从目前来看我国人工智能短板，主要表现在哪两个方面
第一个方面，在人工智能产业发展这方面，应该说中国创新的基础还不是十分的牢靠。从《报告》分析来看，不管是人工智能论文的发表，还是人工智能技术专利的产出，中国企业在这方面跟国外同行相比，还是比较落后的，与学术研究形成对比。在全球AI论文产出最多的20家企业中，中国只占了一席之位，而且还是大家想都想不到的国家电网。而我们耳熟能详的其他中国在人工智能领域的领先企业，却看不到他们的身影，这是值得我们关注的。
说到底，我们关注人工智能，不仅是因为它是一个非常重要的基础研究领域和应用研究领域，更重要的是怎么把人工智能巨大的潜能转化为生产力，能够对中国的社会进步发挥促进作用，这是中国企业值得多去努力的地方。
第二个方面，是人才短板的问题。从国际人工智能人才投入数量来看，中国在人工智能方面的人才投入在全球是领先的，位列第二，仅次于美国。但是，人工智能杰出人才中国占比很低，美国在人工智能杰出人才占比遥遥领先，累计高达5158人，占据世界总量的25.5%，是排名第二英国的4.4倍。在这方面，我们的差距非常大，还需要有一个长期的积累。也就是说，我们不光要培养出人工智能浩浩荡荡的人才大军，同时还要有大量顶尖的领军人才，这也是我们需要关注的。
关于人工智能未来的发展方向，还有很多的不确定性。人工智能发展到今天还不是强智能应用，而只是弱智能应用。我觉得今后出现和人类智能相当的较强人工智能并不是没有可能的，这一点也是社会种种担心的源头。但另一点，我觉得值得庆幸的是，在离强人工智能发展还比较远的时候，我们的国家和社会公众就已经开始非常关注这个问题。
这样就在未来科学技术发展的路径上，我们就有可能通过社会各方来讨论、协商，有意识地引导科学技术往更好造福人类社会、带来风险最小的路径上去发展。
人工智能的8个有用的日常例子
如果你在谷歌上搜索“人工智能”这个词，然后不知怎的就打开了这篇文章，或者用优步(Uber)打车上班，那么你就利用了人工智能。
人工智能影响我们生活的例子不胜枚举。虽然有人将其称为“机器人以邪恶的天才统治世界”的现象，但我们无法否认人工智能通过节省时间、金钱和精力使生活变得轻松。
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术语
人工智能是指机器通过专门设计的算法来理解、分析和学习数据，从而充当人类思维蓝图的现象。人工智能机器能够记住人类的行为模式并根据他们的喜好进行调整。
在我们的讨论过程中，您将遇到与AI密切相关的主要概念是机器学习、深度学习和自然语言处理(NLP)。在继续之前，让我们先了解这些。
机器学习(ML)涉及通过大数据为例向机器教学有关重要概念的知识，大数据需要被构造(以机器语言)以便机器理解。这些都是通过向他们提供正确的算法来完成的。
深度学习(DeepLearning)比ML领先一步，这意味着它通过表示进行学习，但不需要对数据进行结构化以使其有意义。这是由于受人类神经结构启发的人工神经网络。
自然语言处理(NLP)是计算机科学中的一种语言工具。它使机器能够阅读和解释人类语言。NLP允许自动翻译人类语言数据，并使两个使用不同语言的实体(计算机和人类)进行交互。
现在您已经掌握了术语，让我们深入研究人工智能的示例及其工作方式。
8个人工智能的例子
以下列出了您每天可能会遇到的八个人工智能示例，但您可能没有意识到它们的AI方面。
1.谷歌地图和打车应用
地图应用程序如何知道确切的方向、最佳路线，甚至是道路障碍和交通堵塞呢?不久以前，只有GPS(基于卫星的导航系统)被用作出行的导航。但是现在，人工智能被纳入其中，让用户在特定的环境中获得更好的体验。
通过机器学习，app算法会记住建筑的边缘，在工作人员手动识别之后，这些边缘会被输入系统。这允许在地图上添加清晰的建筑视觉效果。另一个特点是识别和理解手写的门牌号的能力，这可以帮助通勤者找到他们想要的房子。没有正式街道标志的地方也可以用它们的轮廓或手写的标签来识别。
该应用程序已被教会理解和识别流量。因此，它推荐了避免路障和拥堵的最佳路线。基于AI的算法还告诉用户到达目的地的确切距离和时间，因为它被教导可以根据交通状况进行计算。用户还可以在到达目的地之前查看其位置的图片。
因此，通过采用类似的AI技术，各种乘车应用也已出现。因此，每当您通过在地图上定位您的位置来从应用程序预订出租车时，它都是这样工作的。
2.人脸检测与识别
当我们拍照时在脸上使用虚拟滤镜和使用人脸识别码解锁手机是人工智能的两个应用，现在已经成为我们日常生活的一部分。前者包含人脸检测，即识别任何人脸。后者使用人脸识别来识别特定的人脸。
这是如何运作的?
