目前人工智能具有哪些能力
目前人工智能具有哪些能力？
一，听
人工智能可以听懂人类说的吗？目前来说已经不是什么难事，它就是语音识别（ASR）技术，即让机器通过识别和理解过程，把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。语音识别技术发展到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。在今天的智能手机中，语音助手已经成为了标配功能，比如苹果的Siri、AmazonAlex、小米的小爱同学等，为用户带来了许多的便利，人们也可以通过电话和网络来订购机票、火车票，甚至是旅游服务。2017年《最强大脑》上演语音识别人机大战，11岁听音神童与小度机器人三轮比拼，双方各胜一场，一场战平。
二、说
机器人能开口说话吗？当然可以。随着人工智能技术的发展，智能客服机器人渐渐进入客服岗位，帮助企业降低人工成本，提高工作效率。智能客服机器人集成了语音识别、语义理解、知识图谱、深度学习等多项智能交互技术，能准确理解用户的意图或提问，再根据丰富的内容和海量知识图谱，给予用户满意的回答，系统可覆盖金融、保险、汽车、房产、电商、政府等多个领域。虽然，目前智能客服优点很多：24小时在线，极大提高咨询响应效率，对部分常见简单典型问题给出标准化回答等，但还不能完全替代人工服务。许多契合消费者需求的人性化服务需要人工客服迅速响应。
三、读
读书太累？让人工智能为你读书、读新闻、读小说，也是可以的哦。这就是语音合成（TTS）技术，它是将计算机自己产生的、或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的汉语口语输出的技术。
讯飞在线语音合成服务提供了众多有特色的发音人（音库）供您选择。其合成音在音色、自然度等方面的表现均接近甚至超过了人声。而且能够通过切换语音引擎、重复朗读、放慢或者加快朗读速度、调高或者调低朗读音调等功能帮助学生学习外语，提供包括中、英、日、韩等几十个语音引擎，还支持粤语、东北话、四川话等各地方言呢。发音标准，语气感情色彩丰富，几可乱真。
目前语音合成已经应用到汽车的信息系统上，车主可以将下载到系统电脑中的文本文件、电子邮件、网络新闻或小说，转换成语音在车内收听。
四、写
写稿件太难？人工智能也能自动写诗、写对联、写新闻稿了。百度智能创作平台，集合了百度领先的自然语言处理和知识图谱技术，提供自动创作和辅助创作的能力，全面提升内容创作效率，旨在成为更懂你的智能创作助手。通过接入数据、配置专属写作模板，快速实现批量和自动生成文章的能力。支持聚合写作、关键词创作等多种内容自动生成能力。提供包括图文、视频内容在内的多模态自动创作能力，快速实现文本到视频、视频到文本的多种内容创作能力，全面赋能内容创作。
五、看
人工智能发展到尽头，识别图片中是一只小狗还是小猫，已是AI最擅长的工作了。图像识别，是指利用AI对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。常见的人脸识别技术已经应用在众多的领域，比如：1、企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。2、身份认证。如刷脸支付、活体检测。3、公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。
而随着人工智能的不断升级，人类在AI面前越来越显得渺小。在《最强大脑》第四季的首播舞台上，人类在图像识别的领域输给AI。百度大脑小度不但悉数答对所有题目，还在识别的过程中成功识别出双胞胎，几乎是秒杀了拥有着世界记忆王头衔的王峰。
人工智能时代教师的6种角色与4大素养
1.教师是学生学习过程的领航员
人工智能时代，由于学生在真实和虚拟世界中同时学习，教师将与虚拟学习代理人一道承担起学习领航员与指导者的角色。为满足学习者的个性化需求，为学习者量身定制终身和基于需求的学习计划，并根据个人需求随时自动更新学习计划，教师与学生、虚拟代理人构成学习共同体，共同围绕学生的学习目标、任务与内容、方法，全程参与和指导学生的知识掌握、问题解决与知识创新过程。
