哪些人工智能电影演得最逼真
在1982年的电影《银翼杀手》的开幕镜头中，一个调查员不断向询问一名为Leon的机器人，旨在激发他的情绪反应。在电影中，同情心是区分人类与人工智能（AI）的一些特征之一。当测试的问题进行到Leon的母亲身上时，Leon站起来，掏出一支枪，并将调查员射杀。
对人类而言，这不是一个令人感到开心的结局，但当好莱坞刻画的人工智能，却很少是这样的结局。编剧和导演们几十年来一直在银幕上将人工智能放在人类的对立面，而这些情节的科学合理性如何？我们咨询了一组人工智能专家，并让他们评价10部人工智能的电影，我们根据真实程度顺序排列了这些电影。(危险，WillRobinson：前面有剧透。)
第10名：超能查派（2015年）
电影简介：
机器人警察战士通过一个程序员破解了真正的人工智能程序代码后，获得觉醒自我意识。
符合现实的部分：
Chappie“生来”就对世界及其周围环境有着基本的了解，但更多知识仍需通过经验来学习。虽然电影没能真实还原机器学习的过程，但对场景的描绘却非常准确。如今很多最先进的人工智能算法都会让机器人经历一个反复试错的过程。人工智能领域经典名著《人工智能：一种现代方法》一书的作者、美国加州大学伯克利分校计算机科学家StuartRussell说：“电影中人工智能学习速度很快，这点是可能是比较真实的。”
偏离现实之处：
专家称这部电影有很多问题。
第一个问题，一个无赖程序员在自己的公寓中就写出了人工智能代码，专家认为这种突破是不太可能发生的事情，第一个真正的人工智能的诞生需要很多科学家的通力合作才有可能实现；
第二个问题，上传大脑意识，电影中主要背景是当时人类的意识能被提取出并在复制在芯片上——这部电影的主题，这是异想天开，完全是无稽之谈”Russell说，“完全没有任何道理”。这个论点打击了未来主义者RayKurzweil经常鼓吹的观点，那就是有一天人们将能把意识上传到计算机当中，可以让我们实现永生。加拿大阿尔伯塔大学专攻人工智能系统理论和应用的计算机科学家RandyGoebel说：“Kurzweil的观点是错的离谱。”
真实程度得分：1/10
第9名：人工智能(2001年)
电影简介：
一个小男孩身患重病，无药可治，不得不进入冬眠一样的冷冻状态，他的父母领养了一个机器人男孩David，David被编程为只懂得爱。
符合现实的部分：
在整个电影当中，由于程序设定，大卫对获得爱与被爱矢志不移，从未动摇或改变初衷。“这个机器人男孩希望被爱，如果当初就是以这个目的来设计这个机器人的，它就会通过自身的行为将这种渴求表现出来”澳大利亚国立大学计算机科学家，正在从事人工智能的数学课题研究的MarcusHutter说，“由于这个公司的目标是生产人工智能儿童，这一人工智能的行为表现就极具意义”。
偏离现实之处：
如同《超能查派》一样，电影中一队科学家们在很短的时间内就创造出了人工智能。“看到这些我实在不敢恭维，这不太现实，从开始设计到成型，仅仅用了18个月的时间，他们就成功制造了一个有意识的机器人”Hutter说，“再有就是只设置一个按钮，按下就可以开启意识模块。”然后是大卫和他的亲人的如何融合到更广阔世界的社会生活中。“我以为机器人在现实生活中被社会接受程序也太高了，现实社会中人们对人工智能的接受程度不会像电影中那么普遍。”Russell说。
真实程度得分：3/10
第8名：银翼杀手（1982年）
电影简介：
在未来，人类基因工程技术可以制造出几乎与人类一模一样的有机生命人，但这些复制人只能存活4年并且不允许长存于世。
符合现实的部分：
