人工智能在发展过程中，对于算法的研究有哪些新进展
伴随着计算机技术的快速发展，计算机的应用范围变得越来越广泛，越来越深入人们的日常生活，也正逐渐向信息的智能化方向迈步前进。在高速计算机大规模出现后，一些学者从计算机应用系统的角度，将注意力放在了研究人工智能算法上。因此本文主要围绕何为人工智能，人工智能发展过程，以及算法研究的新进展等方面展开讨论。但由于本人水平有限，难免有有遗漏、错误之处，还望大家给予指正。
1什么是人工智能
1.1人工智能的定义
一直以来，不同学者对于人工智能的定义也有不同的理解。美国的尼尔逊教授曾对人工智能有过这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科，即是怎样表示知识以及如何获得知识并使用知识的科学。”这个定义比较偏向理论，较难理解；我国的温斯顿教授对人工智能的理解则相比较显得生动形象多了，他说：“人工智能就是研究如何使计算机去做只有人才能做的智能工作。”
简单来说，人工智能（ArtificialIntelligence），也可称为机器智能，就是一门集理论、方法、技术和应用系统于一体的新兴技术科学，主要用于研究、开发用于模拟人的智能。
1.2人工智能的本质
需要提前说明的一点是人工智能仅仅是模拟人的思维的信息过程，我们在研究过程中要注意区别于人的智能。人工智能制造的机器功能看起来像是智能的，但并不是拥有智能，更不会超过甚至取代人的智能。人工智能只是人类研究出的一种模拟人类思维活动的能力，目的在于将人的智能渗入科学研究，智能得以延伸。但是人工智能没有知觉，没有自主意识，而且也不会像人一样的推理和解决问题。
2人工智能研究阶段回顾
人工智能在近些年开始了迅速发展，但是早在上世纪50年代，人工智能的概念就已经被提出。科学家们一直想要研制出一种机器，能够模拟大部分人类思维，代替人类进行脑力劳动。这一愿望最终因为第五代计算机的出现而得以实现。总之，纵观计算机发展史，还是可以看出人工智能的研究经历概括起来为如下几个重要阶段。
2.1人工智能的兴起和冷落
20世纪50年代，人工智能的概念首次被提出，并随之出现了一些成功的研究成果，如机器定理证明、LISP表处理语言等。但是好景不长，由于技术不够，导致解法的推理能力有限，机器并不能如预期般进行翻译，这一重大挫折直接导致人工智能陷入低谷。
2.2人工智能研究出现新高潮
尽管经历了短暂的低谷，但科学家们却并未放弃对人工智能的研究。直到20世纪70年代，学者们研制出了一个专家系统才又再次将人工智能研究推到了一个新高潮。而人工智能走向实用化则是得益于化学质谱分析系统，疾病诊疗系统等多项专家系统的研究与开发。国际人工智能联合会议（IJCAI）也因此于1969年成立。
2.3人工智能得到很大发展
20世纪80年代，第五代计算机研制成功。日本随即开始了一项有关“第五代计算机研制”的研究计划，旨在将计算机的逻辑推理速度达到和其数值计算速度相当。虽然计划最终还是失败了，但仍为后来的学者们留下了许多值得借鉴的经验和教训。
2.4人工智能出现第二次研究高潮
由于科学技术特别是国际互联网技术在近几十年来得到快速发展，有关人工智能的研究也转为分布式研究，研究对象也从过去单一智能主体变化成智能群体研究。从此，人工智能开始走向实用性。
3计算机科学计算新发展
如何将网上大量的信息变成自己的知识；如何才能让计算机根据自己的需要更加快捷地查到我们需要的资料；如何才能使计算机的界面更加人性化等等都是我们上网时常常会感到困扰的难题。而有关逻辑推理，信息智能检索技术等研究也成为了当代计算机技术的研究中迫切需要解决的一大课题，这也是人工智能技术走向实际应用并广泛发展的突破口和契机。如今专家系统是人工智能中最热门也是最有成效的研究方向。
回顾历史，从计算机的诞生至今，其主要作用仅仅是进行一些数值计算和数据处理。显然这些功能并不能满足我们当今人类对计算机的需求。目前人工智能研究已经越来越受到广大学者和科学家们的青睐，研究领域也不断扩宽和加深。但是人工智能绝不仅仅停留在单纯地模仿人类的逻辑思维，还要将情感能力融入到智能算法研究中。因为只有这样，计算机才不会是刻板地按照编程完成指定任务，而应该是更加人性化地为我们人类服务。