当然，教师将更多地依据学生个性化的学习活动及其进度，面对面对其进行适配性的个别化指导，并且依据学生学习过程的动态变化及时调整。当然，教师更为关注学生的认知、情感与行为等综合素养的养成，并将在学生的学习进程中同时扮演激励者的角色，鼓励学生敢于面对学习中的不确性与风险，引导学生进行基于问题的探索与知识创新，激发学生潜能，培养学生的创新意识与能力。
2.教师是学生学习的评估者
未来的学习评价，将打破知识与生活的界限，鼓励学生将知识学习与问题解决、创新能力提升结合起来，让学生运用所学知识解决实际问题，培养创新能力、问题解决能力。在评估过程中，教师将突破传统的纸笔标准化测试，借助于信息技术平台，采用观察、档案袋等多样质性评估方法，从关注简单的知识信息传授转型到促进学习者核心素养的全面发展上，全面收集学生学习与发展的数据信息，综合评估学生发展状态，重视对学生创新能力、合作能力、学习适应与社会责任等关键能力的评估，及时将信息反馈给学生，与学生一起依据评估信息调整学习进展情况。
3.教师是学习情境的创设者
人工智能时代，教师可以基于真实、虚拟两种学习环境，面向真实问题重组教学内容，创设适应不同学习内容的学习情境，采用主动、探究式、项目化的学习方式，创设更多的实践与动手操作机会，让学生在解决实际问题的过程中掌握知识与实践变革之间的深层联系，在积极体验中学习知识、培养能力、养成个性。在学习情境创设上，既可以基于问题创设情境，以问题研究为平台建构课堂教学，也可以创设一些开放性、生活性、现实性的教学情境，特别是从抽象、枯燥的概念学习中解放出来，走向生活，让每个学生真正感受到学习的乐趣，更有效地促进学生的学习。
4.教师是学生发展的交流者
未来的课程，将突破学科与生活界限，着眼加强学生个体与自然、社会生活的联系，通过校内外课程资源的有效整合，学生对以知识学习为主的课程的选择自由度将显著提高。同时还必须看到，信息技术特别是人工智能的应用固然有利于学生随时随地开展学习活动，但作为自然个体与社会个体，学生发展是认知、情感与行为协商一致的素养综合提升，学生在社会性的学校环境中必然面临着思想与价值、学习与压力、交友与生活等多方面的困扰。
从这个意义上讲，未来教师将更为重视学生在非学习领域的发展问题，更注意发挥面对面教学在意义的生成、情感的熏陶与价值的建构等方面的不可替代的作用，及时与学生交流，了解学生发展中存在的身心困惑与问题，平等、民主与学生交流，引导学生形成正确的世界观、人生观、价值观，从而引领学生跨越成长困扰，促进学生全面发展与个性发展。
5.教师是学习资源的开发者
未来的课程教材开发、教学设计将广泛应用数字技术，学习内容将呈现出可视化、虚拟化、全息化等特征，从而促进学生的深度体验与问题学习。教师将更多地关注如何将学生的学习、教学与信息技术有效结合起来，开发出支持学生自主学习的学习资源、学习软件与平台，构筑起支持自主学习的线上线下学习网络，并能够为学生和所有在线学习者提供使用学习资源的指导。
当然，教师既是学习资源的“选用者”“驾驭者”和开发者，决定着与课程有关内容素材的识别、积累、选择和利用，并且将接触到的各种思想、观念等信息整合到自己的课程内容中，使之成为素材性课程资源的一部分，也是学习资源系统的管理者，通过多种途径将素材性课程资源与条件性课程资源、校内资源与校外资源，以及人力与物资等各种资源整合起来，形成一个资源系统，从而全方位地支持学习者自主、个性化、定制化的学习。
6.教师是专业成长的自主学习者
未来，主动、探究式、项目化的学习方式将越来越多。促进学生学习方式向交互性、情境性、连续性转变，促进学生主动、深度与跨界学习，让学生在积极体验中学习知识、养成个性、培养能力将成为教师专业发展的一个核心导向。
为了能够在瞬息万变的技术变革中成为优秀的教学工作者，教师就必须致力于成为专业成长的自主学习者。教师要能够充分了解学科发展的前沿，把握基于解决问题、创设情境所需要的跨学科知识的发展脉络与趋势，充分认识学生认知、情感与行为的发展状况并积极应对学生学习的需求与挑战。
同时，能够及时总结反思自身的教学专业发展状况，在教学实践中实现教学内容、方法与信息技术、教学策略的有机结合，持续激发学生的学习兴趣，在学生的成长中实现专业成长。
