人工智能是真热还是虚火
一场有关人工智能的大讨论，正在中国掀起。
7月26日，包括多位院士在内的人工智能领域专家学者，以及IT巨头研究院院长等产业界人士，汇聚2015中国人工智能大会，围绕机器学习与模式识别、人工智能与认知科学、智能机器人、大数据的机遇与挑战等前沿命题展开讨论。这些听上去晦涩难懂的学术讨论，从某种程度上可以概括为一句话，即人类正在努力造出智能逼近甚至达到人类水平的机器人。
这当然还比较遥远，但并不影响人们对它的兴趣。即便是在这个国内人工智能领域规模最大、规格最高的科技盛会上，与会者所讨论的，也能唤起一个普通公众对于人工智能的想象以及担忧。如果用一个比喻来形容这场时间定格在2015年的讨论，可以这样表述：科学家们做起了机器人的母亲，目前正处于怀胎阶段，一方面不断学习前沿知识，掌握生孩子的技术；一方面还要时不时地问自己，要不要生这个孩子？如果生下来，是个吃人的妖怪，又该如何？
按照北京大学机器感知与智能教育部重点实验室主任查红彬对于“智能”的理解，人之所以不同于动物，在于后者只顾眼前，而人类却能预测未来，规划行为。包括他在内的人工智能科学家，目前所扮演的，就包括这样一种角色，即为人类预测人工智能的未来发展。
人工智能，天使还是魔鬼？
在当天的大会上，中国科学院院士、中国人工智能学会副理事长谭铁牛就试着回答这样一个问题，“有人把人工智能描绘为一种非常有用、天使般的技术，也有的人，感觉人工智能很可怕，那么，人工智能到底是魔鬼还是天使？”
人工智能概念诞生于上世纪50年代，进入21世纪以来，互联网和大数据推动人工智能进入新的春天，相应地，语音识别、图像分类、机器翻译、可穿戴设备、无人驾驶汽车等人工智能技术均取得了突破性进展。
然而，在不少与会专家看来，尽管经过近60年的发展，人工智能已经取得了巨大的进步，但总体上还处于初级阶段，其发展依然可以用“方兴未艾”来形容。
比如，就一些研究方法，甚至研究方式、方向而言，目前都尚无定论。中科院自动化所研究员宗成庆在现场抛出这样一个问题：近年来机器学习方法发展迅速，在不到10年的时间里迁移学习、增强学习、概率图模型、深度学习等方法相继被热捧，而深度学习方法之前的每一种方法都仅持续两三年的时间便黯然失宠，是科学家“喜新厌旧”，还是那些被冷落的方法真的无能为力？
他说，无论哪一种学习方法都是建立在大规模训练样本之上的“赌博”模型，难以做到举一反三。所以很多模型在实际应用的复杂环境中往往不如一个3岁的小孩。毕竟，儿童在学习和理解某些问题时，并非都基于大规模样本，即丰富的经验。这就带来一个疑问：目前的学习方法研究确实是在正确的道路上沿着正确的方向前进吗？
在持续两天的高端会议里，这样的“问号”俯拾即是。这似乎也从一定程度上说明，人类目前在人工智能领域的研究进展，还未达到“人工智能究竟是天使还是魔鬼”的节点，毕竟，人类连真正意义上的人工智能的影子都还没看到。
不过，谭铁牛也表示，从社会学角度研究人工智能的时候也已经到了。他说，虽然现在还远不足以威胁人类生存，但其社会影响应该得到高度重视，“我们的学术团体，包括国家层面，都要把人工智能的社会研究，提到议事日程，未雨绸缪，建立相关的政策和法律法规，避免可能的风险，确保人工智能的正面效应”。
人工智能的转折点是自主学习？
量变积累到一定程度，总会产生质变。
这样的道理同样适用于自然科学领域。套用于人工智能技术，总有某项技术的突破，能使机器人“变身”，尽管我们尚不清楚其变身之后，究竟是魔鬼还是天使。
那么，这个技术是什么？自主学习，是目前学界的一种说法。
查红彬更喜欢称之为“奇点”，在他看来，一旦机器人掌握了自主学习，就有可能迎来智能发展的奇点——如果机器人真的能够根据自身发展的需要，自动定义学习的目标，在环境中自主获取学习所需要的数据，产生互动，通过身体能力完成行为学习，甚至建立社会网络，实现知识的积累，那么从某种意义上来说，就是掌握了“自主学习”。
不过，这要以机器能够熟练掌握“感知能力”为前提。但遗憾的是，这一部分恰恰是整个人工智能研究较为薄弱的地方。因为，一旦涉及感知，以及感知的原理，就回到了人类大脑的工作原理问题，而后者对于人类，至今仍是一个黑箱子一样的“谜”。
大会上，中国工程院院士、香港中文大学（深圳）校长徐扬生向人们一一播放了爬树机器人、书法机器人、救援机器人、服务机器人等机器人试验视频，无不令现场公众感到震撼。不过，徐扬生却表示，过去几十年，科学家往往将更多的精力集中在机器人动作的研究上，以实现机器人能像人类一样爬、抓、行、跳，等等，却在真正的“智能”问题上鲜有建树。
他打了一个比方，前50年，我们研究的多是机器人“穿衣服”这个动作，却没有让机器人学会“要不要穿衣服”，即“今天起风了吗”，以及“起风了要不要加衣服”这些动作以外的感知和认知能力。而这些在徐扬生看来，也是最难学到的——定义是不是你的，不是你的肉体，而是你的心脑，这对人类如此，对机器人亦然。
感知，在人工智能领域，往往用“模式识别”这样的术语来代替。正如谭铁牛所说，世上万物，无论是物质的还是精神的，无论是看得见的还是看不见的，都是一种模式。模式识别就是试图用数字化手段将世上万物自动分类识别出来。
但目前人类在这方面的研究差强人意。宗成庆以图像和视频分析为例，这些分析作为模式识别最基础性的问题，在边界分割和模式匹配、检索等方面取得了若干优秀的成果，但是他问与会专家，这些成果在多大程度上体现了“智能”，离真正的“理解”还有多远？
谭铁牛也举了一个例子，“张三吃食堂，李四吃面条，王五吃大碗”，这样的句子，是目前机器翻译不出来的。
人工智能概念是不是昙花一现
大会上，华为诺亚方舟实验室主任李航打了一个有趣的比方，他说，如果把人工智能研究形容为登月，那么，如今有的手段是爬树，有的是登山，但是毫无疑问，深度学习则可以称为“造飞船”。他以神经网络图灵机的出现为例，这个可以模拟人类大脑的短期记忆的机器，外部网络的读写通过外部存储器完成，而在存储记忆之后，通过检索从而执行一些有逻辑性的任务。这向外传递着一种乐观的信号。
不过，从整个人工智能的发展历史来看，这般乐观的局面能否延续下去，还不得而知。
宗成庆就持有警惕的态度:“人工智能是个筐，什么东西都可以往里装。当他‘受宠’的时候，做什么都属于人工智能，当他‘失宠’的时候，人人唯恐避之不及。”
他说，上个世纪80年代中期到90年代中期的时候，人工智能曾一度“受宠若惊”，之后便“臭不可闻”。30多年后的今天，究竟缘何被人们再度热捧——是人工智能有了新的内涵，还是“新瓶装老酒”？
“如果说在过去的30多年里，计算机科学技术有了突破性进展，除了硬件性能的飞跃性提高，人工智能的贡献到底多大，究竟什么是人工智能的核心内容呢，如果抛开自然语言理解、图像视频识别和理解、搜索算法、知识工程等，还有什么呢？”这些问题在宗成庆看来，都需要留给时间来回答。