智能机器经常匹配，有时甚至超越的能力。人类婴儿开始识别面部特征，如眼睛、鼻子、嘴唇和脸型。但这并不是一张脸的全部。有太多的因素使人的脸与众不同。智能机器被教导识别面部坐标(x、y、w和h，它们在面部周围形成一个正方形作为感兴趣的区域)、地标(眼睛、鼻子等)和对齐(几何结构)。
人脸识别还被政府机构或机场用于监视和安全。例如，伦敦盖特威克机场(GatwickAirport)在允许乘客登机之前使用面部识别摄像头作为ID检查。
3.文本编辑器或自动更正
当您键入文档时，有一些内置或可下载的自动更正工具，可根据其复杂程度检查拼写错误、语法、可读性和剽窃。
在您流利使用英语之前，一定已经花了一段时间来学习语言。同样，人工智能算法还使用机器学习、深度学习和自然语言处理来识别语言的不正确用法并提出更正建议。
语言学家和计算机科学家一起工作，以教授机器语法，就像在学校一样。机器被提供了大量高质量的语言数据，这些数据以机器可以理解的方式进行组织。因此，即使您不正确地使用单个逗号，编辑器也会将其标记为红色并提示建议。
下次让语言编辑器检查文档时，请知道您使用的是人工智能的许多示例之一。
4.搜索和推荐算法
当您想看自己喜欢的电影或听歌或在网上购物时，您是否注意到建议的内容完全符合您的兴趣?这就是人工智能的功能。
这些智能推荐系统可从您的在线活动中了解您的行为和兴趣，并为您提供类似的内容。通过不断的培训，可以实现个性化的体验。数据在前端(从用户)收集，存储为大数据，并通过机器学习和深度学习进行分析。然后，它可以通过建议来预测您的喜好，而无需进行任何进一步的搜索。
同样，优化的搜索引擎体验是人工智能的另一个示例。通常，我们的热门搜索结果会找到我们想要的答案。怎么发生的?