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未来教师：更高更全面的专业素养
就可预测的前景而言，在未来的二三十年里，学习革命将成为主导教育改革的主线。
伴随着学习革命，课堂将成为人工智能参与的智慧体验课堂，学校将会变得形式更加开放、类型更加多元、层次更加丰富、环境更加生态、服务范围更加广泛，数字图书馆、数字课程中心将成为学习资源中心，跨界、校际之间的联结与虚拟互动更加密切，考试评估的方式与观念将会发生根本性变革，对学生的学习与发展的评估或将变革为基于大数据挖掘系统和人工智能的随时、随地、随人、随事的4A评价与监测（anytime，anywhere，anybody，anyevent）。
从这个意义上讲，作为学生学习的支持者与服务者，要实现教育教学形态、学生学习方式的变革，教师以何种方式介入这一变革进程且能达到何种程度与深度，将决定着未来教育教学方式能否成为现实。因此，未来教育固然需要教师承担多样化与专业化的角色，更需要教师具备应对乃至参与未来教育变革的更高层次与水平的专业素养。
1.研究素养
教师成为研究者，既是对教师通过反思、研究持续改善教学的内在要求，也是教师自主专业发展的重要路径。
要应对未来学习、教学与教育变革的挑战，教师首先要通过研究与学习洞悉未来教育教学的变革方向，熟悉数字化资源、环境与学生、学习内容相互融合、联通的内在机制，使教师自身成为未来学习、教学与教育变革的参与者、体验者与促进者。
其次，为学生的个性化、定制化和自主学习提供支持是今后教育服务的基本方向，因此作为教师开展教学工作最重要的前提，就是了解学生的认知、情感与心理发展的状况和水平。
当然，对学生认识的难点在于如何深入了解学生的思想认识、个人经历、生活背景、价值观念、情绪情感等复杂问题。这就需要教师能够借助心理学知识和信息技术、人工智能技术的工具、手段，系统掌握每个学生的背景，从而基于每个学生的个体差异，为学生研究制定匹配的个性化、定制化的学习计划、进度安排与评价方式。
作为未来学校形态之一的AltSchool就开发了学习清单（playlist）、学习进程（learningprogression）两个系统来全方位地呈现与评估学生的学习计划与进度，以及学习过程中学生的好奇心、创新、自律、合作、批判性思维等方面的表现水平。
2.创新素养
Altschool的学习清单与学习进程两个系统的开发基于两个基本理念：
一是“我们告诉老师我们雇佣的是你们创新的大脑，任何时候当你们正在做的工作不需要创新的大脑，而是一台电脑就可以与你做得一样好、甚至比你做得更好，就应该让电脑去做”。
二是“我们鼓励教师团队表达他们教学中难受的地方（痛点），想到什么点子都可以一试，敢于冒一点风险，在错误中前进，快速试错，因为这样我们才能快速迭代更新”。
其核心都是鼓励教师进行创新。
教师的创新素养就是要对教育教学具有挑战心、好奇心、想象力，把教育教学看作引领学生主动学习、探究反思、变化更新的创新过程，在教学中持续不断创新，把每次教学都当作创意设计和实施的过程。同时，把学生当作创新主体，在教学中为学生提供创新的时间和空间，形成激活学生创新欲望、培育学生创新潜能的作用力，而且要宽容学生的失败，鼓励学生适当冒险，营造教学中激励创新的氛围。
3.跨学科素养
跨学科素养关注的“统整”学科知识的能力，是反映在每个学科领域并将不同学科间的知识以及将知识与情境关联起来的核心和关键能力。
要培养学生的跨学科素养，就要求未来的教师不仅要系统掌握本学科本专业知识，而且要有意识地提高自身跨学科的知识与素养；不仅要形成知识的整体观，准确地把握不同学科知识之间的内在关联，从学科相联系、相交叉、相渗透之处提出并探究具体的问题，而且要将知识的学习与学生所处的真实情境包括时事政治、经济发展、科技动态、乡土人情等建立关联。特别是要在基于数字技术的课程、课例开发中准确地运用跨学科知识，引导学生在学科领域的知识学习中综合运用知识、技能去解决问题，从而促进学生实践创新能力的提升。
4.信息素养
