人工智能重新定义教师角色—中国教育和科研计算机网CERNET
人工智能的发展与普及应用冲击着各个领域，人工智能与教育的融合势不可挡。近几年，各地积极开展教学改革，开展融合信息技术的新型教与学模式。人工智能与教育的这种融合一定会改变现在的教育，包括课堂形式、教学方式等方方面面，而首先是对教师的改变。因此，教师角色的重新定义是实现人工智能与教育深度融合的基础，从而会形成一种新的教育生态。
人工智能与教育融合不以教师意志为转移
当前，人工智能的发展跟教育的融合更加紧密，人工智能在教育中的应用也越来越广泛、越来越深入。人工智能对教育的影响，体现在如下几个方面：
首先，人工智能取代了简单重复的教学工作。在教育领域，教学过程中诸如作业和考试设置及批改等重复性工作，都可以由人工智能取代。现今出现的很多智能教学系统或线上评测系统，就将老师们从这些简单而重复的大量作业评测中解放出来。此外，利用线上系统进行评测，不但可以实现对学生学习情况的评测，还能基于所积累的评测数据精准分析学生对知识的掌握情况。
其次，人工智能提升了教学组织的效率。人工智能的兴起，改变了教育过程中对学生的评价方式，使得评价的自动化、及时化成为可能。相比于传统教学通常需要教师设置作业和考试来评价学生一段时间的学习情况，人工智能系统可以提供更加及时有效的反馈机制。比如，应用面部表情识别及语音情绪识别等技术感知学习者上课时的情感变化，判断学习者对当前学习内容的掌握情况，以及判断学习者对教师授课风格的喜好程度，并将这些信息及时反馈给教师，为教师及时调整教学活动、教学进度和教学方法提供可靠依据，从而可以极大地提高教学组织效率。此外，在“人工智能+教育”时代，教师可以通过人机协作来辅助课堂组织，从而进一步实现高效教学。
再其次，人工智能改变了师生的互动模式。人工智能技术的应用，使得课堂变得更加智慧，通过在原始课堂中加入教师、学生、教学内容、教学媒体之间的多维互动，实现了从传统灌输模式到即时交互模式的转换，完全改变了师生的互动模式。比如，依赖于体感交互、3D、AR增强现实等技术的“沉浸式体验”教育，可以将传统教育方式无法直接感知、体验、实践的课程知识，通过接近真实的三维场景呈现出来，真正实现了“玩中学，学中玩”，从而充分激发学习兴趣。
最后，人工智能促成了个性化教育。传统教学模式存在很大的同一性，所以很难针对学生的个体特征开展个性化指导。而人工智能和教育的融合实现了课堂的翻转，将教学中心重新转移至学生，也就使得课堂逐渐走向多样化。借助人工智能，教育可望摆脱同样的教材、同样的教学步骤、同样的学习内容、同样的考试和学生们齐步走的不合理现实，真正促成个性化教育。
人工智能与教育融合对教师形成多方面冲击
正是因为人工智能在教育领域有如此众多的优势，人工智能与教育的融合不以教师的意志为转移。这种融合为学习者和教师都带来了极大的便利，促进了教育变革的发展，但也对教师产生了多方面冲击。
首先，简单工作被取代。在教育过程中，简单重复性的动作可以被人工智能所取代，具体包括：需要重复做的事情（如布置作业、批改作业）；需要庞大工作量的事情（如汇聚众多教师的教学经验，寻找最佳教学方式）；需要精准定位的事情（如学生的个性特质、个性需求，学生的学习难点、障碍点等）。在这些工作上，人工智能比人类教师更高效、更准确、更细腻。因而这些工作被替代，是对教师的解放和对教育的有效辅助。
其次，照本宣科被忽视。理论上，智能教学应是教师在教学实际中，将教学经验、教学思想与人工智能进行有效结合，借助智能教学系统来提升教学效果。但现实中，会有教师对智能教育定位不准，认为有了智能教学系统或人工智能教学设备，教师只需要会操作这些系统和设备就可以完成教学任务，照本宣科而不自知。因此，在某种意义上，人工智能辅助教学在为教师提供方便的同时，也在一定程度上为教师提供了“照本宣科”的“温床”，使教师对其形成了相对的依赖性。
人工智能与教育融合重新定义教师角色
人工智能与教育融合对教师造成如此巨大的冲击，它重新定义了教师的角色，教师也要对自身进行相应的调整，使自己成为人工智能新时代下的合格教师。