通过机械选择有机人工智能机器，《银翼杀手》询问在实验室中能否制造出意识体。“我我怎么知道你是否有感觉？”Hutter问道，“我没办法理解，就因为假设你和我构成成分相似，并且我有情绪来进行推断，”依据生物“构成成分相似”，复制者就能通过拥有混淆意识的方法来浑水摸鱼，他说道。
偏离现实之处：
专家们对RidleyScott的批评性评论有些分歧。Hutter认为它是现实主义的“最不喜欢的”，而他的大多数同事都持有这种想法。影中复制人能通过植入的全部的或部分的记忆来获得感知，就目前而言，尚无基因工程技术能够将复杂的记忆植入人类大脑。
真实程度得分：4/10
第7名：机械姬（2015年）
电影简介：
一名年轻的程序员获得了一次参观电脑天才Nathan别墅的机会，在这里他将对一个可能具有意识的人工智能机器人Ava进行图灵测试（设计测试机器是否有获取人类智慧的能力）。
符合现实的部分：
Nathan不是突然“破解人工智能问题”。他不确定Ava是否真的具有意识；所以需要测试她。尽管Hutter认为电影在图灵测试的准确性刻画表现拙劣，但他还是称赞电影对复杂的意识的处置方法和并不夸张的动作场景设置。意识是所有这些电影中最大的主题之一，Hutter认为，如果意识已经实现，它可能是先进的人工智能的一个新兴属性，而不是明确地编程或激活的东西：“一般来说，我会说，如果我有一个足够复杂的系统…如果他们显示出来的行为，我们可以解释为人类的情绪，那么就有一个合理的推断，它有情感。“EXMachina至少对主题复杂的处理方式很正确–需要测试的东西。
Russell不太乐观，这样的测试是否真的需要。“我不认为任何人都会破坏意识–至少不缺少一个重大的概念性突破，”他说。“这不会来自编程;它将来自我们所谈论的一个完整的哲学概念。“Russell说，这个问题是，我们并没有弄清楚我们自己意识的起源，所以不能通过编程设计来确定意识。“没有人在人工智能领域开发有意识的人工智能机器，因此我们没有什么理论基础可以支持继续开发，”他说。“我们实在不知道该怎么办。
偏离现实之处：
我们再次看到“孤身奋战的天才”例子。虽然Nathan运行着大规模的互联网公司，但是显然他的大部分在人工智能方面的工作，都是在丛林中他的充满着高科技的房子中独自完成的。这部电影对于Ava（也许）智能大脑背后的技术有着特别离谱的解释。（这是有情可原的，因为我们不知道如何创建第一个人工智能。）在有问题的场景，Nathan向Caleb展示她体内的各种硬件。当他们进入大脑，Nathan提到它不是硬件，而是“wetware”，也就是一个“生物组件”。但这个Ava的智能背后的软件显然来自于通过互联网搜索中编译大量的数据。搜索查询的数据如何转变为知觉意识的方法并没有解释任何细节。当Nathan非常激动的阐述在Ava的内外生殖系统背后的技术，其中缺乏的细节是特别令人惊讶的。
真实程度得分：5/10
第6名：超验骇客（2014年）
电影简介：
人工智能领域的科学WillCaster死后，他的意识被上传到量子计算机当中，因而Will成为了世界上第一个人工智能样本。
符合现实的部分：
电影最后，WillCaster的人工智能被限制在数码世界当中，只能以计算机程序的形式存在。专家认为摆脱身体后的人工智能是自由且安全的。“一旦你拥有改变意识或大脑的能力你也能摆脱许多进化人工制品的限制，”Hutter说，“我不认为他们会这么在乎要不要变得像人类一样。
偏离现实之处：
对整个大脑进行上传下载的情节(参考《超能查派》）。
真实程度得分：6/10
第5名：机械公敌（2004年）
电影简介：
在USR机器人公司的一名执行官（AlfredLanning）被谋杀后，侦探DelSpooner怀疑行凶者就是这个公司生产的机器人。