信息素养在当前的大数据、人工智能时代越来越重要。教师的信息素养是教师认识、评判、运用信息及其媒体的态度与能力的总和：教师不仅要有获取新信息的强烈意愿与意识，能够主动从生活实践中不断查找、探究新信息，而且具备对各种信息进行选择、理解、质疑、评估和批判的能力，对不良信息具有较高的辨认能力和免疫能力，进而能够有效利用各种信息开展教育教学实践和为学生的学习提供信息支持与服务。
至为关键的是，教师必须具备运用各种人工智能技术开发数字化学习资源、创设数字化学习环境的能力，实现内容、方法、技术与策略的高度融合，从而将各种信息的运用融于数字化课程、学习资源与环境的建设和运用中。
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小结
由于未来学习、教学与教育的变革对未来教师提出了更高的要求，教师教育同样面临巨大的挑战。
美国《教学2030》报告提出，要重新思考教师教育、教师招聘和可持续发展等议题，并建议参照医学模式持续完善教师专业教育，从而持续提升教学工作的专业化水平。
如果说未来的教师将是学习资源与课程的开发者、学生学习内在机制的研究者以及实现内容、方法与技术高度融合的教学服务者，那么教师教育也必须适应这种趋势，及时作出改变：
一是必须将基于数字技术开发课程与学习资源的能力置于教师专业教育的核心位置，形成能够顺应未来学习、教学与教育发展趋势并致力于促进学生自主学习、个性化学习的教师专业教育体系。
二是必须建构新的教师专业教育模式，其中教师专业教育课程同样应围绕如何促进学生的自主学习、实现技术与学习、教学的有效整合进行建设，为教师熟练掌握即将在学校、社会学习环境中普遍应用的数字技术提供课程与技术的支持。
三是教师专业组织或政府必须行动起来，制定与未来学习、教学、教育变革相适应的新的教师专业标准，为教师专业发展指明方向。
四是必须使教师教育者具备全方位应对、深度介入未来学习、教学与教育变革的综合素养和能力，使教师教育者成为未来教师教育理念、模式变革的创造者、引领者和优先示范者。
作者|荀渊，华东师范大学教育学部高等教育研究所，研究员、博士生导师
来源|《人民教育》2019年第12期
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什么强人工智能，强人工智能需要具备哪些能力
强人工智能又称通用人工智能或完全人工智能，指的是可以胜任人类所有工作的人工智能，人可以做什么，强人工智能就可以做什么，这种定义过于宽泛，缺乏一个量化的标准来评估什么样的计算机程序才是强人工智能。
一个可以称得上强人工智能的程序，大概需要具备以下几方面的能力：
1.存在不确定因素时进行推理，使用策略，解决问题、制定决策的能力；
2.知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力；
3.规划能力；
4.学习能力；
5.使用自然语言进行交流沟通的能力；
6.将上述能力整合起来实现既定目标的能力。
基于上面几种能力的描述，我们大概可以想象，一个具备强人工智能计算机程序会表现出什么样的行为特征。
一旦实现了符合这一描述的强人工智能，那我们几乎可以肯定地说，所有人类工作都可以由人工智能来取代，从乐观主义的角度讲，人类到时就可以坐享其成，让机器人为我们服务，每部机器人也许可以一对一地替换每个人类个体的具体工作，人类则获得完全意义上的自由，只负责享乐，不再需要劳动人工智能、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，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：1.人工智能时代，AI人才都有哪些特征？http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html2.大数据携手人工智能，高校人才培养面临新挑战http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html3.人工智能，机器学习和深度学习之间，主要有什么差异http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html