第一，精准把握和了解学生的成长需要。首先，教师要永远具备仁爱之心，应永葆正确的教育价值观，深入落实“立德树人”的根本任务，这是人工智能无法给予学生的。在日常教学和生活中，以学生为本，精准把握和了解学生的成长需要与个性特质，及时给予细致入微的个性化关怀和呵护，使学生在“冷冰冰”的人工智能世界里依然能够感受和传递人性的温暖。
第二，增强胜任力中的新技术敏感意识。在人工智能融合的教育生态下，各种技术层出不穷，对这些新技术的敏感意识以及合理有效使用这些技术的能力，在很大程度上决定了教师的胜任力。技术敏感意识既体现为对原有技术的搜集、整合和分析的意识，更体现为主动探索新技术的意识。这将是教师在人工智能时代的教学新基本功。
第三，科学使用新技术的胆识与能力。在人工智能时代教师不仅要对技术敏感，更要敢于科学使用新技术。要勇于创新，敢于运用新技术。面对新技术，教师们要在技术敏感的基础上，在保证新技术应用合理的前提下，勇于做“第一个吃螃蟹的人”。要科学创新，合理科学地运用新技术，辅助教学的提升。只有具备这样的能力，才能避免教师在技术更新潮面前失去方向、丧失自我，让教师成为主导技术的人，而不是被技术主宰的人。
第四，持续学习、不断提升自己的心态与能力。教师要拥有持续学习、不断提升自己的心态，更要有持续学习提升的能力。这种持续学习和提升体现在多个方面：实践应用导向的技术和理论的学习能力，包括将人工智能技术融入教育教学活动的能力等；先进知识学习能力，包括了解所在领域出现新理论新技术的能力等；职业技能学习能力，包括借鉴优秀教学经验查漏补缺的能力等。总之，从来没有一个时代像人工智能时代一样，对教师的学习能力有如此高的期待和要求：不学习，就淘汰，不持续学习，就落伍。
总之，在人工智能与教育融合生态下，教师需要完成角色转换，不再仅仅是知识的传授者，而要成为满足学生个性化需求的教学服务提供者、学生学习陪伴者、动力激发者、情感呵护者，真正成为学生“灵魂工程师”。在新形势下，教师需要做的更多的是投入情感、利用自己的思想和阅历去引导学生，协助学生成长。而这一教师角色的重新定义也就进一步推动了知识、能力、素质、人格“四位一体”的教育新生态的形成。
（作者单位：北京航空航天大学计算机学院）
哈佛商业评论：人工智能如何重新定义管理
《哈佛商业评论》近日撰文，对各类组织的管理者应该如何应对和利用人工智能展开了分析。
以下为原文内容：
关于人工智能可能给各种职业带来的颠覆效应，已经敲响了很多警钟，尤其是那些容易实现自动化的工作岗位。但各级管理者也必须适应一个充满智能机器的世界。事实上，人工智能很快就可以更快、更好、更便宜地完成很多消耗管理者大量时间的行政任务。
从一线主管到顶尖高管，管理者如何在人工智能时代继续取得成功？为了找出答案，我们调查了14个国家或地区的1，770位管理者，并采访了在他们的组织内部负责数字化转型的37位高管，最终找出了成功的管理者需要采取的5大措施。
1、把行政任务交给人工智能
根据这项调查，各级管理者都会将一半的时间花在行政协调和控制等任务上。（例如，一位典型的店长或养老院的护士长必须不断调整排班，以便应对生病、度假或突然离职的员工。）管理者希望人工智能可以对这些领域产生最显著的影响。他们的想法没错：人工智能的确可以自动处理其中的很多任务。
撰写报告则是另外一个相关的例子。在人工智能软件机器人的帮助下，美联社已经将企业季报的报道数量从大约300篇增加到4400篇。通过这种方式，科技便可为记者腾出更多的时间撰写调查报告和解读性报道。
这样的技术今后或许也可以帮助你起草管理报告。事实上，这已经在某些分析性管理报告领域成为可能。最近，数据分析公司Tableau宣布与NarrativeScience展开合作，后者是一家芝加哥自然语言生成工具提供商。双方合作开发了NarrativesforTableau，这是一款免费的Chrome扩展，可以为Tableau的图片自动制作书面解释。
受访管理者认为这种变化有着积极的意义：86%表示他们希望利用AI来为监控和报告工作提供支持。
2、专注判断工作
很多决策所需要的洞察力都不是人工智能单纯通过数据所能获得的。这就需要管理者充分利用自己对组织发展历史和文化的了解，还要融入同理心和伦理反思。这是人类判断的核心所在——利用经验和技能制定至关重要的商业决策。