更为重要的是，从人类的科技发展史来看，有些技术往往被过高地抬举或炒作，有的只是虚拟的概念昙花一现，有的则是十几年前被冷落的技术由于硬件性能的改变而被再度推向期望的波峰，甚至多次轮回。那么，这一次，人工智能是否依然如此，宗成庆说，不得而知。
而科学家，这些在人工智能领域最有发言权的人类群体，有时候会被舆论绑架，有时候又会被称为舆论界的“帮凶”，但似乎每个人都曾在这种忽上忽下、过山车似的变迁中感到兴奋和迷惘。宗成庆提醒，作为科研工作者，如何在这种热闹纷繁的世界中把握冷与热的平衡，是一个永恒的话题。
查红彬在自己的演讲最后，援引图灵的一句经典名言，“We can see only a short distance ahead,but we can see that much remains to be done (吾等目力短亦浅，能见百事待践行）”，他说：“尽管我们不清楚未来，人工智能究竟会变成魔鬼还是天使，但现在留给我们科学家的，还有许多任务，需要去完成。”
【技术】谭铁牛院士：人工智能，天使还是魔鬼
本报告将全方位剖析人工智能的发展历程、发展现状及未来发展趋势，分析人工智能发展带来的到底是什么。
报告提纲：
01
人工智能的基本概念
和发展历程
①人工智能学科的起源
②人工智能的基本概念
研究目的:探寻智能本质，研制出具有类人智能的智能机器
研究内容: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
表现形式:
会看:图像识别、文字识别、车牌识别会说:语音合成、人机对话会行动:机器人、自动驾驶汽车、无人机会思考:人机对弈、定理证明、医疗诊断会学习:机器学习、知识表示③人工智能的发展历程
④人工智能发展历程的重要启示
尊重发展规律是推动科技健康发展的前提基础研究是科技可持续发展的基石应用需求是科技创新的不竭之源学科交叉是创新突破的”捷径”宽容失败应是支持创新的题中应有之义实事求是设定科学目标02
人工智能的发展现状
人工智能60余年的发展道路虽然起伏曲折，但成就可谓硕果累累。无论是基础理论创新、关健技术突破，还是规模产业应用，都是精彩纷呈，使我们每一天都享受着这门学科带来的便利。
人工智能因其十分广阔的应用前景和重大的战略意义，近年来日益得到社会各界的高度关注。
①专用人工智能取得突破性进展
面向特定领域的人工智能(即专用人工智能)由于应用背景需求明确、领域知识积累深厚、建模计算简单可行，因此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。
专用人工智能成功应用↓
②统计学习成为人工智能走向实用的理论基础
2.1技术发展
2.2强化学习
通过奖惩机制构建智能体与环境的交互与行为策略，能够与深度学习相结合在策略类问题上达到实用。
2.3生成对抗学习
构建生成器模型与判别器模型，通过相互博弈，达到生成器与判别器性能的协同提升。
2.3生成对抗学习
③产业史:新老IT巨头抢滩布局IT生态
人工智能创新创业如火如荼:
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%。
④"智能+"成为人工智能应用的创新范式
"智能＋X"应用范式日趋成熟，AI向各行各业快速渗透融合进而重塑整个社会发展，这是人工智能驱动第四次技术革命的最主要表现方式。
⑤世界各国人工智能竞争白热化
⑥人工智能的社会影响得到广泛关注
⑦人工智能领域的误解和炒作普遍存在
机器学习≠人工智能深度学习≠机器学习图像识别≠人工智能大数据≠人工智能专家系统≠人工智能机器人≠人工智能专用人工智能≠通用人工智能…….
⑧人工智能总体发展水平仍处于起步阶段
通用人工智能研究与应用依然任重道远。
现有人工智能的局限性:
⑨人工智能发展的瓶颈问题
03
人工智能的未来发展趋势
人工智能有望引领新一轮科技革命
人工智能将是未来十年最具变革性的技术，无处不在的人工智能将成为趋势。
①从专用智能到通用智能
如何实现从专用智能到通用智能的跨越式发展，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挑战问题。
②从机器智能到人机混合智能
人工智能(或机器智能)和人类智能各有所长．因此需要取长补短，融合多种智能模式的智能技术将在未来有广阔的应用前景。"人＋机器"的组合将是人工智能研究的主流方向，"人机共存"将是人类社会的新常态。
③从"人工+智能"到自主智能系统
④学科交叉将成为人工智能创新源泉
⑤人工智能产业将蓬勃发展
⑥人工智能的法律法规将更为健全
⑦人工智能将成为更多国家的战略选择
⑧人工智能教育将会全面普及
结束语
人工智能经过60多年的发展已取得了重大进展，但总体上还处于初级阶段。人工智能既具有巨大的理论与技术创新空间，也具有广阔的应用前景。高科技本身没有天使和魔鬼之分，人工智能亦是如此。人工智能这把双刃剑是天使还是魔鬼取决于人类自身。我们应未雨绸缪，形成合力，确保人工智能的正面效应，确保人工智能造福于人类。11月25日，模式识别与人工智能学科前沿研讨会在自动化所召开。会上，谭铁牛院士做“人工智能新动态”报告，回顾了近代以来历次科技革命及其广泛影响，并根据科学技术发展的客观规律解释了当前人工智能备受关注的深层原因。报告深入分析了其当前存在的局限性和面临的瓶颈问题，整理并列举了2017年人工智能的十件大事，全方位、多维度展示了人工智能所取得的最新进展。基于对这些事件的深入分析，报告总结了人工智能未来的发展趋势和值得关注的研究方向。
在科学研究中，从方法论上来讲都应先见森林，再见树木。为了更好地带领大家认识人工智能的发展趋势，报告回顾了近代世界科技发展的历史进程，主要包括从16世纪到现在，世界上发生的两次科学革命与三次技术革命。
报告指出，这五次科技革命对人类文明进程带来了根本性的变革，也影响了整个国际格局的调整，伴随着大国兴衰。过去的五次科技革命，我们国家都没有占据主导地位甚至严重缺席，因此我们国家的GDP从曾经占全球的三分之一以上下滑到新中国建立前仅占全球大约百分之几，我们应该从这惨痛的经历中吸取教训。
最近的一次科技革命是一次技术革命，其开始于上世纪四十年代，以1946年计算机的出现为标志，距今已有六十多年。这六七十年中科学技术没有大的突破与进展，没有取得能够与上个世纪上半叶相提并论的科学与技术成果，谭老师将这段时间称为科技革命的空窗期。
报告认为，科学沉寂了大概60多年，新一轮的科技革命正处于孕育过程中并且已经曙光可见。新一轮的科技革命会是一次技术革命，而且人工智能有望引领这一轮新的技术革命。以1776年蒸汽机的发明为标志的第一次科技革命解放了人类的体力，使人类社会发展进入第一次重大飞跃，其为第一次机器革命。现在以人工智能为代表的第二次机器革命，以及以其为主要核心技术驱动的新一轮技术革命和产业变革将极大的拓展人的脑力，成为人类社会发展进程的又一次重大飞跃。相比较而言，脑力的拓展比体力的拓展更为重要。