向质量控制算法提供数据，以识别超越SEO垃圾内容的高质量内容。这有助于根据质量对搜索结果进行升序排列，以获得最佳用户体验。
由于搜索引擎由代码组成，因此自然语言处理技术可以帮助这些应用程序理解人类。实际上，他们还可以通过汇编排名靠前的搜索并预测他们开始键入的查询来预测人们要问的问题。
诸如语音搜索和图像搜索之类的新功能也不断被编程到机器中。如果要查找在商场播放的歌曲，只需将手机放在旁边，音乐识别应用程序就会在几秒钟内告诉您歌曲的内容。在丰富的歌曲数据库中进行筛选后，机器还将告诉您与该歌曲有关的所有详细信息。
5.聊天机器人
作为一个客服，回答问题可能会很费时。一个人工智能的解决方案是使用算法来训练机器，通过聊天机器人来迎合客户的需求。这使得机器能够回答常见问题，并接受和跟踪订单。
聊天机器人被教导通过自然语言处理(NLP)来模仿客户代表的对话风格。高级聊天机器人不再需要特定的输入格式(例如，是/否问题)。他们可以回答需要详细答复的复杂问题。实际上，它们只是人工智能的另一个例子，它们给人的印象是客户代表。
如果您对收到的答复的评价不佳，则机器人会识别出所犯的错误并在下次进行纠正，以确保最大的客户满意度。
6.数字助理
当我们全力以赴时，我们常常求助于数字助理来代表我们执行任务。当您单手开车喝咖啡时，您可能会要求助手给您的妈妈打电话。助理(例如Siri)将访问您的联系人，识别单词“Mom”并拨打电话。
Siri是一个较低层模型的示例，该模型只能在说话时做出响应，而不能给出复杂的答案。最新的数字助理精通人类语言，并集成了高级NLP和ML。他们了解复杂的命令输入并给出令人满意的输出。他们具有自适应能力，可以分析您的喜好、时间表和习惯。这使他们能够以提醒、提示和时间表的形式为您系统化、组织和计划事务。
7.社交媒体
社交媒体的出现为世界提供了一种新的叙事方式，提供了过度的言论自由。然而，这也带来了一些社会弊端，如网络犯罪、网络欺凌和仇恨言论。各种社交媒体应用程序都在使用人工智能的支持来控制这些问题，并为用户提供其他有趣的功能。
AI算法可以发现并迅速删除包含仇恨言论的帖子，速度远比人类快。通过他们以不同语言识别仇恨关键字，短语和符号的能力，这成为可能。这些已被输入到系统中，该系统具有向其词典添加新词的附加功能。深度学习的神经网络架构是该过程的重要组成部分。
表情符号已成为代表各种情感的最佳方式。AI技术也可以理解这种数字语言，因为它可以理解特定文本的含义并提示正确的表情符号作为预测文本的一部分。
社交媒体是人工智能的一个很好的例子，它也能够理解用户产生共鸣的内容并向他们建议相似的内容。面部识别功能还用于社交媒体帐户中，可帮助人们通过自动建议为朋友加标签。智能过滤器可以识别并自动清除垃圾邮件或不需要的邮件。智能回复是用户可以享受的另一个功能。
社交媒体行业的一些未来计划包括使用人工智能通过分析发布和消费的内容来识别心理健康问题，例如自杀倾向。这可以转发给心理健康医生。
8.电子支付
银行现在正在利用人工智能通过简化支付流程来便利客户。
通过观察用户的信用卡支出模式来检测欺诈的方式也是人工智能的一个示例。例如，算法知道用户X购买哪种产品，何时何地购买产品以及价格落在什么价格区间。当有一些不正常的活动不适合用户个人资料时，系统会立即提醒用户X。
总结
人工智能算法超越了人类的能力，可以节省时间，从而使科学家们可以将精力投入到其他更重要的发现中。
我们已经讨论过的人工智能示例不仅可以作为娱乐的来源，而且还提供了我们已变得如此依赖的无数实用程序。人工智能领域仍处于新生阶段，还有更多的发明将更精确地复制人类的能力。
机器学习和人工智能的重要性体现在哪里