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
俞敏洪:人工智能无法取代人类这三种能力
原标题：俞敏洪:人工智能无法取代人类这三种能力3月1日-6月8日，新东方联合今日头条共同发起“百日行动派”俞答百问，本文是俞敏洪老师5月25日回答关于人工智能的问题。
问题：俞老师好，现在人工智能越来越发达，人类的很多方面都会被人工智能替代。那么人的哪些能力是永远无法被人工智能取代的呢？
人工智能的发展对于人类来说是一件幸福的事情。人工智能大数据结合在一起，能给这个世界带来无穷的可能性，这种可能性会使世界更加丰富、多彩和智能化。如此一来，我们接收数据和信息将会更加便捷，并且精确性会不断地提高。
人类在过去几万年中，最痛苦的就是各种重复性的体力劳动，而这些未来大部分都能够被人工智能取代，比如驾驶汽车和各种重复性的家务劳动。这样一来，不仅解放了时间，还解放了生产力。我们可以把时间和精力集中用在自己更加感兴趣、更能够创造幸福的事情上，同时也能够解放我们的精神，使我们达到身体和精神上的双重自由。
人工智能也会带来一个比较麻烦的问题，因为不是每个人都知道有了足够的时间和精力后到底应该做些什么。当人工智能对人类的体力劳动和重复性劳动进行大规模取代，人类应该去做什么样的工作才能够继续给自己带来丰富的精神和生命充实，是一个重大的挑战。人类原本的挑战是天天要做无聊、痛苦、重复的体力劳动，现在的挑战是我们必须要升级到另外一个层面才能够将自己的时间和精力延展在生命的丰富性上，否则你会陷入物质生活丰富却没有事情做的状态，生命会变得非常无聊和空虚。
讨论到重复性的劳动会被取代，我们同时也认为部分智力性的劳动会被取代，尤其是AlphaGo打败了李世石之后。其实我认为这件事情是一个伪命题，为什么？因为像围棋、象棋这样的活动，实际上也是重复性的智力劳动。由于大数据的不断收集，未来的人工智能在重复性的智力劳动方面一定会比人更加聪明。比如一个人对棋谱的研究，一辈子最多大概能研究一万个棋谱，但是AlphaGo能在短短的一两年之内研究几十万个棋谱，把棋谱中最好的下棋方式的数据收集起来去，形成快速反应。
未来人类在这种重复性智力劳动上想要跟机器人去竞争是完全不可能的，但是这件事情并不会减少人类的乐趣。未来人类也不会与机器人进行围棋大赛，因为人类是不能战胜机器的，但人和人依然会下围棋。机器的聪明并不能够减少人与人之间围棋竞争的激励性和乐趣。人类创造的比赛性活动、运动型活动，即使人类永远战胜不了机器，但人与人之间互相竞争这件事情依然会一如既往有乐趣。
如果有一天，有一个机器人足球队战胜了人类足球队，并不意味着阿根廷队和巴西队的比赛就没人看了、就没有乐趣了。把人和猴子放在一起比赛爬树是没有意义的。一个刚刚学打乒乓球的小孩与专业运动员去比赛没有意义，双方都没有乐趣；但是两个都不太会打乒乓球的小孩在一起比赛，会充满乐趣。所以，人类的乐趣并不会因为被智能机器人取代就消失。那么什么东西是人工智能无法取代的呢？
第一，人类的想象力。因为你把全世界的文字都输入机器中，即便它能检索出来，也无法像人类一样凭空想象出来另外一个故事。比如《爱丽丝漫游奇境》、《哈利波特》、《疯狂动物城》这样的故事，机器人是想不出来的，只有人类能够想出来。所以，人类能够通过自己想象力来进一步创造和丰满世界。
第二，人类的独创思维。独创思维是这个世界上原来没有，但人类通过自己的思考最终创造出来的新东西。比如人类能够去探索宇宙，但靠机器人是做不出来的，必须先由人类去突破思维形成理论，比如“混沌理论”等。尽管科技和智能对研究有很大帮助，但实际上这些都是人类探索精神和独创思维所带来的结果。同时独创思维又与想象力、创新能力结合在一起，不断发挥科技能力来为人类服务，使人类不断走向自由和幸福。
第三，人类之间有温度的交流能力。机器人也许能跟你对话甚至能知道你想要什么，但机器人在某种意义上是冰凉的。当真正的人型机器人长久与你在一起生活，甚至恋爱，你会开始产生厌烦情绪，因为他没有血肉、没有真正有温度的交流能力。这种交流能力与人类的情感能力是紧紧连在一起的。机器人能够把人类的情感输入系统中，通过人工智能的方式筛选、判断你现在的情绪，选择怎么进行交流。但是，人类内心真正渴望的情感、互相之间的感情交流能力，那种无语凝噎的情感，和眉目之间的情愫，人工智能很难达到。