报告还回顾了人工智能60多年的发展过程，并指出应该从曲折的发展过程中吸取教训，不要给人工智能设置不切实际的过高目标，尤其是在人工智能特别火爆的时候。报告指出，这两年人工智能有些过火，应降降温，回归理性。返回搜狐，查看更多
人工智能到底是天使还是恶魔
3月26-29日，博鳌亚洲论坛2015年年会在海南顺利举办。与往届不同，这次年会新增了“人工智能”这个分论坛，在国家大力倡导创新创业之际，博鳌论坛新加的这个重量级分论坛，给了科技爱好者们更多的期待。格灵深瞳的联合创始人、CTO赵勇应邀参加并主持了该分论坛，论坛的主题是：人工智能与人类的未来：魔鬼，还是天使？
作为该分论坛的主持人，赵勇和Aidyia的首席科学家、人工智能学会主席BenGoertzel、印象笔记首席战略官KennethGullicksen、微软亚太研发集团主席洪小文、以色列科技创业之父、ICQ投资人YossiVardi以及百度深度学习研究院常务副院长余凯这五位世界顶尖的人工智能研究者一起就人工智能的未来进行了深入地交流和探讨。
在今年年初，生命未来研究所发出了一封公开信，马斯克、霍金以及著名演员摩根·弗里曼等科学家和名人呼吁人们关注人工智能对社会产生的影响，以及如何规避人工智能越来越智能所带来的潜在风险。马斯克多次表示人工智能很可能将召唤出恶魔，在五年内可能就会发生人类不可控的事情，他甚至还将人工智能视为超过核武器的人类最大威胁；而霍金则得出结论称“彻底开发人工智能可能导致人类灭亡。”
而在赵勇看来，我们目前的技术水平还很弱，我们现在所有的努力都只是想通过提升技术水平来改善日常生活。人工智能技术还没有发展到能够主观危害人类的地步，不过我们也必须要谨慎预防技术的发展所带来的各种问题。今天的技术还非常原始，但已经可以用在有可能会对我们造成危害的领域，比如军事领域，甚至恐怖主义，所以对待人工智能，我们既要有所期待，但是在乐观的同时也需要保持足够的谨慎。
在27日由新浪财经和正和岛主办的博鳌“微博之夜-正和岛夜话”活动中，赵勇还提到了自动驾驶技术。数据表明，汽车发明以来被撞死的人超过了这之后世界上所有战争杀死的人的数量总和，而在中国，单单2014年这一年被撞死的人就达到了32万，这是个非常恐怖的数字。
如何解决这个问题，赵勇有自己的看法。在他看来，未来汽车应该自己驾驶，人工智能发展到一定阶段，机器人是可以自己开车的，而且谷歌无人驾驶汽车的测试数据表明，汽车自动驾驶是可以比人为驾驶更加安全的。当这种方式实现的时候，我们每个人就不再需要拥有自己的汽车了。当你需要用车的时候，你只需要在手机APP上点一下用车请求，就会有附近的自动驾驶汽车过来接你，把你送到目的地之后，它又会去接其他人，这样既可以减少汽车保有量，又可以改善环境，而且再也不用担心交通拥堵的问题了。
我们今天可以用非常便宜的成本来提升汽车的自动驾驶性能和安全性，赵勇觉得在这件事情上，格灵深瞳要比谷歌做得好。因为谷歌无人驾驶汽车的感知技术成本差不多顶3辆特斯拉，而格灵深瞳的感知技术成本要比这个低很多。还有很重要的一点就是，光让汽车变得聪明这还不够，我们必须让道路也更加智能。车和路本身就是不可分割的，只有当车和路能够实时地进行信息的交互与共享，才能够实现真正的智能交通。
人工智能到底是天使还是恶魔，这是一个值得所有人工智能从业者深思的问题。但是，任何技术的发展都会有利与害的对立面同时存在，就如同互联网刚刚诞生时，所有人都会担忧网络病毒的攻击以及其他的网络安全问题，我们不能因为对技术的恐惧就战战兢兢固步自封，网络病毒自会有杀毒软件来防御，同样的，人工智能可能会带来的隐患，也会有相应的安全措施来保护。
就现在的情况来看，虽然人工智能的成果令人欣喜，但其智能还远未达到能像人一样思考的程度，我们应该怀着一颗敬畏但是足够乐观的心去看待人工智能的发展，谨慎，但是充满了希望。
中科院院士谭铁牛：人工智能，天使还是魔鬼
编者按:3月9日下午谷歌人工智能AlphaGo战胜韩国棋手李世石引起舆论震动。人民关注围棋的同时,也在考虑,人工智能是否有一天会威胁人类?人工智能到底是天使还是魔鬼?今天我们特选取中科院院士谭铁牛的文章,供读者参考。
中科院院士谭铁牛
人工智能60年发展启示
在不同人的眼中,人工智能或者被描绘为天使般的技术,或者被描绘成魔鬼般的技术。人工智能到底是魔鬼还是天使,这是一个需要回答的重要问题。1956年,约翰・麦肯锡等十位来自于不同学科的科研人员举办了为期两月的暑期学术研讨会,会上提出了人工智能的概念,标志着人工智能学科的诞生。人工智能近60年的发展,大概经历了六个阶段。当时预测,到上个世纪末机器人可能达到人的水平,但这个预测不太实际。后来考虑让人工智能更加有活力,还是应该与应用相结合。因此到了上世纪70年代出现了各种专家系统,开创了人工智能走向实际应用的新局面。再后来发现人工智能解决更大更复杂的问题,专家系统也还不够,接着走过了一个低迷的发展期。直到今天,才可以说是进入了新的蓬勃发展期。我们能从人工智能近60年的发展中得到什么启示呢?我的体会有五点。第一,尊重科技发展规律是推动科技健康发展的前提;第二,基础研究是科学技术可持续发展的基石;第三,应用需求是科技创新的不竭之源;第四,学科交叉是创新突破的“捷径”;第五,宽容失败应是鼓励与支持创新的题中应有之义。人工智能近60年的发展,尽管起起落落,道路曲曲折折,坎坎坷坷,但是发展到今天无论是理论创新还是各种应用,尤其是今天,应该说是精彩纷呈,发展前景非常好。
人工智能现状分析
下面我们来看一下人工智能的发展现状,大概可以从七个方面去把握。第一,互联网和大数据推动人工智能进入了新的春天。这个大家都容易理解。第二,专用人工智能取得了突破性的进展。我把专用人工智能定义为面向特定领域的人工智能,比如说识别图像和语音识别。这种特定的领域,知识比较丰富,功能需求比较单一,所以发展很好,在单项能力方面有些已经超越了人的智能。这方面的例子很多,像日本的仿人机器人,美国的猎豹机器人,德国的工业机器人、Google的无人驾驶汽车、IBM的Watson系统等等,还有中科院自动化所等国内的成果。我这几年在研究虹膜识别,现在虹膜识别大规模用在煤矿。还有监控领域里面的智能视频分析,2007年开始就在北京城铁领域应用了,步态识别也正在研发。第三,通用人工智能依然任重道远。我觉得人工智能机器很难说比人聪明,因为人的大脑是一脑万用。现有的人工智能系统,可以说有智能没智慧,有智商没有情商,会计算不会算计。研究通用人工智能系统难度很大。第四,人工智能产业化应用蓬勃发展。短短5年时间,这个领域的投资达到170多亿美元,人才也很稀缺。第五,企业巨头抢滩布局人工智能产业链,大家都在投钱说明它很火。第六,人工智能已经上升到国家战略高度。国务院发文推进“互联网+”行动计划,11个重点领域其中一个就是人工智能,而且很多其他领域也都涉及到人工智能。