理数据指导传播内容的生产创作，形成内容传播和用户反馈相互促进的良性闭环。各类生物传感器实时采集传播活动中的受众生理数据，例如脑电波帽监测脑电波变化、热成像和面部识别技术采集用户行为，再对用户的原始生理反应进行量化分析，更好地实现对用户体验的理解和加工。同时，反馈式交互技术在各类新媒体平台的广泛使用让受众在接受信息的过程中可以随时进行发布、反馈和交流，广播式传播由此转变为社交化传播。而混合增强智能的加入，建立起双向反馈的互动机制。一方面，体验式交互技术通过和人机混合增强技术结合，可以构建虚拟环境，一定程度上弥补空间环境差异带来的体验感差等不足；另一方面，人机混合现实将人类的理解力和机器的数据处理能力有效地结合起来，“让数据和技术不再是冰冷的存在，而是展示出人性的一面”。
（三）场景搭建：传播内容的深度化、活态化
2019年2月，OpenAI发布了一项擅长处理语言建模和文本预测任务的大规模无监督语言模型GPT-2。它能够进行输入文本的阅读、理解、翻译、总结等工作。在挖掘深度信息、提供精准信息的基础上，GPT-2能够自动生成连贯、个性化的传播内容，在未经训练的情况下自动获取并组织相关的文化资源完成问答；再辅之以高效的搜索和检索功能、自然语言识别和机器人技术，进而实现非遗展示效果的个性化输出，满足受众在认知层面的基础需要。同时人工智能算法分发机制不断进化完善也有助于打破预设用户观点而造成的信息茧房，通过影响受众获得的信息进一步形塑其对某项传统手工艺非遗的认知，一定程度上缓解了目前互联网传播过程中的逆淘汰现象。
随着VR等虚拟现实技术的成熟和普及，人工智能技术能够结合具体的传统手工艺非遗文化，在形式与内容上进行创新，对传统手工艺非遗及其生长环境进行深度模拟，对非遗资源进行语音识别、图像扫描，再结合虚拟现实的智能建模技术，在保留细节特征的基础上对人文环境、建筑风格等概念化的场景进行智能优化再现，搭建出一个仿真环境，以更加生动的方式进行生动化展示传播。观众借助平板电脑等移动设备，通过移动和旋转等自然动作自主选择观看角度和体验方向，在传统手工艺非遗赖以生存的原生环境中全方位地观看、感受非遗文化的发展历程，营造沉浸式体验场景，产生强有力的、独特性的体验式、场景化传播效果。
（四）感官扩展：传播媒介的多元化和无形化
可穿戴设备作为新的传播媒介，能够扩宽人的感知能力。提高人与信息的交互能力，增强人与物之间的联系。同济大学数字创新中心将传统的刺绣技术与可穿戴设备相结合，以传统旗袍为载体，利用智能纺织材料和算法，使原先静态的龙凤花鸟顿时活了起来。在一件旗袍上以动态的方式展现四季变化，从新叶抽芽到繁花盛开，从金风玉露到白雪皑皑，人工智能技术为静态的手工艺品增添了新的动态表达维度，使之焕发新的生机。
互动式体验是调动受众积极性和帮助受众深入理解的有效手段，也是传统手工艺非遗项目展示传播的重要方式，可穿戴设备不仅更新了传统手工艺非遗产品的信息接收方式，更有利于参与者以主观体验的形式进行智能化传播。可穿戴设备的多种感知能力（语言、动作、位置等）和图像识别使人工智能技术能够通过记录、计算、呈现的方式完成虚拟世界和物质世界的信息交换。整个过程犹如传承人亲临现场，可同时对几名或十几名体验者进行一对一教学，不仅极大地提高了传播效率，还能针对不同的体验者提供定制化的体验服务，达到言传身教的传播效果。人工智能作为助教协助非专业人士制作专业化的手工艺品，让传统手工艺非遗向着更广泛的受众传播推广。随着数字交互技术的发展，媒介设备和用户的交互方式越发简洁和无形，而人工智能的加入和应用，使传播媒介向着人类生物学本性的方向演进，扩展人类交流能力和范围的同时将信息损耗降到最低。
（载《传媒观察》2021年08月号，原文约8000字，标题为：人工智能赋能下的传统手工艺非物质文化遗产传播。此为节选，注释等从略，学术引用请参考原文。本文为国家社科基金项目“文化创意产业发展与品牌传播研究”和江苏省研究生实践创新计划项目“人工智能在手工技艺类非物质文化遗产传播中的应用研究”的阶段性研究成果。）
【作者简介】樊传果，江苏师范大学文化创意产业研究院院长，传媒与影视学院教授，研究生导师
孙梓萍，江苏师范大学传媒与影视学院研究生
来源：光明网
人工智能的历史、现状和未来
2018年2月25日，在平昌冬奥会闭幕式“北京8分钟”表演中，由沈阳新松机器人自动化股份有限公司研发的智能移动机器人与轮滑演员进行表演。新华社记者李钢/摄
2018年5月3日，中国科学院发布国内首款云端人工智能芯片，理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算，达到世界先进水平。新华社记者金立旺/摄
2017年10月，在沙特阿拉伯首都利雅得举行的“未来投资倡议”大会上，机器人索菲亚被授予沙特公民身份，她也因此成为全球首个获得公民身份的机器人。图为2018年7月10日，在香港会展中心，机器人索菲亚亮相主舞台。ISAACLAWRENCE/视觉中国
2018年11月22日，在“伟大的变革——庆祝改革开放40周年大型展览”上，第三代国产骨科手术机器人“天玑”正在模拟做手术，它是国际上首个适应症覆盖脊柱全节段和骨盆髋臼手术的骨科机器人，性能指标达到国际领先水平。麦田/视觉中国
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士