人工智能是人类科技之大成，是基于大数据而形成的一种极聪明的系统。尽管它的学习能力很强，但是它只是对过去东西重复的学习和总结。所以，我认为人类有一个重大的能力，就是人类能够通过不断的学习和判断，获得独到的思想意识的能力，是人工智能不能达到的。比如说人工智能不太容易造就一个曹雪芹，也不太容易造就一个毛泽东，这些人是独特的个性、人格、学习能力、总结能力所构成的，不是人工智能就可以代替的。人工智能无法替代人类的独创能力、想象力、情感能力，有温度的交流能力、真正的学习能力和个性发挥能力。我认为未来的发展需要人和人工智能的结合，这样就能创造一个丰富多彩的、丰满的、幸福的自由境地。
重磅福利！【2017中国互联网+新商业峰会】，6月15-16日两天3000人次，携程创始人梁建章，嘉御基金创始人、前阿里巴巴CEO卫哲，分众传媒创始人江南春等嘉宾已确认出席，期待你的参与，限量钜惠票等你拿！返回搜狐，查看更多
责任编辑：人工智能可能有自主意识了吗
➤大模型、大数据的驱动让人工智能在对话的自然度、趣味性上有了很大突破，但距离具备自主意识还很远。换言之，即便人工智能可以对人类的语言、表情所传递的情绪作出判断，但这主要应用的是自然语言处理、计算机视觉等技术
➤不同于当前依赖数据学习的技术路线，新一代人工智能强调在没有经过数据学习的情况下，可以通过推理作出合理反应，从而与没有见过、没有学过的事物展开交互
➤当前人工智能治理面临的最大挑战，是我们没有一套比较成熟的体系来规制其潜在的风险。在发展科技的同时，必须同步发展我们的规制体系
➤“技术归根结底是由人类来发展和把控的。人类和人工智能的未来，是由人类选择的。”
今年6月，美国谷歌公司软件工程师布莱克·勒莫因称语言模型LaMDA出现自我意识。他认为，LaMDA拥有七八岁孩童的智力，并相信LaMDA正在争取自己作为一个人的权利。
LaMDA是谷歌去年发布的一款专门用于对话的语言模型，主要功能是可以与人类交谈。
为佐证观点，勒莫因把自己和LaMDA的聊天记录上传至互联网。随后，谷歌以违反保密协议为由对其停职。谷歌表示，没有任何证据支持勒莫因的观点。
事实上，“AI（人工智能）是否拥有自主意识”一直争议不休。此次谷歌工程师和LaMDA的故事，再次引发讨论。人们想知道：人工智能技术究竟发展到了怎样的阶段？是否真的具备自主意识？其判定依据是什么？未来我们又该以怎样的能力和心态与人工智能和谐共处？
人工智能自主意识之辨勒莫因认为LaMDA具有意识的原因有三：一是LaMDA以前所未有的方式高效、创造性地使用语言；二是它以与人类相似的方式分享感觉；三是它会表达内省和想象，既会担忧未来，也会追忆过去。
受访专家告诉《瞭望》新闻周刊记者，上述现象仅仅是因为LaMDA所基于的Transformer架构能够联系上下文，进行高精度的人类对话模拟，故能应对人类开放、发散的交谈。
至于人工智能是否已经具备自主意识，判定标准如何，受访专家表示，对人类意识的探索目前仍属于科技前沿，尚未形成统一定义。
清华大学北京信息科学与技术国家研究中心助理研究员郭雨晨说：“我们说人有自主意识，是因为人知道自己在干什么。机器则不一样，你对它输入内容，它只是依照程序设定进行反馈。”
中国社会科学院科学技术哲学研究室主任段伟文认为，一般意义上，人的自我意识是指对自我具备觉知，但如何认识和理解人类意识更多还是一个哲学问题而不是科学问题，这也是很难明确定义人工智能是否具备意识的原因。
被誉为“计算机科学与人工智能之父”的艾伦·图灵，早在1950年就曾提出图灵测试——如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份，那么可以称这台机器具有智能。
这一设想随后被具化为，如果有超过30%参与测试的人以为自己在和人说话而非计算机，就可以认为“机器会思考”。
当前随着技术的发展，已经有越来越多的机器能够通过图灵测试。
但清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正告诉《瞭望》新闻周刊记者，图灵测试只能证明机器在表象上可以做到让人无法分辨它与人类的不同，却不能证明机器能够思考，更不能证明机器具备自主意识。