2013年提出来的德国工业4.0很火,它的主题就是三个智能,智能工厂、智能生产、智能物流。第七,人工智能的社会影响已引起广泛关注,包括被认为是当今最伟大的科学家之一的霍金教授就说,人工智能或将威胁人类生存。大家都知道他是人工智能最直接的受益者。因为他身体的原因,他的发声完全通过语音合成。当然,也有跟他不同观点的。我们认为,尽管经过近60年的发展,人工智能取得了巨大进步并呈爆发增长之势,但在看得见的未来人工智能的整体水平还难以超越人类智能,还不足以威胁人类的生存。然而,人工智能的社会影响必须得到高度重视。以上七个方面是目前国际上人工智能的基本现状。我国的状况可以概括为16个字:国家重视,态势喜人,差距不小,前景看好。大家知道,去年两院院士大会期间,习近平总书记在开幕式上做了重要讲话,其中大篇幅讲到了机器人与人工智能。李克强总理在今年政府工作报告里提出“中国制造2025”战略规划,今年5月19日国务院正式发布“中国制造2025”战略,明确智能制造为主攻方向。7月1日国务院发布关于积极推进互联网+行动的指导意见,国家主要科技计划也都相当重视人工智能方面的研发布局。我们聚焦人工智能,必须要看到差距,尤其是与国际上一些主要工业发达国家的差距。但是国家如此重视,发展机遇很多,未来必将有很大发展。
人工智能发展趋势与展望
接下来谈一下人工智能的发展趋势与展望。如果不能把握发展趋势就会走错方向,方向不对努力白费,跑得越快越糟糕越浪费。我觉得可以从七个方面去把握人工智能的发展趋势。第一,人工智能将成为智能化时代的关键使能技术。我深信人工智能将使原来的“不能”变为“能”,因为人类社会形态从农业社会进入工业社会到信息社会再到智能化社会是逐步递进的,这是人类文明发展的趋势,社会形态的发展方向。人工智能越来越将成为大势所趋。第二,人工智能将引领“第二次机器革命”。第一次机器革命是解放人的体力,第二次机器革命是拓展人的智力。第三,人工智能毫无疑问将重塑产业格局。我认为“智能+X”将成为万众创新的时尚和潮流。第四,人工智能将对社会结构产生重大影响,人机协作与共存将成为人类社会结构的新常态。第五,人工智能将促进信息科技与脑认知科学的深度交叉。相信对人脑智能机理的进一步挖掘和发现将孕育信息科技的重大变革。把这些机理搞清楚所产生的影响甚至比发明集成电路更重要。第六,人工智能将与人类智能互补融合。人工智能和人类智能仅一字之差,混合智能在未来将有广阔的应用前景,或者说混合智能是未来智能科学的发展方向。第七,人工智能社会学将提上议事日程。“水能载舟,亦能覆舟”。人工智能应用得好、把握得好,魔鬼就不会出现。这个我认为非常重要。所以尽管在我看来,在看得见的未来人工智能还难以超越人类智能,但是它对人类社会将产生巨大影响。最后讲讲我国面临的机遇与挑战。完善和发展中国特色社会主义制度,推进国家治理体系和治理能力现代化,是党的十八届三中全会提出的全面深化改革总目标。科学决策、智慧行政应是国家治理体系和治理能力现代化建设的重要目标。人工智能在这个领域大有可为。另外最直接的国家战略“中国制造2025”,主攻方向就是智能制造。7月1号国务院发布的关于积极推进“互联网+”行动的指导意见,我理解核心内容就是“智能+X”。这些国家战略与计划都给人工智能带来了巨大机遇。智能产业是国家经济发展的大趋势,发展智能产业和智慧经济需要人工智能的持续创新。机器替代人迫在眉睫,转型升级仍是当务之急。我们国家制造业的人口红利带来很多的好处,但是我们国家因为劳动力成本的提升,环境的压力,人口红利在逐步消失,一些国家的制造业又回归到本土。还有老龄化社会为人工智能产业创造机会。如今人工智能快速发展条件日趋成熟。比如说我们有庞大的互联网网民群体,我们的BAT三个互联网企业,还是相当不错的,都是有很好的基础。再一个,人工智能目前的爆发期是我国实现后来居上的重大历史机遇,国家的推动,社会的需求,网民基础,数据基础,我们如能抓住机遇,我觉得还是有可能实现后来居上的。当然,人工智能发展也会遇到各种挑战,比如机制体制等,这是我特别希望强调的,这些挑战不解决,机遇就可能抓不住。我们习惯讲机遇和挑战同在。我记得习总书记说过机遇你抓不住就是挑战。另外人才队伍的挑战,技术水平方面的挑战,还有基础设施挑战也都不少。当然这么大力度推进机器人换人,被换下的人如果安置不好,就可能成为一个社会不稳定的因素。有问题、有挑战并不可怕,有了问题我们就应想办法解决这些问题。有了机遇及时抓住,有了挑战想办法解决才有更大的发展。如何以推进“互联网+”和“中国制造2025”为契机,抓住第二次机器革命的历史机遇大力发展人工智能技术与产业,最大限度释放智能红利,为经济新常态注入智能化的思路。总体来讲我认为瞄准国际人工智能发展趋势,立足我国经济社会发展实际需求,统筹整合国内相关资源,科学设定发展目标,有组织地谋划效果更好。我这里要提一下,在数据的开放共享方面我们还是有很大的差距,希望各位同行在文化观念上更加解放,聚沙成塔,集中力量,建设开放共享的人工智能创新发展平台,为人工智能的发展一起努力。同时,我们要重视和加强人工智能前瞻性基础研究。另外我个人觉得有必要重点攻克类人智能信息处理技术,这是信息科技进入智能化时代的战略制高点,也是人工智能最有可能突破的切入点。我们需要深化人工智能技术推广应用,做大做强智能产业。我觉得有必要加强人工智能的教育和科普,加强高素质人才队伍建设,这是保证这个领域可持续发展的重要前提。科普也很重要,要让大众客观地了解人工智能。所以最后一点,各个方面包括科研机构、学术团体,也包括国家层面,要把人工智能社会学的研究提到议事日程,未雨绸缪,建立健全相关的政策和法律法规,避免可能带来的风险,确保人工智能的正面效用,确保人工智能不被滥用,确保人工智能是天使而不是魔鬼。结束语总之,人工智能经过近60年的发展已经取得了巨大进步,而且目前呈现爆发增长之势,但总体上还处于初级阶段,虽然还远不足以威胁人类的生存,但是它的社会影响应得到高度重视。作为信息化智能化时代的关键使能技术,人工智能将日益成为新一轮产业革命的引擎,必将深刻影响国际产业竞争格局和国家的国际竞争力。我们应当抓住“互联网+”和“中国制造2025”两个国家战略,以战略为契机,系统谋划,健康发展。
《经济学人》双语：人工智能是天使还是魔鬼（Part 2）
原文标题：HowtoworrywiselyaboutAIRapidprogressinAIisarousingfearaswellasexcitement.Howconcernedshouldyoube?如何明智地看待人工智能人工智能的迅猛发展既带来了兴奋，也引发了担忧。你应该有多担忧呢？
Technologyandsociety科技与社会
[Paragraph10]
ThedegreeofexistentialriskposedbyAIhasbeenhotlydebated.Expertsaredivided.