符合现实部分：
在名单上的所有电影中，只有《机械公敌》强调了IsaacAsimov的机器人三大定律：1）机器人不得伤害一个人，或通过不作为允许人类受到伤害;2）机器人必须服从人类发出的命令，除非命令与第一定律相冲突;3）机器人必须保护自己的存在，只要这种保护不与第一或第二定律冲突。
就他们自己而言，这些定律可能是创建安全人工智能的相当好的一个起点。Sonny，这部电影人工智能主角，显然不知何帮违抗了他的程序设计而变成恶棍。根据专家分析，这是不可能发生的事，但是，当人工智能为机器人的这种突然行为转变提供了一个非常合理的解释，当一个名为VIKI的人工智能机器人引入了「Zeroth定律」依据：“机器人可能不会伤害人类，或者通过不作为，允许人类受伤”。就像列表中许多其他电影一样，这个命令被过度解读的引入，当机器人断定人类对自己有危险并且必须平息这种危险时。如果我们不能小心地设置机器人的先进智能程序，那么不可预知的和不想要的后果可能会成为现实。
此外，Spooner的奥迪车是红色的。
偏离现实之处：
在机器人的编程中增加「Zeroth规则」或任何其他重写的指令肯定会允许他们改变他们的行为并违反传统的机器人学三定律，但这并不能解释VIKI为什么一开始就违背「Zeroth规则」。所有的专家都快速指出，机器人不能改变他们的编程并且可以自发地发展新的议程的想法是纯粹的小说。哈特说，编程到机器中的基本目标是“静态的”。“有数学理论证明一个完全纯理性的以实现目的为目标的特工没有动机改变自己的目标。
真实程度得分：6.5/10
第4名：巨人：福宾计划（1970年）
电影简介：
为防止核战争而设计诞生的一个美国超级计算机伙同俄罗斯同伴，控制大多数世界核武器，他们他们以此来要挟人类，要人类放弃控制整个社会，进而它们可以成为世界霸主。
符合现实的部分：
在好莱坞，似乎有一个误解，一台机器必须获得感情或自由意志来反对人类。但根据Russell的理论，“这是完全不必要的。这是完全非科学的。“超级计算机在这部电影是否有感情是有争议的，但他们不需要是反对人性。所有的机器需要是与我们自己的愿望相矛盾的编程。“如果我们不小心给这些机器的目标，他们会做我们要求他们，但我们可能不喜欢的结果，”Russell说。Hutter甚至说，他可能不介意被一个有感情的机器统治。人类是贪婪的，并且倾向于追求自己的利益，即使牺牲他人，他说。一个完全理性的计算机，具有远远超出我们自己的智慧，可能实际上能够为每个人创造一个更公平的社会。他同意Colossus，当电影的结论，机器人说，“你会说你失去了你的自由。自由是一种错觉。你失去的是让你骄傲自豪的情绪。
偏离现实之处：
除了除了依靠打卡进行计算的计算机胜过人类智慧这一设定将有足够的计算能力来智胜和征服人性外，《巨人》没有太多错误。在2001年的出版物中，计算机科学家RodneyBrooks指出，任何技术的发展都是以递增的步骤进行的。如果我们创造一个我们无法控制的机器人，我们很可能已经创造了许多我们几乎无法控制的机器人，或者我们偶尔失去控制的机器人。他认为如果我们到了失控机器人的时候会有很多预兆警告。考虑到IBM的Watson计算平台在击败它的人类对手KenJennings和BradRutter时，并不知晓它在参加《危险边缘》节目，人类似乎还有一些时间去面对人工智能的威胁。
真实程度得分：7/10
第3名：机器管家（1999年）
电影简介：
一个机器人管家经历了跨越几代人的时间之后成为了真正的人类，最终甚至用实验室成长的人工器官替换他的机器零件。
符合现实的部分：