段伟文表示，目前大体有两种方式判定人工智能是否具有自主意识，一种以人类意识为参照，另一种则试图对机器意识进行全新定义。
若以人类意识为参照，要观察机器能否像人一样整合信息。“比如你在阳光下，坐在河边的椅子上看书，有树影落在脸上，有风吹来，它们会带给你一种整体的愉悦感。而对机器来说，阳光、河流、椅子等，是分散的单一元素。”段伟文说。
不仅如此，段伟文说，还要观察机器能否像人一样将单一事件放在全局中思考，作出符合全局利益的决策。
若跳出人类构建自主意识的范式，对机器意识进行重新定义，则需要明白意识的本质是什么。
段伟文告诉记者，有理论认为如果机器与机器之间形成了灵活、独立的交互，则可以称机器具备意识。也有理论认为，可以不追究机器的内心，仅仅把机器当作行为体，从机器的行为表现判断它是否理解所做事情的意义。“比如机器人看到人类喝咖啡后很精神，下次当它观察到人类的疲惫，能不能想到要为人类煮一杯咖啡？”段伟文说。
但在段伟文看来，这些对机器意识进行重新定义的理论，其问题出在，即便能够证明机器可以交互对话、深度理解，但是否等同于具备自主意识尚未有定论。“以LaMDA为例，虽然能够生成在人类看来更具意义的对话，甚至人可以与机器在对话中产生共情，但其本质仍然是在数据采集、配对、筛选机制下形成的反馈，并不代表模型能够理解对话的意义。”
换言之，即便人工智能可以对人类的语言、表情所传递的情绪作出判断，但这主要应用的是自然语言处理、计算机视觉等技术。
郭雨晨直言，尽管在情感计算方面，通过深度学习的推动已经发展得比较好，但如果就此说人工智能具备意识还有些一厢情愿。“把‘意识’这个词换成‘功能’，我会觉得更加准确。”
技术换道有专家提出，若要机器能思考，先要解决人工智能发展的换道问题。
据了解，目前基于深度学习、由数据驱动的人工智能在技术上已经触及天花板。一个突出例证是，阿尔法围棋（AlphaGo）在击败人类围棋世界冠军后，虽然财力和算力不断投入，但深度学习的回报率却没有相应增长。
一般认为，人工智能可被分为弱人工智能、通用人工智能和超级人工智能。弱人工智能也被称为狭义人工智能，专攻某一领域；通用人工智能也叫强人工智能，主要目标是制造出一台像人类一样拥有全面智能的计算机；超级人工智能类似于科幻作品中拥有超能力的智能机器人。
从产业发展角度看，人工智能在弱人工智能阶段停留了相当长时间，正在向通用人工智能阶段迈进。受访专家表示，目前尚未有成功创建通用人工智能的成熟案例，而具备自主意识，至少需要发展到通用人工智能阶段。
梁正说，大模型、大数据的驱动让人工智能在对话的自然度、趣味性上有了很大突破，但距离具备自主意识还很远。“如果你给这类语言模型喂养大量关于内省、想象等与意识有关的数据，它便更容易反馈与意识有关的回应。”
不仅如此，现阶段的人工智能在一个复杂、专门的领域可以做到极致，却很难完成一件在人类看来非常简单的事情。“比如人工智能可以成为围棋高手，却不具备三岁小孩对陌生环境的感知能力。”段伟文说。
谈及背后原因，受访专家表示，第一是当前人工智能主要与符号世界进行交互，在对物理世界的感知与反应上发展缓慢。第二是数据学习让机器只能对见过的内容有合理反馈，无法处理陌生内容。第三是在数据驱动技术路线下，人们通过不断调整、优化参数来强化机器反馈的精准度，但这种调适终究有限。
郭雨晨说，人类在特定任务的学习过程中接触的数据量并不大，却可以很快学习新技能、完成新任务，这是目前基于数据驱动的人工智能所不具备的能力。
梁正强调，不同于当前主要依赖大规模数据训练的技术路线，新一代人工智能强调在没有经过数据训练的情况下，可以通过推理作出合理反应，从而与没有见过、没有学过的事物展开交互。
相比人类意识的自由开放，以往人工智能更多处在封闭空间。尽管这个空间可能足够大，但若超出设定范畴便无法处理。而人类如果按照规则不能解决问题，就会修改规则，甚至发明新规则。
这意味着，如果人工智能能够超越现有学习模式，拥有对自身意识系统进行反思的能力，就会理解自身系统的基本性质，就有可能改造自身的意识系统，创造新规则，从而成为自己的主人。
“人工智能觉醒”背后有关“人工智能觉醒”的讨论已不鲜见，但谷歌迅速否认的态度耐人寻味。