人工智能带来的生存风险程度一直备受争议。专家们意见不一。
InasurveyofAIresearcherscarriedoutin2022,48%thoughttherewasatleasta10%chancethatAI’simpactwouldbe“extremelybad(eg,humanextinction)”.
在2022年对人工智能研究人员进行的一项调查中，48%的人认为人工智能至少有10%的可能性会产生“极坏影响（例如，人类灭绝）”。
But25%saidtheriskwas0%;themedianresearcherputtheriskat5%.
但25%的人认为风险是0%；介于两者之间的研究人员认为风险是5%。
ThenightmareisthatanadvancedAIcausesharmonamassivescale,bymakingpoisonsorviruses,orpersuadinghumanstocommitterroristacts.
人类的噩梦是，如果先进的人工智能会制造毒药或病毒，或说服人类实施恐怖行为，就会造成大规模伤害。
Itneednothaveevilintent:researchersworrythatfutureAIsmayhavegoalsthatdonotalignwiththoseoftheirhumancreators.AI不一定有邪恶的意图：但研究人员担心未来人工智能的目标可能与其人类创造者的目标不一致。
[Paragraph11]
Suchscenariosshouldnotbedismissed.Butallinvolveahugeamountofguesswork,andaleapfromtoday’stechnology.
这种情况不应该被忽视。但所有这些都涉及大量的猜测，以及与今天相比的技术飞跃。
AndmanyimaginethatfutureAIswillhaveunfetteredaccesstoenergy,moneyandcomputingpower,whicharerealconstraintstoday,andcouldbedeniedtoarogueAIinfuture.
许多人想象未来的人工智能将会无限制地获取能源、金钱和算力，而这些在今天是真正的限制条件，在未来可能会拒绝将这些资源供给流氓人工智能。
Moreover,expertstendtooverstatetherisksintheirarea,comparedwithotherforecasters.(AndMrMusk,whoislaunchinghisownAIstartup,hasaninterestinhisrivalsdowningtools.)
此外，与其他预测者相比，专家们倾向于夸大他们自己领域的风险。（而马斯克正在建立自己的人工智能新公司，他当然有兴趣让对手放下工具）
Imposingheavyregulation,orindeedapause,todayseemsanover-reaction.Apausewouldalsobeunenforceable.实施严格的监管，或者说暂停开发AI，目前似乎是一种过度反应。暂停开发也难以执行。
[Paragraph12]
Regulationisneeded,butformoremundanereasonsthansavinghumanity.
监管是需要的，但其原因比拯救人类更平凡。
ExistingAIsystemsraiserealconcernsaboutbias,privacyandintellectual-propertyrights.
现有的人工智能系统引起了人们对偏见、隐私和知识产权的真正担忧。
Asthetechnologyadvances,otherproblemscouldbecomeapparent.
随着技术的革新发展，其他问题可能会变得明显。
ThekeyistobalancethepromiseofAIwithanassessmentoftherisks,andtobereadytoadapt.关键是要平衡人工智能的前景和风险评估，并做好适应的准备。
[Paragraph13]
Sofargovernmentsaretakingthreedifferentapproaches.
到目前为止，各国政府正采取3种不同的策略。
AtoneendofthespectrumisBritain,whichhasproposeda“light-touch”approachwithnonewrulesorregulatorybodies,butappliesexistingregulationstoAIsystems.
英国处于一个极端，它提出了一种“温和干预”的方法，即没有新规则或监管机构，但会将现有法规应用于人工智能系统。
TheaimistoboostinvestmentandturnBritainintoan“AIsuperpower”.
目的是促进投资，将英国变成一个“人工智能超级大国”。
Americahastakenasimilarapproach,thoughtheBidenadministrationisnowseekingpublicviewsonwhatarulebookmightlooklike.
美国也采取了类似的做法，不过拜登政府现在正在征求公众对人工智能规则的意见。
[Paragraph14]
TheEUistakingatougherline.
欧盟正在采取更强硬的策略。
ItsproposedlawcategorisesdifferentusesofAIbythedegreeofrisk,andrequiresincreasinglystringentmonitoringanddisclosureasthedegreeofriskrisesfrom,say,music-recommendationtoself-drivingcars.
其拟议的法律根据风险程度对AI的不同用途进行分类，并且随着风险程度的增加（例如从音乐推荐到自动驾驶汽车），进行更严格的监控和披露。
SomeusesofAIarebannedaltogether,suchassubliminaladvertisingandremotebiometrics.Firmsthatbreaktheruleswillbefined.
人工智能的某些用途被完全禁止，例如潜意识广告和远程生物识别。违反规定的公司将面临罚款。
Forsomecritics,theseregulationsaretoostifling.批评者认为这些规定太令人窒息了。
[Paragraph15]
Butotherssayanevensternerapproachisneeded.
但其他人认为需要采取更严厉的措施。
GovernmentsshouldtreatAIlikemedicines,withadedicatedregulator,stricttestingandpre-approvalbeforepublicrelease.
政府应该像对待药品一样对待人工智能，在公开发布之前有专门的监管机构对其进行严格的测试和预先批准。
Chinaisdoingsomeofthis,requiringfirmstoregisterAIproductsandundergoasecurityreviewbeforerelease.中国正在做这方面的工作，要求企业注册人工智能产品，并在发布前接受安全审查。
[Paragraph16]
Whattodo?Thelight-touchapproachisunlikelytobeenough.