机器学习，有时也称为计算智能，近年来已经突破了一些技术障碍，并在机器人、机器翻译、社交网络、电子商务，甚至医药和医疗保健等领域取得了重大进展。机器学习是人工智能的一个领域，其目标是开发学习计算技术以及构建能够自动获取知识的系统。
学习系统是一种计算机程序，它通过成功解决过去的问题积累的经验做出决策。尽管应用时间不长，但是有许多不同的学习算法，该领域是计算领域最热门的领域之一，并且定期发布一些新的技术和算法。
机器学习vs.人工智能
许多人认为机器学习和人工智能的含义是一样的，但这并不十分准确。人工智能有几种定义，这其中包含机器学习的广泛概念。一个被广泛接受的定义是，人工智能由依赖人类行为来解决问题的计算机制组成。换句话说，技术使计算机就像人类一样“思考”来执行任务。
人类能够分析数据，发现其中的模式或趋势，从中进行更明智的分析，然后使用结论做出决策。在某种意义上，人工智能也遵循同样的原则。通常，人们完成任务越多，就越熟练。这是具有学习能力的结果。经常重复或执行相关程序对人们来说是一种培训。在人工智能系统中也会发生类似的事情：公开获取或记录在专用平台上的数据用作人工智能算法的培训。
那么培训是如何完成的？为此目的有几种算法。这一切都取决于应用程序以及它们背后的组织或人员。在这里，最重要的是知道在这一点上机器学习是有意义的。
什么是机器学习？
机器学习也是一个有多种定义的概念，但在其核心，机器学习是一个可以根据自身经验自主修改其行为的系统，其人为干扰很小。这种行为修改基本上包括建立逻辑规则，目的是提高任务的性能，或者根据应用程序做出最适合场景的决策。这些规则是根据分析数据中的模式识别生成的。
例如，如果一个人在搜索引擎中键入“勇敢”这个词，该服务需要分析一系列参数来决定是否显示类似于激怒或勇敢的结果，这可能有两种含义。在众多可用参数中有用户搜索历史：例如，如果在寻找“勇敢”之前几分钟，则最有可能出现第二种意义。这是一个非常简单的例子，但它说明了机器学习的一些重要方面。
重要的是，系统必须根据大量数据进行分析，这是搜索者必须放弃的一个标准，因为他们接收了数百万次访问，因此这是一个培训标准。
另一个方面是持续的数据输入，有利于识别新标准。假设“勇敢”这个词成为与文化运动相关的俚语，通过机器学习，搜索引擎将能够识别指向该术语的新含义的模式，并且在一段时间之后，将能够在搜索结果中考虑它。
机器学习有几种方法。众所周知的一种方法称之为“深度学习”，其中大量数据来自多层人工神经网络，这些算法受到解决复杂问题的大脑神经元结构的启发，例如图像中的物体识别。
机器学习的例子
机器学习的使用正在演变成各种各样的应用，人们当今拥有的许多技术资源都基于人工智能和机器学习。
自治数据库-借助机器学习，自治数据库处理以前由管理人员（DBA）执行的若干任务，允许这些具有经验的人员处理其他活动，从而降低因为人为错误导致的应用程序不可用的风险。
打击支付系统中的欺诈行为-每秒都会产生各种信用卡欺诈和其他支付方式的尝试。机器学习允许反欺诈系统在成功之前识别其中的大部分。
文本翻译——翻译必须考虑场景、区域表达式和其他参数。由于采用机器学习，自动翻译越来越精确。
内容推荐——视频和音频流平台使用机器学习来分析用户查看或拒绝的内容的历史记录，以便为他们提供符合其意愿的建议。
营销和销售——根据以前的购买推荐产品和服务的网站使用机器学习来分析购买历史，并推广客户可能感兴趣的其他项目。这种捕获数据、分析数据并使用它来定制购物体验的能力或实施营销活动是零售业的未来。
运输——分析数据以识别模式和趋势对于运输行业至关重要，这取决于开发更有效的路线，并预测潜在问题以提高可靠性和盈利能力。机器学习数据建模和分析方面是运输厂商、公共交通和业内其他组织的重要工具。
石油和天然气-机器学习有助于发现新的能源，分析土壤中的矿物质，预测炼油厂传感器的故障，加速石油的分配，使其更加高效和经济。在这个行业中，机器学习应用程序的数量是巨大的，并且持续增长。