我们调查的管理者已经感受到这种变化，他们认为：判断导向的创造性思维和尝试能力、数据分析和解读、战略开发，是未来的管理者取得取得成功的4项最新技能中的3项。
正如美国海军IT部门ERPServices主任雷尼·汤普森（LayneThompson）所说：“管理者比以前更加清醒地意识到，他们需要拥有判断力、经验和即兴创作能力，而不是单纯照章办事。如果说机器学习的潜力之一是帮助我们制定决策，那也应该把技术视作一种支持手段，而不是用它来代替管理者。”
3、把智能机器当做“同事”对待
如果管理者将人工智能视作同事，他们就会明白一个道理：没有必要与机器展开竞争。虽然人类的判断力不太可能实现自动化，但智能机器却可以为这种工作提供许多帮助，支持人们的决策流程，并进行数据驱动的模拟计算，甚至搜索和发现各种活动。事实上，78%的受访管理者认为，他们可以在未来制定商业决策的过程中信任智能系统提供的建议。
KenshoTechonlogies就试图把握这些机会。这是一家新兴投资分析提供商。该公司的系统允许投资经理用浅显易懂的英语询问与投资有关的问题，例如，“在利率上调之前和之后的3个月里，有哪些板块和行业的表现最好？”之后便可在几分钟内获得答案。不难想象这样的技术可以在个人和团队主管评估决策结果和考虑各种可能的过程中，为其提供的巨大支持。
人工智能不仅能提升管理者的工作效率，还可以让管理者通过对话或其他直观的方式，与智能机器展开更好的互动。人工智能将成为随时待命的助理和顾问。
4、像设计师一样工作
虽然管理者自己的创造力很重要，但更重要的或许还是他们利用他人创造力的能力。管理者-设计师可以将各种各样的想法集合成一套完整、可行且有吸引力的解决方案。他们将设计思维整合到团队和组织管理中。
我们调查的管理者中有三分之一认为，在人工智能逐渐接管常规行政工作的未来，创造思维和实验能力是他们今后取得成功的关键所在。
澳大利亚保险集团CEO彼得·哈默（PeterHarmer）强调称，在数字化企业中，需要能够培养协同创造力的管理者。“我们需要的是能够真正把想法有机结合的人。不是那些能够想出好点子的人，而是能够把两三个想法汇总起来，做到与众不同的人。这就是创造力，这就是好奇心。”
5、发展社交技能和构建人脉网络
受访的管理者都意识到判断力的价值。但他们却低估了深入的社交技巧的重要性，这种能力对于人脉、培训和协作至关重要，因此能够帮助他们在众多行政和分析职能都交给人工智能处理的未来世界中脱颖而出。
虽然他们将使用数字技术挖掘与合作伙伴、客户和社区有关的信息，甚至进行判断，但却必须树立和聚合不同的观点、分析和经验。
迈向成功
人工智能最终将会成为更廉价、更高效甚至更公平的技术。但管理者不应为此感到担忧，这只是意味着他们的工作重点将转向只有人类才能胜任的领域。
撰写财报是一回事，但只有人类才能从中提炼出可以与员工交流的信息，并传递目标感。追踪计划和资源可能很快就会成为机器的任务，但起草战略仍然是人类的专属任务。简而言之，我们建议使用人工智能来实现行政流程的自动化，并增强人类的决策能力，但不能使用机器取代人类进行决策。
目前的分析人才短缺应该让我们吸取教训：各大组织不能再一味观望他们的管理人员能否与人工智能并肩工作。随着科技逐渐为人类分担越来越多的日常工作，以人类为主导的工作将越来越受重视。而为了让自己和自己的组织为此做好准备，领导者必须采取以下步骤：
尽早探索。为了探索不确定的未来，管理者必须尝试人工智能，并将自己的深刻见解应用到下一阶段的尝试中去。
采用新的关键绩效指标来推动技术普及。人工智能将引入新的成功标准：合作能力、信息共享、实验、学习和决策制定效果，以及突破组织的局限展开思考的能力。
针对创造力、合作能力、同理心和判断能力开发培训和招聘战略。领导者应该发展多样化的员工队伍和管理团队，使经验与创造力和社交智慧相互平衡——每一方面都可以对另一方面形成补充，从而支持可靠的集体判断。
虽然这种颠覆不会一蹴而就，但发展速度却在加快，而背后蕴含的深远意义也远超多数管理者的预想。有能力评估未来劳动力状况的人可以更好地迎接人工智能的到来。在他们看来，这是一次迈向成功的难得机遇。
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