怎么办？温和干预可能不够。
IfAIisasimportantatechnologyascars,planesandmedicines—andthereisgoodreasontobelievethatitis—then,likethem,itwillneednewrules.
如果人工智能与汽车、飞机和药品一样是一项重要的技术——有充分的理由相信它是如此——那么与它们一样，人工智能也需要新的规则。
Accordingly,theEU’smodelisclosesttothemark,thoughitsclassificationsystemisoverwroughtandaprinciples-basedapproachwouldbemoreflexible.
因此，欧盟模式最接近目标，尽管它的分类系统过于严格，但基于原则的方法可以更加灵活。
Compellingdisclosureabouthowsystemsaretrained,howtheyoperateandhowtheyaremonitored,andrequiringinspections,wouldbecomparabletosimilarrulesinotherindustries.强制披露系统的培训方式、运行方式和监控方式，以及要求进行检查，这将与其他行业的类似规则相媲美。
[Paragraph17]
Thiscouldallowfortighterregulationovertime,ifneeded.
如果需要，随着时间的推移，这可以允许更严格的监管。
Adedicatedregulatormaythenseemappropriate;sotoomayintergovernmentaltreaties,similartothosethatgovernnuclearweapons,shouldplausibleevidenceemergeofexistentialrisk.
然后，一个专门的监管机构似乎也是必要的；如果有可信的证据表明风险存在，政府间管理人工智能条约也可能类似于管理核武器的条约。
Tomonitorthatrisk,governmentscouldformabodymodelledonCERN,aparticle-physicslaboratory,thatcouldalsostudyAIsafetyandethics—areaswherecompanieslackincentivestoinvestasmuchassocietymightwish.为了监控这种风险，政府可以组建一个类似于粒子物理实验室CERN的机构，这种机构还可以研究AI安全和伦理——在这些领域，公司没有动力按照社会的意愿进行投资。
[Paragraph18]
Thispowerfultechnologyposesnewrisks,butalsooffersextraordinaryopportunities.Balancingthetwomeanstreadingcarefully.
这项强大的技术带来了新的风险，但也带来了非凡的机遇。平衡两者意味着要谨慎行事。
Ameasuredapproachtodaycanprovidethefoundationsonwhichfurtherrulescanbeaddedinfuture.
今天采取审慎的策略可以为未来增加更多规则提供基础。
Butthetimetostartbuildingthosefoundationsisnow.但现在开始建立这些基础的时候到了。
（恭喜读完，本篇英语词汇量697/1406左右）原文出自：2023年4月22日《TheEconomist》Leaders版块。
精读笔记来源于：自由英语之路
本文翻译整理:Irene
本文编辑校对:Irene仅供个人英语学习交流使用。
【补充资料】（来自于网络）温和干预Light-touchApproach又称“轻度监管，宽松政策”，通常是指对某个问题或领域的监管或干预采取较为温和、灵活的方式，以尽可能减少对其自主性和自由度的限制。这种方法通常强调依靠市场力量和自我调节能力，与过度干预相比，其干预力度和程度更小。
欧洲粒子物理学研究中心CERN（ConseilEuropéenpourlaRechercheNucléaire），是世界上最大的基础科学研究机构之一。其总部位于瑞士日内瓦附近，拥有22个成员国。CERN致力于研究基本粒子的物理学，包括了使用加速器加速带电粒子的能量以及开发探测器来观察反应产生的现象等方面。CERN曾经发现了许多重要的粒子，如W和Z玻色子、夸克、胶子等，并成功地发现了已知物质的基本构成。此外，CERN还是Web技术的诞生地，它发明了万维网技术，为现代信息通讯技术做出了巨大的贡献。
【重点句子】（3个）Imposingheavyregulation,orindeedapause,todayseemsanover-reaction.Apausewouldalsobeunenforceable.实施严格的监管，或者说暂停开发AI，目前似乎是一种过度反应。暂停开发也难以执行。
GovernmentsshouldtreatAIlikemedicines,withadedicatedregulator,stricttestingandpre-approvalbeforepublicrelease.政府应该像对待药品一样对待人工智能，在公开发布之前有专门的监管机构对其进行严格的测试和预先批准。
Thispowerfultechnologyposesnewrisks,butalsooffersextraordinaryopportunities.Balancingthetwomeanstreadingcarefully.这项强大的技术带来了新的风险，但也带来了非凡的机遇。平衡两者意味着要谨慎行事。
自由英语之路专家解读：人工智能是魔鬼还是天使
1997年5月11日，国际象棋冠军卡斯帕罗夫(左)和超级电脑“深蓝”在对弈中。卡斯帕罗夫在当年的“人机大战”中以一胜二负三和的战绩败北。新华社记者毛众役摄
今年3月10日，“阿尔法围棋”的执子人黄士杰(前左)在比赛中落子。当日，人工智能“阿尔法围棋”战胜韩国棋手李世石九段，总比分以2比0领先。新华社发
3月12日，韩国围棋世界冠军李世石与谷歌人工智能程序AlphaGo的第三场对弈就将开始，此前李世石已接连两场败北。有人将李世石称作“最后的武士”，认为他将悲壮地成为人类与机器人对弈的“末代帝王”。因为人工智能程序AlphaGo在围棋这个被誉为“人类智慧的坚固堡垒”的领域接连取得胜利，似乎更印证了人工智能已经发展到可以轻易超越人类水平的阶段。它们会是天使还是魔鬼？人工智能的发展现状如何？
大样本计算支撑AlphaGo取胜
据AlphaGo的研发者介绍，它之所以能在围棋这种拥有“3的361次方”种局面的超高难度棋类比赛中获胜，在于它突破了传统的程序，搭建了两套模仿人类思维方式的深度神经网络，第一种叫“策略网络”，它让计算机程序学习人类棋手的下法，挑选出比较有胜率的棋谱，抛弃明显的差棋，使总运算量维持在可以控制的范围内；另一种叫价值网络，主要用于减少搜索的深度，它不会一下子搜索一盘棋所有的步数，而是一边下一边进行未来十几步的计算，这样也就大量减少计算量。