医疗保健-由于可穿戴设备和传感器的出现，使医疗保健具有经验的人员能够实时访问患者数据，因此机器学习是医疗保健领域不断发展的趋势。该技术还可以帮助医学专家分析数据，以识别趋势或警报，从而改善诊断和治疗。
机器学习中使用的方法
两种最广泛采用的机器学习方法是监督学习和无监督学习，但它们并不是仅有的方法。
通过标记示例训练监督学习算法，作为已知所需输出的输入。例如，设备可能具有标记为“F”（失败）或“E”（执行）的数据点。学习算法接收一组输入以及相应的正确输出，并通过将实际输出与正确输出进行比较来学习以发现错误。然后它修改结算模型。通过分类、回归和梯度增强等方法，监督学习使用标准来预测附加的非标记数据中的标签值。监督学习通常用于历史数据预测可能的未来事件的应用中。例如，它可以预测信用卡交易何时可能是欺诈性的，或者哪些投保人倾向于要求其政策。
非监督学习用于针对没有历史标签的数据。“正确答案”未向系统报告。算法必须找出所显示的内容。目标是探索数据并在其中找到一些结构。无监督学习适用于交易数据。例如，它可以识别具有相似属性的客户群，然后可以在营销活动中对其进行类似处理;或者它可以找到分隔不同客户群的关键属性。常用的技术包括自组织映射、邻近映射、k-均值分组和分解为奇异值。这些算法还用于分割文本主题、推荐项目和识别数据中的差异点。
半监督学习用于与监督学习相同的应用程序，但处理有标签和无标签的数据进行培训——通常是用大量无标签数据标记的少量数据（因为没有标签的数据更便宜，并且需要花费更少的精力来获取）。这类学习可用于分类、回归和预测等方法。当与标签相关的成本太高而无法实现完全标记的培训过程时，半监督学习非常有用。其典型例子包括在网络摄像头上识别人脸。
强化学习通常用于机器人、游戏和导航。有了它，算法通过尝试和错误发现，哪些行为会带来更大的回报。这种类型的学习有三个主要组成部分：代理（学习者或决策者）、环境（代理与之交互的所有内容）和行动（代理可以做什么）。目标是让代理选择在给定时间段内预期回报的行动。如果代理遵循一个好的政策，可以更快地实现目标。因此，强化学习的重点是找出优秀策略。
虽然所有这些方法都有相同的目标，提取可用于决策的见解、模式和关系，但它们具有不同的方法和功能。
数据挖掘可以被视为从数据中提取洞察力的许多不同方法的超集。它可能涉及传统的统计方法和机器学习。数据挖掘应用来自多个区域的方法来识别数据中先前未知的模式。这可能包括统计算法、机器学习、文本分析、时间序列分析和其他分析领域。数据挖掘还包括数据存储和操作的研究和实践。
通过机器学习，目的是了解数据的结构。因此，统计模型背后有一个理论是经过数学证明的，但这要求数据也满足某些假设。机器学习是从使用计算机检查数据结构的能力发展而来的，即使人们不知道这种结构是什么样子的。机器学习模型的测试是新数据中的验证错误，而不是证明空假设的理论测试。由于机器学习通常使用迭代的方法从数据中学习，因此可以轻松地自动学习。这些步骤通过数据执行，直到找到一个可靠的标准。
深度学习结合了计算能力的进步和特殊类型的神经网络，以学习大量数据中的复杂模式。深度学习技术是当今优先进的技术，用于识别图片中的对象和语音中的单词。研究人员正在尝试将模式识别方面的成功应用于更复杂的任务，例如机器翻译、医疗诊断以及许多其他社会和企业问题。
尽管人工智能和机器学习的概念早已出现，但它们开始成为主流应用的一部分。但是，现在仍处于起步阶段。如果人工智能和机器学习有用并且令人印象深刻，当得到更好的训练和改进时，其实施将会更加有效。
责任编辑：ct
发展人工智能应作为国家战略