近几十年来，纵观计算机科学与技术的发展成果，不难发现其发展方向有如下三个特征：第一是“快”，计算机的运算速度越来越快，性能越来越高，计算机的主频越来越快；第二是“广”，得益于科学技术的帮助，使得计算机的应用范围变得越来越广泛，越来越深入人们的日常生活，随处都可以看到计算机的发展变化；第三是“深”，即计算机已经开始向信息的智能化方向迈步前进。
大胆预测，人工智能算法会日趋成熟，人工智能的应用领域必将不断扩大。而由此衍生出的智能系统和认知系统对高级计算机的研制及对未来社会的意义和影响都是无法估量的。人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，有兴趣的朋友，可以查阅多智时代，在此为你推荐几篇优质好文：
人工智能时代的研究热点是什么，主要应用领域是什么？人工智能时代特征已初步显现，主要体现在哪几个方面？人工智能的发展现状是什么，主要应用在哪些领域？多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站
浅谈人工智能时代下的工程伦理问题
浅谈人工智能时代下的工程伦理问题一、引言近年来，随着大数据基础设施建设以及人工智能技术的发展，社会中涌现出许多新技术，给人们带来更便捷的生活。但与其共生的道德风险问题也日益显著。人工智能道德风险即人工智能技术带来的伦理结果的不确定性，其既有主观因素也有客观因素，具体表现有道德算法风险、道德决策风险、隐私数据泄露风险等。风险主要成因有技术主体、政治、经济、文化等社会因素。结合当下大数据驱动的人工智能算法特点，如何运用风险治理思想分析其背后的工程伦理问题对人工智能领域发展具有重要意义。
二、人工智能时代的当下在1956年达特茅会议中AI这个概念被提出，经历数次低谷与发展浪潮，人工智能再次活跃在大众的视野中，并且以更完备的生态以及更强的活力积极改变我们的生活。在如今的人工智能浪潮中，深度学习因为其能够胜任更复杂、更庞大的场景而成为主流。
在AI的应用层面，随着大数据基础设施建设的日趋完备，人工智能孕育出许多产业，如：数据挖掘、人脸识别、语音识别、自动驾驶等。同时医疗卫生、交通运输、仓储物流、游戏等行业都已经或正在接受人工智能的优化。
2019年11月11日24时整，“双11”全天的物流订单量达到创纪录的12.92亿元，物流订单量迎来了“爆炸式”的增长。“双11”全天各邮政、快递企业共处理5.35亿快件，是二季度以来日常处理量的3倍，同比增长28.6%，再创历史新高。而在其背后做支撑的是一套完整的基于大数据的人工智能系统。
目前，百度、阿里、腾讯、谷歌等主流互联网公司正在大力投资人工智能相关产业与技术，而与此同时全球正有上千家公司全力押注人工智能，并且这个趋势依旧保持稳定增长的速度。
三、人工智能伦理问题日益凸显显然，在当下这个人工智能技术飞速发展的时代，人工智能技术的广泛应用为人类带来了显而易见的好处。但技术的进步不但扩大了人类对于技术的恐慌，同时也放大了由于某些技术缺陷和忽略道德伦理问题而带来的负面影响。
3.1忽略伦理问题下产生的算法歧视问题外卖作为当下快节奏生活的必需品，在其背后做支撑的是数以百万的外卖员和强大的人工智能系统。2020年9月8日，一篇名为《外卖骑手，困在系统里》的文章在互联网上被热议，文章指出：2016至2019年间，美团多次向配送站站长发送加速通知，3公里的送餐距离最长时限一再被缩短至38分钟；而根据相关数据显示，2019年中国全行业外卖订单单均配送时间较3年前减少了10分钟。外卖骑手在系统算法与数据的驱动下疲于奔命，逐渐变成高危职业——骑手为在算法规定的最长送餐时限内完成送餐任务无视交通规则，不断提高车速。
许多伦理问题都是由于实践主体缺乏必要的伦理意识造成的，而外卖平台算法使得外卖骑手被“困在系统里”显然是工程的决策者以及管理者没有考虑相关的伦理问题所导致的。外卖平台作为一项服务消费者、向社会提供就业岗位的工程，其目的与其他类型的工程类似，均为满足人类在某方面的需求，但工程在向社会提供服务的同时不应当忽略工程风险问题。
3.2从风险与安全角度分析外卖平台工程风险的防范与安全分为工程的质量监理与安全、意外风险控制与安全和事故应急处置与安全三个方面，分析外卖平台的工程风险主要从意外风险控制和事故应急处置两方面展开。