梁正表示：“如果不迅速驳斥指认，会给谷歌带来合规性方面的麻烦。”
据了解，关于人工智能是否有自主意识的争论并非单纯技术领域的学术探讨，而关乎企业合规性的基本坚守。一旦认定公司研发的人工智能系统出现自主意识，很可能会被认为违反第2版《人工智能设计的伦理准则》白皮书的相关规范。
这一由美国电气和电子工程师协会2017年发布的规范明确：“根据某些理论，当系统接近并超过通用人工智能时，无法预料的或无意的系统行为将变得越来越危险且难以纠正。并不是所有通用人工智能级别的系统都能够与人类利益保持一致，因此，当这些系统的能力越来越强大时，应当谨慎并确定不同系统的运行机制。”
梁正认为，为避免社会舆论可能的过度负面解读，担心大家认为它培育出了英国作家玛丽·雪莱笔下的弗兰肯斯坦式的科技怪物，以“不作恶”为企业口号的谷歌自然会予以否认。“不仅如此，尽管这一原则对企业没有强制约束力，但若被认为突破了底线，并对个体和社会造成实质性伤害，很有可能面临高额的惩罚性赔偿，因此企业在合规性方面会更为谨慎。”
我国也有类似管理规范。2019年，国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，提出人工智能治理的框架和行动指南。其中，“敏捷治理”原则主要针对技术可能带来的新社会风险展开治理，强调治理的适应性与灵活性。
中国信息化百人会成员、清华大学教授薛澜在接受媒体采访时表示，当前人工智能治理面临的最大挑战，是我们没有一套比较成熟的体系来规制其潜在的风险。特别是在第四次工业革命背景下，我国的人工智能技术和其他国家一样都处于发展期，没有现成的规制体系，这样就使得我们在发展科技的同时，必须同步发展我们的规制体系。“这可能是人工智能发展面临最大的挑战。”
在梁正看来，目前很难断言新兴人工智能技术具有绝对风险，但必须构造合理的熔断、叫停机制。在治理中既要具有一定的预见性，又不能扼杀创新的土壤，要在企业诉求和公共安全之间找到合适的平衡点。
毕竟，对人类来说，发展人工智能的目的不是把机器变成人，更不是把人变成机器，而是解决人类社会发展面临的问题。
从这个角度来说，我们需要的或许只是帮助人类而不是代替人类的人工智能。
为了人机友好的未来确保通用人工智能技术有益于人类福祉，一直是人工智能伦理构建的前沿。
薛澜认为，在科技领域，很多技术都像硬币的两面，在带来正面效应的同时也会存在风险，人工智能就是其中一个比较突出的领域。如何在促进技术创新和规制潜在风险之间寻求平衡，是科技伦理必须关注的问题。
梁正提出，有时技术的发展会超越人们预想的框架，在不自觉的情况下出现与人类利益不一致甚至相悖的情况。著名的“曲别针制造机”假说，即描述了通用人工智能在目标和技术都无害的情况下，对人类造成威胁的情景。
“曲别针制造机”假说给定一种技术模型，假设某个人工智能机器的终极目标是制造曲别针，尽管看上去这一目的对人类无害，但最终它却使用人类无法比拟的能力，把世界上所有资源都做成了曲别针，进而对人类社会产生不可逆的伤害。
因此有观点认为，创造出法力高超又杀不死的孙悟空本身就是一种不顾后果的冒险行为。
与其对立的观点则认为，目前这一担忧为时尚早。
“我们对到底什么样的技术路线能够发展出具备自主意识的人工智能尚无共识，现在谈论‘禁止发展’，有种空中楼阁的意味。”梁正说。
商汤科技智能产业研究院院长田丰告诉《瞭望》新闻周刊，现实中人工智能技术伦理风险治理的关键，是产业能够在“预判防范-应用场景-用户反馈-产品改进”中形成市场反馈机制，促成伦理风险识别与敏捷治理。同时，企业内部也需建立完整的科技伦理自律机制，通过伦理委员会、伦理风控流程平台将伦理风险把控落实到产品全生命周期中。
郭雨晨说，人工智能技术发展到目前，仍始终处于人类可控状态，而科技发展的过程本来就伴随对衍生问题的预判、发现和解决。“在想象中的人工智能自主意识出现以前，人工智能技术脚踏实地的发展，已经造福人类社会很多年了。”
在梁正看来，人与人工智能在未来会是一种合作关系，各自具备对方无法达成的能力。“技术归根结底是由人类来发展和把控的。人类和人工智能的未来，是由人类选择的。”
编辑：李华山
2022年08月16日07:42:05