原标题：发展人工智能应作为国家战略近年来，人工智能技术不断取得突破，且开始在具体的产业化、商业化项目中得到应用，出现新的发展趋势。第一，“深度学习”+“大数据”是当前人工智能发展的主要特征，人造神经网络能够像人一样学习和思考，使得人工智能能够处理更加复杂的任务，这一方式也成为大多数人工智能企业选择的技术路线。第二，实现了从实验技术向产业化的转变，在图像和语音识别、科学研究、预测分析等方面都已出现成熟的商业化产品。第三，应用的领域从商业、服务业向制造业、农业拓展，这使得人工智能越来越表现出通用技术和基础技术的特征。
随着技术进步和产业化的推进，人工智能未来发展的方向逐步明晰。一方面，人工智能作为基础技术，将实现与其他产业的深度融合。“深度模型+大数据”是现今非常流行的计算机解决问题的方法，例如，在深度学习系统识别语音和文字后，通过大数据库，计算机能够将其翻译成其他国家的语言；在无人驾驶系统中，计算机也要通过深度学习的方法了解外界环境中哪些是安全的、哪些是需要避让的、哪些是极度危险的，深度学习的结果用以指导计算机设计驾驶速度和路线，这是无人驾驶系统安全性的最基本保障；人工智能与机器人结合会创造真正会思考、能学习和动感情的机器人，这会极大提高机器人的使用体验，不仅提高工业领域机器人的生产效率和安全性，在商业场所和家庭，机器人也能够更好地为人类服务。
另一方面，随着人工智能在各个领域的产业化商业化应用取得显著成效，支持人工智能技术和产业化的发展几乎成为所有有能力的国家重点扶持的技术和产业。当然，各个国家根据自身定位和优势禀赋也有所侧重点，这将对人工智能的国际分工格局产生深远影响。例如，美国秉持领先全球技术和预防被潜在竞争对手超越的理念，更加注重人工智能基础技术的研发以及在军事等高端应用上对全球的引领；日本注重将人工智能与机器人产业相结合，继续巩固全球机器人强国的地位；德国将人工智能纳入到“工业4.0”框架中，通过人工智能进一步提升德国制造业的智能化水平；英国则更加注重相关人才的培育。
我国在人工智能领域发展上的优势
在全球人工智能发展浪潮中，我国人工智能技术、产业和市场近些年的发展取得了令人瞩目的成绩，并表现出与发达国家同步的趋势。与其他新兴行业比较，我国人工智能的发展有两个突出的优势。
一是实现了全方位的突破与发展。虽然我国很多产业实现了突破，但优势仅仅表现在某一领域或产业链的某一环节，而人工智能的发展却是在各个方面实现了与发达国家的同步甚至赶超。从技术研发上看，在“深度学习”、“深度神经网络”等领域，中国在全球知名期刊上发表论文的数量已经超过美国；中国人工智能专利申请数量仅次于美国位居全球第二；百度在2015年开发的深度学习语音识别率达到97%的准确率，被MIT评为2016年全球十大科技突破之一，这被誉为我国人工智能技术研发达到世界一流水平的重要里程碑。从投资看，国内人工智能领域投资自2010年开始进入爆发期，最近两三年投资进一步加快，中国已经是仅次于美国全球第二大人工智能融资国，投资机构的数量也在全球位列第三。从产业发展看，近年来我国人工智能产业规模年增速近40%，到2016年末达到约100亿的规模；不仅如此，我国人工智能产业体系初具雏形，北京、上海、深圳、成都等城市人工智能产业聚集已经形成；除了领先的BAT（百度、阿里巴巴和腾讯），中小企业和创业企业大量增长，在不同的人工智能细分和应用领域创新产品和服务模式，例如在机器视觉识别领域已经有成规模的自主品牌100多家，代理商300多家，专业机器视觉系统集成商100多家。