其实，神经网络并非AlphaGo独有。据IBM中国研究院大数据及认知计算研究总监苏中介绍，这种计算模型最早出现于1943年，但由于当时的计算机运行速度难以满足其巨大的计算量而遭受“诟病”，因此沉寂了很长时间。近年来，计算机技术迅速发展，运行速度大幅提高，这一计算模型才重新焕发出了生机。即便如此，与李世石对弈，AlphaGo仍需将CPU增加至1200多个才能满足其庞大的计算量。
据研发出AlphaGo的研究人员之一——大卫·希尔韦介绍，这款程序还会自己与自己下棋，普通人一年也许能下一千盘，但AlphaGo每天能下三百万盘棋，通过大量的锻炼，它抛弃可能失败的方案，精中选精，这就是所谓的“深度学习”能力，即通过大样本量棋局对弈，不断从中挑选最优的对弈方案并保存下来。
与人脑学习差距仍很大
“大数据对人工智能的发展是一种‘取巧’，为深度学习提供了众多数据。”在2015中国人工智能大会上，中国科学院院士谭铁牛曾就深度学习做过解读。他说，这就像人类见多识广后会积累一些经验一样，机器学习也需要丰富多彩的内容。只是这个内容的数据量之庞大，与人脑学习所需不是一个数量级。因此，人工智能的学习与人脑的学习有非常大的不同。“给一个孩子看看卡片上的苹果，他就能认识苹果，但机器要认出一个苹果，可能需要把互联网上所有苹果的照片都认一遍，标识出苹果的所有特征，才有可能成功识别苹果。”苏中说。
与此同时，人脑与人工智能的很大区别还在于，人脑是一脑万用的，同一个大脑既可以识别图像，也可以听音乐，还可以识别语音；可以擦地，也可以拖地和擦桌子。但目前的人工智能显然不具备这样的能力，功能相对单一。谭铁牛认为，人类的智慧是比智能更高的层次，现有的人工智能系统，仍然局限在有智能没智慧，没有悟性的阶段，并且是有智商没有情商，不能察觉人类的情感的阶段。
成为人类强大的“秘书”
尽管大卫·希尔韦称，“开发AlphaGo的目的不是为了模仿人类，而是为了战胜人类。”但他也强调，相较于对弈本身，更希望大家把关注点放在AlphaGo可以给人类生活带来的变化上。与当年击败世界国际象棋冠军的深蓝不同，AlphaGo可以学习医疗数据，掌握治疗方法，并可以利用它制造出可以完成各种杂事的家用机器人。据他介绍，AlphaGo已经开始与英国国立卫生局合作提供“定制型医疗服务”，还可以扩展到其他产业领域，带来积极正面的变化。
苏中也认为，人工智能会是一个非常强大的“秘书”，例如，它可以在暴风雨来临前，自动识别哪些地方可能被淹，电力可能被中断，从而帮助分析整理数据，制定备选应急预案，或是在未来的医院应用这样的智能系统进行会诊。
对于人工智能会威胁到人类生存的担忧，百度首席科学家吴恩达表示，这种担忧有些类似现在担心火星人口过多，而这种情况可能是几百年后有人在火星时才会发生的事情。但专家们也表示，尽管在未来一段时间人工智能还难以超越人类，但确实应该将人工智能社会学提上议事日程，以便尽早规避未来潜在的风险，使人工智能更好地为人类服务。(记者詹媛)
人工智能，天使还是魔鬼
在“2018·全国检察机关科技装备展”上，科沃斯检务机器人亮相。
人工智能的概念早在60多年前就被提出，但又一度沉寂。随着谷歌人工智能程序AlphaGo（阿尔法狗）战胜围棋世界冠军李世石，再次为世人瞩目。然而，与无限风光一起相伴而来的，还有关于人工智能的种种争议。
“在我的一生中，见证了社会深刻的变化。其中最深刻的，同时也是对人类影响与日俱增的变化，是人工智能的崛起。简单来说，我认为强大的人工智能的崛起，要么是人类历史上最好的事，要么是最糟的。”著名物理学家霍金生前反复告诫。
在互联网和大数据风起云涌的今天，人工智能究竟会成为造福人类的天使，还是控制人类的魔鬼？面对类似疑虑，请听中国科学院院士、中国人工智能学会副理事长谭铁牛怎么说。
崛起
经过60多年的不断发展，人工智能迎来发展的春天，成为推动新一轮科技和产业革命的重要驱动力
1956年，在达特茅斯学院暑期研讨班上，一位名叫约翰·麦卡锡的年轻人首次提出了人工智能的概念，那时研讨的主题是怎样用机器模拟人的智能。事实上，与人工智能相关的研究，在此之前早已开展。
“人工智能的主要目标是模拟、延伸和扩展人类智能，探寻智能本质，研发具有类人智能的智能机器。比如，让机器或者计算机会听、会看、会说、会想、会决策，与人类一样。”谭铁牛解释。
时光荏苒，白云苍狗。60多年风风雨雨，随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，以深度神经网络为代表的人工智能技术成功跨越科学与应用之间的“技术鸿沟”，如愿迎来发展的春天：图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶……一系列具有广阔应用前景的人工智能技术相继突破从“不能用、不好用”到“可以用”的技术拐点，成为推动新一轮科技和产业革命的重要驱动力。
医学行业便是其中之一。2017年，斯坦福大学在国际权威期刊《自然》上发表论文宣布，他们通过深度学习的方法，采用近13万张痣、皮疹和其他皮肤病变的图像训练机器识别其中的皮肤癌症状，在与21位皮肤科医生的诊断结果进行对比后发现，这个深度神经网络的诊断准确率达到91%，与医生不相上下。
这样的惊喜比比皆是。通过深度神经网络的应用创新，国际计算机视觉竞赛ImageNet图像分类的Top5误差率从2012年的16%降到2017年的3%左右（已经低于人的错误率）；我国的Face＋＋（旷视科技）人脸识别技术的准确率在LFW国际公开测试中达到全球最高的99.5%（超过了人类肉眼识别的准确率97.52%），与此相关的刷脸支付被《麻省理工科技评论》评为2017年十大全球突破性技术。
“人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域，例如，微软语音识别系统5.1%的错误率比肩专业速记员。”谭铁牛说，从可应用性来看，人工智能大体可以分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定领域的人工智能技术（即专用人工智能）由于任务单一、应用背景需求明确、领域知识积累深厚、建模计算简单可行，更容易实现单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。
“专用人工智能取得突破性进展，主要源于深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习理论的进步。深度学习，简单说，就是借鉴人的大脑在处理信息过程当中的层次化处理。”谭铁牛解释说。
挑战
琴棋书画样样精通的人工智能似乎已所向披靡，然而，专家表示，人工智能总体发展水平仍然处于起步阶段
“艺术创作将是人类对抗人工智能的‘最后一座堡垒’！”曾几何时，一些专家对此深信不疑。然而，现实很快给予他们一击：2016年，谷歌开发的人工智能画家——“初创主义”在旧金山拍卖会上大放异彩，在它创作的29幅作品中，有的被卖出8000美元的高价。
无独有偶。在法国巴黎，索尼计算机科学实验室“深沉巴赫”创作的合唱曲目，甚至被专业音乐家误认为是“真巴赫”的作品。而人工智能创作的小说《一台电脑写一篇小说的一天》，则通过了日本“星新一文学奖”初审第一轮。
琴棋书画样样精通的人工智能似乎已所向披靡，无所不能。当人工智能崛起，人类会不会被取而代之？