在我们的影片列表中，终于出现了非暴力人工智能。虽然它不是一个非常引人注目的故事，大多数专家都乐观，人类将能够和平与人工智能共存。“至于准确性，没有任何令人愤怒的事情，”Goebel说。“好莱坞描绘的恐惧或焦虑是有可能是最严重的事情，被虐待。
偏离现实之处：
Hutter说，像Andrew先进的机器人一心想成为人类的愿望，这使人类有些太“以自我中心的”。像Transcendence，足够先进的机器可以认识到好处或其无机电路。也许它缺少了电影的整个观点，但似乎人工智能不太可能像Andrew一样聪明，Andrew认为变得脆弱或易碎会更珍惜有有限的机会。并且，和往常一样令人疑惑，Andrew不可思议地达成心愿并意外地改写他的原始程序。
真实程度得分：7.5/10
第二名：她（2013年）
电影简介：
刚刚离婚的作家（TheodoreTwombly）在他的电脑上安装一个新的意识操作系统（Samantha），两人开始约会。
符合现实部分：
萨曼莎没有身体，但她确实有一个声音。向人们展示了人类被机器人吸引所带来的风险，这样做，而不需要将人工智能包装到人形框架。Russell，特别是，警告设计类人的人工智能。“人们会变得情感依恋，”他说。“你不太可能把意识归因于一个灰色的盒子。这是一个原因而且我认为这是一个非常糟糕的原因，如果有类人形机器人。想象一下，对于一个正在成长中的孩子来说有多困难。
此外，人工智能可能具有与其人类创造者不同的兴趣。在电影中，TheodoreTwombly可能因为与Samantha的关系而成长，但是这两个人显然从来不是理想的一对。Samantha可以自由漫游互联网的世界，同时与数百人建立对话。Twombly则受制于他的身体和大脑的限制。“机器不必以与人类相同的速度体验世界，”Russell说。这种以每秒执行数百万计算的速度让它们很了不起，但却是很可爱的同伴。
偏离现实之处：
电影没有解释Samantha是如何工作的或进化超越物质的需求意味着什么。此外，考虑到出现了如此先进的人工智能，而外面的世界文明却没有发生多大的变化，这让人有点不可思议。
真实程度得分：8/10
第一名：2001太空漫游
电影简介：
在收到月球上一块巨大的黑色石碑发出的奇怪信号后，“探索一号”的宇航员发现，他们的的人工智能系统（HAL9000）出了问题。
符合现实部分：
专家似乎同意，2001年的人工智能治疗是列表中任何电影中最准确的。HAL似乎肯定似乎有感情，但当被问及计算机是否有感觉或情绪时，一个宇航员（Dave）回答说，真的没有办法知道。当被问及他是否会相信一台声称有感觉的电脑时，Russell说了类似的话：“可能是我们最后只是耸肩我们的肩膀。”HAL似乎表示恐惧，因为Dave慢慢地不启用他，但绝望的恳求可能只是是执行他的使命的最后一次尝试
HAL也坚持他的程序。像《巨人》，HAL从来没有偏离他的原始目标。他所有的看似邪恶的行为都是因为他相信这是完成任务的最好方法。使HAL成为一个坏人的原因，并不是一个生存本能或情感，而只是简单的编程，《2001》这部电影清楚地表明，具有意识并不是AI与人类对立的必要条件。
偏离现实之处：
参评专家称，之所以没有拿到满分是因为电影并没有解释“HAL9000”是如何工作的。专家称，鉴于目前没有人知道如何创造出人工智能，没有解释总比蹩脚模糊的科技术语更好一些。
真实程度得分：9/10
译者简介
紫洋：从设计到开发，一路磕磕撞撞，却也不断回旋上升前进，在多次的转型与蜕变的历炼过程中，学习理解并融入每一行业，珍视面临的挑战与机遇，并努力做一些让自己感到骄傲的事！
人工智能的历史、现状和未来
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）