二是在应用上有显著优势。客观上讲，国外企业在人工智能核心技术研发上具有短期内难以超越的优势和资源。例如脸书公司的大数据信息挖掘、苹果公司的语音识别、Uniqul的人脸识别技术全球领先，国外人工智能的商业化运营总体上看是依靠技术进步推动的。相比较，虽然我国在核心技术方面并没有表现出显著的优势，但在实现人工智能应用的场景优化及其相应的商业布局方面走在世界前列。例如，百度将语音技术、图片识别技术与O2O服务场景相融合，用户只需要输入一段语音就能够预订电影票、酒店和景区门票；阿里巴巴、京东等电商平台通过大数据挖掘为用户推送具有潜在购买欲望的产品；腾讯以微信、QQ为平台向客户精准投放新闻和广告等等。我国是全球人口最多、移动通讯用户最多、手机应用下载和在线用户最多、制造业规模最大的国家，这些共同支撑中国必然成为全球最大的人工智能应用市场，我国近年来人工智能高速发展也是以率先实现商业运用为引领的。
同时也需要看到，我国在人工智能领域主要存在以下三个方面的劣势：一是在人工智能重大基础理论研究上原创能力相对不足；二是高端芯片、基础材料、元器件、软件与接口等方面的技术对外依赖性较高；三是国内人工智能尖端人才远远不能满足需求。
确保我国在人工智能领域竞争中把握主动的政策建议
将加快发展人工智能上升到国家战略高度。人工智能作为影响广泛的颠覆性基础技术，将对未来各行业的发展产生深远影响。正因为如此，美国将其列为国家战略，并相继发布了《为人工智能的未来时刻准备着》和《国家人工智能研究与发展战略规划》两个重要战略文件，欧盟也推出了《欧盟机器人研发计划》，人工智能已然成为国与国之间科技实力与经济未来竞争的制高点。我国应高度重视人工智能的发展，并将其上升到国家战略的高度。在顶层设计之下，瞄准若干方向进行重点攻关，最终形成具有国际竞争力的技术研发能力和细分产业。
发挥产业优势，加强融合发展。虽然在核心技术方面与世界领先还有明显的差距，但我国拥有全球最大规模的人工智能应用市场。通过与其他产业的融合发展，能够发挥我国在人工智能应用场景优化以及相关商业布局方面的显著优势，在人工智能国际竞争中形成核心竞争力。加强实体经济部门，特别是具有国际竞争力的制造企业在核心技术、关键应用等领域与国内外人工智能公司开展深入合作，利用在传统市场上形成的优势以及对专业领域的理解，将人工智能作为产业转型升级的重要工具。
以建立人工智能与智能制造创新中心为抓手，促进人工智能在制造业领域的应用研究与技术推广。创新中心聚焦于人工智能在制造业应用中共性技术的研发与推广。人工智能与智能制造创新中心可采取“公私合作”的运营模式，并建立由技术专家、政府官员、企业家代表和学者共同治理的机制。
建立“人工智能国家实验室”，强化基础研究。“人工智能国家实验室”聚焦于任务导向型、战略性的前沿基础技术的研究，依靠跨学科、大协作和高强度资金支持开展人工智能领域的协同创新和战略性研究，加强在大数据智能、人机混合智能、群体智能、自主协同等方面的基础理论研究，并前瞻性布局高级机器学习、类脑智能计算、量子智能计算等跨领域基础理论研究。
重视并积极应对人工智能普及可能造成的社会问题。人工智能对人类社会的影响远远不止经济方面的，越来越多的社会问题会随着人工智能的普及不断出现。例如人工智能在“犯错”时，如何判定谁来对错误负责需要建立专门的机构和制定相关的法律法规。对于中国而言，还要积极应对人工智能带来的就业结构的变化。我国是劳动力大国，目前大量劳动者集中于中低端岗位，将会有大量这些岗位逐渐被人工智能替代。因此需要深入调整改革学校（特别是职业学校）的专业、课程设置，培养符合人工智能大量普及社会的劳动者。
（作者单位：中国社会科学院工业经济研究所，中南大学商学院）
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人工智能态度体现的三个原则
中国首部促进人工智能（AI）产业发展的省级地方性法规——《上海市促进人工智能产业发展条例》将于10月1日起施行。值得注意的是，该法规在明确支持人工智能创新研究的同时，还专门提出上海市将设立“人工智能伦理专家委员会”，履行包括组织制定人工智能领域伦理规范指南、推动参与国内外人工智能领域伦理重大问题研讨和规范制定、推动人工智能企业探索建立伦理安全治理制度等职责。由此可见，人工智能伦理已经作为行业的共识得到了高度的重视。