“有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会‘算计’、有专才无通才。”谭铁牛历数人工智能诸多局限并一一阐释：智慧是高级智能，目前的人工智能无意识和悟性，缺乏综合决策能力；机器对于人的情感理解与交流还处于起步阶段；人工智能系统可谓有智无心，更无谋；会下围棋的“阿尔法狗”不会下象棋。换句话说，现在，人工智能总体发展水平仍然处于起步阶段。
谭铁牛举例说，机器翻译如今已经做得相当不错，但这简单的3句话“他吃食堂”“他吃面条”“他吃大腕”，机器翻译不出；“那辆白车是黑车”“能穿多少穿多少”，这也无法翻译。再比如，看到校园里“欢迎新老师生前来就餐”的横幅，很多人一目了然，但人工智能却无法理解，这些不能之处正是当前人工智能遇到的瓶颈。
“人工智能系统的能力维度可分为信息感知、机器学习、概念抽象和规划决策几方面。从知识规则到统计学习，第二波人工智能技术在信息感知和机器学习方面进展显著，但是在概念抽象和规划决策方面刚刚起步。”美国DARPA（国防高级研究计划署）如是判断。
人工智能已经达到5岁小孩的水平、人工智能系统的智能水平即将超越人类水平、30年内机器人将统治世界……面对一些错误认识和炒作，谭铁牛有些无奈。“现有人工智能还有很大的局限性，有很多人认为通用人工智能很快就能实现，只要给机器人发指令就可以做任何事，这是对人工智能预期过高。”谭铁牛提醒说。
趋势
对比人类大脑，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，而对它的研究与应用任重道远
未来，人工智能应何去何从？谭铁牛认为，人类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”。因此，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，而通用人工智能研究与应用刚刚起步，依然任重道远。
他坦陈，当前人工智能处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”，还有数据、能耗、泛化、可解释性、可靠性、安全性等诸多瓶颈，理论创新和产业应用发展空间巨大。
总体而言，人工智能的发展趋势是理论更完备、技术更先进、产业更繁荣、应用更广泛、法规更健全。通用智能被认为是人工智能皇冠上的明珠，是全世界科技巨头竞争的焦点。如何实现从专用智能到通用智能的跨越式发展，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挑战。
在谭铁牛看来，人工智能和人类智能各有所长，因此需要取长补短，融合多种智能模式的智能技术将在未来具有广阔应用前景。“人+机器”的组合将是人工智能研究的主流方向，“人机共存”将是人类社会的新常态，而学科交叉将成为人工智能创新的源泉。
至于它究竟会成为造福人类的天使，还是控制人类的魔鬼，这取决于人类自身。“高科技本身没有天使和魔鬼之分，人工智能亦是如此。对于人工智能这把双刃剑的使用取决于人类自身。我们应未雨绸缪，形成合力，确保人工智能的正面效应，确保人工智能造福于人类。”谭铁牛说。
原文发布时间为：2018-07-26本文作者：沈慧本文来自云栖社区合作伙伴“专知”，了解相关信息可以关注“专知”
人工智能：天使还是恶魔
人工智能：天使还是恶魔？百度百家张天宇2017-03-1109:51
导读：最近，人工智能被首次写在政府工作报告里，预示着人工智能将迎来战略发展的机遇期。但是，人工智能究竟是天使还是魔鬼？
近两年来人工智能发展地如火如荼，甚至上升到了国家战略的层级，全世界的科技工作者们都朝着完全实现人工智能的目标快速前进，因为这代表着效率，代表着金钱。但是与此同时一些社会学家和历史学家又有了一些不同的看法，因为人工智能会造成大批岗位被自动化所取代，社会阶层可能会出现大规模的改变，社会矛盾的激化会造成什么样的结局，不得而知。李开复和特斯拉CEO这两位科技时代的领头人发表了不同的看法，笔者今天带你听听他们的不同意见。
李开复用人工智能搭建美好愿景
近日，创业之父李开复在中泰证券资本市场年会上发表了对人工智能未来的看法，他称未来的就业市场会十分血腥，90%的人将会失业。比如随着语音交互的发展，翻译将会被取代；无人驾驶的发展，运输业的司机被取代；智能家居的发展，厨师被取代，同理保安、销售、客服、快递小哥、保姆等职业都将被人工智能所代替。
那么这些人该何去何从？首先人工智能的发展是一个过程，这个过程中从事这些职业的人群会自主重新择业缓解社会矛盾，其次政府也会出台相关政策来维护社会稳定。正如两百年前的席卷英国的工业革命，蒸汽机的发展代替了大量的人力，几百万人的劳动阶层固有的稳定生活被打破，但是后来所有的英国人都用更便宜的价格买到了更优质的商品，过上了更优质的生活，而那些曾经失业的人很多也找到了更好地工作。历史总是惊人的相似，时间不过是让历史重演，这次的工业革命伪装成了人工智能，但结局还是会一样的。
这么说来，世界就完全被数学占领被理科生统治了吗？不是的，这是人工智能的时代，也是文科生的时代，人类最不能被代替的就是人类的感情和文化内容，机器人无法自己衍生感情，无法创新性地表达和创造，他们不能理解哈姆雷特背后的深刻内涵，也无法理解蒙娜丽莎微笑的美感。科技是第一生产力，科技的进步让人类更加自由，更能深入挖掘自己本身，有更多的时间去衍生文化内容，文艺无用艺术扯淡这样的论断将不复存在，人类将会更注重品格发展，实现文化的大繁荣。
因此别担心，人工智能带给你的失业不是下岗，而是提前退休。
特斯拉CEO的用人工智能召唤恶魔
尽管工业革命带给人们的好处很多，直到今天社会运行得也很平稳，但是又社会学家指出，人工智能所爆发的科技力量与工业革命不可同日而语，摩尔定律说明每18个月计算能力翻一倍，价格降一半，那么工业革命两百年后的今天我们的计算能力翻了多少次幂，将会产生多大的爆炸性增长？
英国诗人RobertSouthey宣称：“蒸汽可怕地加剧着已经正在进行的过程，但太快了。”他担心“这强大之力的发现”已经在“我们知道如何正确使用它”之前到来。显然工业革命没有这样的速度，但是当今的人工智能可就不好说了。智囊机构麦肯锡全球研究院（McKinseyGlobalInstitute）说，人工智能正在促进社会发生转变，这种转变比工业革命“发生的速度快10倍，规模大300倍，影响几乎大3000倍”。
乔治·梅森大学经济学家TylerCowen说：如果没有制造业的工作构成中产阶层，这些国家的“核心经济结构中将出现非常高的收入不平等。”到时候将会形成纯粹富人经济体，面对资本市场的强大力量政府作用必然会削弱，那么低收入阶层将会陷入严重的危机。这科技爆发地太快，社会结构根本来不及缓冲，拥有众多社会资源科技力量的少数富人群体与大众化的贫民群体将会产生极大的矛盾，人工智能也许会迎来人类自找的自相残杀。
走在人工智能前沿的特斯拉CEO伊隆·马斯克称：“我们正在用人工智能召唤恶魔。”
到底人工智能的发展速度怎样才合适？我们的社会阶层怎么分布才合理？人工智能会给人类带来更大的自由还是会导致人类自相残杀？这些我们都无法预判，世界日新月异，我们能做的智能是终生学习，成为了头脑灵活的N栖人，才不会被时代的革新踢下人生的舞台。
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