3.2.1意外风险控制维度的工程风险外卖平台作为服务大众的工程项目，其受众人数巨大——外卖市场规模超6500亿元，覆盖4.6亿消费者，工程一旦出现意外风险控制不当的情况则对其受众造成无法估量的损失。在基于大数据的人工智能算法的训练过程中，算法训练结果会随着数据重心的整体偏移，从而导致外卖骑手不得不加快派送的速度进而风险增加。因此，为避免人工智能系统追求极致地无限制缩短派送最长时限，工程师和程序设计者在程序设计之初应当添加阈值以保证外卖平台背后的外卖骑手能够在遵守交通规则的前提下及时、安全地完成任务。
3.2.2事故应急处置维度的工程风险事故应急处理体现着工程负责人、相关利益反对工程的理解程度。应对工程事故，应当事先准备一套完整的事故应急预案，保证迅速、有序地开展应急与救援行动，降低人员伤亡和经济损失。外卖骑手因忽视交通规则造成伤亡的事件并非最近才发生——2017年上半年，上海市公安局交警总队数据显示，在上海，平均每2.5天就有1名外卖骑手伤亡。同年，深圳3个月内外卖骑手伤亡12人。2018年，成都交警7个月间查处骑手违法近万次，事故196件，伤亡155人次，平均每天就有1个骑手因违法伤亡。2018年9月，广州交警查处外卖骑手交通违法近2000宗，美团占一半，饿了么排第二。而外卖平台除口头告诫骑手之外并没有推出从根本处解决问题的措施，直到《人物》发表《外卖骑手，困在系统里》一文后外卖平台才相继推出多等5分钟的政策。
3.3从工程四要素角度分析外卖平台工程包括技术要素、利益要素、责任要素、环境要素以及伦理要素，接下来将从工程四要素中的技术、利益与责任这三个方面来展开。
3.3.1技术维度的道德风险基于算法和大数据的人工智能技术背后隐藏着风险。算法体现着工程师和程序设计者的思想，其政治立场和社会偏见都会不可避免的嵌入程序中。从大数据中诞生的人工智能系统通常会存在基于数据采样偏差带来的问题，而这类问题在后续的训练中不会被消除甚至可能被放大。因此，为消除算法与数据采用带来的偏见，工程师以及程序设计者在程序设计之初就应当消除主观偏见；同时在数据的处理方法中，应当极尽全力保证数据的准确，降低数据偏差带来的风险。
3.3.2利益维度的道德问题人工智能存在威胁、侵犯人类利益的风险。从安全角度来说，人工智能应当对人类来说是安全的、可靠的、不作恶的。以外卖平台派单系统为例，外卖骑手在系统的算法歧视下被迫忽视交通规则，对骑手、对行人已经构成严重的安全隐患。因此，如何通过人工智能系统，在权衡各方利益、兼顾效率、保证安全的前提下实现利益最大化是人工智能系统需要解决的核心问题。
3.3.3责任维度的道德风险人工智能在价值选择困境与责任承担困境中存在风险。外卖平台派单系统在消费者对于外卖的时间要求与外卖骑手在派送过程中的风险问题之间面临抉择，系统应当尽量满足消费者的需求而忽视外卖骑手的安全，还是应当在尽量保护骑手的安全的前提下提高派送效率？在人工智能系统作为自主行为主体的情况下，系统会逐渐压缩骑手的安全空间。而在发生事故之后的责任鉴定中，系统并没有能力为自己的决策承担其相应的责任。
四、总结为避免人工智能出现无节制的追求极致从而导致技术、利益、责任等方面的道德风险，实现人类社会可持续发展的目标，人工智能的设计应当秉承着将人类健康、安全和福祉放在首位的原则。由外卖平台人工智能系统这一例所引发出来的思考，进一步提出以下建议：
1、工程设计之初应当强化工程负责人、管理者、工程师以及程序设计者的伦理意识。由于算法、工程体现着设计人员的思想，而相关人员对伦理方面的意识缺失必将导致缺乏伦理思想的工程存在缺陷。
2、强化工程相关人员的风险与安全意识。风险与安全始终是工程无法逃避的问题，针对风险可接受性进行完备分析与评估，并对一系列不可控意外风险制定相关预警机制与应急机制是控制风险、规避风险、妥当处理事故的唯一途径。
3、强化人类主导和监督能力。人类主导以及人为监督有助于人工智能系统不会走向极端，从而出现逻辑上无比正确却存在人类伦理问题的缺陷。
4、明确人工智能系统的责任归属。程序设计之初应当对程序设计者针对不同模块的设计明确责任归属，当下人工智能的发展远远没有达到成熟阶段，相应的人工智能系统也没有能力对其发展的不良后果负责，这个责任很自然的需要其背后的软件工程师、程序设计者、工程负责人以及管理者共同承担；人工智能系统在设计阶段明确责任归属有利于工程事故发生之后的责任归属划分；有利于在程序设计阶段强化工程师们的工程伦理意识。
从技术发展的角度来看，人工智能系统因其发展历史较短、技术成熟度低等原因远未达到可以完全信赖的地步。人工智能系统在设计中应考虑预防性安全措施来防范风险，减少不可接受的伤害。