事实上，人工智能与混合云一样是IBM的战略聚焦方向之一，IBM在健全和贯彻人工智能伦理方面有着非常深入的思考，针对性地建立了一整套的价值原则和实践制度，而这一切都是基于IBM的道德影响力。
在本系列文章的前两篇：央企设“首席合规官”引公司治理思考，百年科技企业IBM分享独到实践经验——IBM公司治理经验分享系列之1，打造开放包容工作场所，贯彻道德原则让员工做正确的事——IBM公司治理经验分享系列之2，我们探讨了IBM道德影响力如何深入影响我们的商业道德合规管理体系，以及其如何助力维护一个良好的工作环境让员工始终为IBM做正确的事情。
今天，在本系列的最后一篇文章中，我将以人工智能领域为例，重点介绍IBM道德影响力如何在“技术”层面发挥推动作用。
目标
“昨天，我们开创了今天；今天，我们为明天而开拓。”
-托马斯·J·沃森
随着IBM当前的全球业务专注于混合云和人工智能，并以此为基础为客户企业构建未来，IBM自然而然地、甚至可以说是必然地将其道德影响力作为企业社会责任的一部分扩展到其所推广的技术领域。
IBM重视人工智能伦理，因为我们知道，这是助我们实现“可信赖的人工智能”，或者说满足人类安全与隐私需求的人工智能系统的关键。
因此，IBM以“技术向善”为基调的道德影响力力求推动和鼓励将道德、信任、透明度以及尤其重要的一点——责任感——置于首要位置的相关创新、政策和实践。
就人工智能系统领域而言，这具体意味着什么？
三大原则和五大支柱
IBM对人工智能伦理和值得信赖的人工智能的态度体现于以下三个原则：
人工智能的目的是增强人类智能
数据和洞见属于其创建者
新技术，包括人工智能系统，必须是透明和可解释的
遵循这三项原则，IBM在开发和推广相关技术时非常关注五大信任支柱：
可解释性：
这是指人工智能系统在提供预测和洞见时应当相应地提供可被人类理解的解释。
公平性：
人工智能系统应公平对待对个人或群体。当然，对于人工智能系统公平性的判断应当基于其具体使用环境作出。
稳健性：
指人工智能系统有效处理异常情况的能力，如输入异常。
透明性：
一些设计和开发的相关的必要信息应当作为人工智能系统自身的一部分被公开。
隐私性：
指人工智能系统重视和保障用户隐私和数据权利的能力。
为了将符合伦理、负责任和可信赖的人工智能文化贯彻到整个IBM，我们设立了“隐私与人工智能伦理”监督机构和“人工智能伦理委员会”，作为集中治理机构。
此外，在基层，业务部门的联络人和员工志愿者也扮演着倡导者的角色，共同推动和促进我们的人工智能伦理体系及方法被进一步采纳和运用。
实践
在客户层面，合乎伦理地打造和使用人工智能日益成为他们的优先事项。
据统计，目前使用人工智能的公司中：
90%的公司表示，维护品牌诚信和客户信任是最优先事项；
89%的公司表示，满足外部监管要求和合规义务是最优先事项；
89%的公司表示，在全生命周期中监控数据和人工智能的能力是最优先事项；
还有87%的公司表示，最大限度地减少人工智能应用和服务的偏见是最优先事项。
IBM的观点是，当我们构建人工智能时能够遵循可信赖的原则并将伦理置于核心地位，以上优先事项就都可以实现。
不断演进的责任
站在信息时代与人工智能时代的转折点，我们希望IBM在公司治理方面所做的一切努力，将对未来全世界技术的可持续发展产生深远的影响。
“作为个人和企业，我们的成功其实是建立在他人善意的基础上的…我们维护这种善意的唯一方法就是在作出个人和集体行为时，始终考虑其在更大的整体层面的影响。我们所做到的或未能做到的每一件小事，往往比喊得最响亮的口号更具有实际意义。”
审核编辑：彭静