人工智能发展现状
作者：ChenZhang链接：https://www.zhihu.com/question/20102212/answer/126994210来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
随着深度学习技术的成熟，AI人工智能正在逐步从尖端技术慢慢变得普及。AlphaGo和人类的对弈，并不是我们以往所理解的电子游戏，电子游戏的水平永远不会提升，而AlphaGo则具备了人工智能最关键的“深度学习”功能。AlphaGo中有两个深度神经网络，ValueNetworks（价值网络）和PolicyNetworks（策略网络）。其中ValueNetworks评估棋盘选点位置，PolicyNetworks选择落子。这些神经网络模型通过一种新的方法训练，结合人类专家比赛中学到的棋谱，以及在自己和自己下棋（Self-Play）中进行强化学习。也就是说，人工智能的存在，能够让AlphaGo的围棋水平在学习中不断上升。人工智能的技术应用主要是在以下几个方面：
自然语言处理（包括语音和语义识别、自动翻译）、计算机视觉（图像识别）、知识表示、自动推理（包括规划和决策）、机器学习和机器人学。按照技术类别来分，可以分成感知输入和学习与训练两种。计算机通过语音识别、图像识别、读取知识库、人机交互、物理传感等方式，获得音视频的感知输入，然后从大数据中进行学习，得到一个有决策和创造能力的大脑。
从上世纪八九十年代的PC时代，进入到互联网时代后，给我们带来的是信息的爆炸和信息载体的去中心化。而网络信息获取渠道从PC转移到移动端后，万物互联成为趋势，但技术的限制导致移动互联网难以催生出更多的新应用和商业模式。而如今，人工智能已经成为这个时代最激动人心、最值得期待的技术，将成为未来10年乃至更长时间内IT产业发展的焦点。
人工智能概念其实在上世纪80年代就已经炒得火热，但是软硬件两方面的技术局限使其沉迷了很长一段时间。而现在，大规模并行计算、大数据、深度学习算法和人脑芯片这四大催化剂的发展，以及计算成本的降低，使得人工智能技术突飞猛进。
一、驱动人工智能发展的先决条件
物联网——物联网提供了计算机感知和控制物理世界的接口和手段，它们负责采集数据、记忆、分析、传送数据、交互、控制等等。摄像头和相机记录了关于世界的大量的图像和视频，麦克风记录语音和声音，各种传感器将它们感受到的世界数字化等等。这些传感器，就如同人类的五官，是智能系统的数据输入，感知世界的方式。而大量智能设备的出现则进一步加速了传感器领域的繁荣，这些延伸向真实世界各个领域的触角是机器感知世界的基础，而感知则是智能实现的前提之一。
大规模并行计算——人脑中有数百至上千亿个神经元，每个神经元都通过成千上万个突触与其他神经元相连，形成了非常复杂和庞大的神经网络，以分布和并发的方式传递信号。这种超大规模的并行计算结构使得人脑远超计算机，成为世界上最强大的信息处理系统。近年来，基于GPU（图形处理器）的大规模并行计算异军突起，拥有远超CPU的并行计算能力。
从处理器的计算方式来看，CPU计算使用基于x86指令集的串行架构，适合尽可能快的完成一个计算任务。而GPU从诞生之初是为了处理3D图像中的上百万个像素图像，拥有更多的内核去处理更多的计算任务。因此GPU天然具备了执行大规模并行计算的能力。云计算的出现、GPU的大规模应用使得集中化的数据计算处理能力变得前所未有的强大。
大数据——根据统计，2015年全球产生的数据总量达到了十年前的20多倍，海量的数据为人工智能的学习和发展提供了非常好的基础。机器学习是人工智能的基础，而数据和以往的经验，就是人工智能学习的书本，以此优化计算机的处理性能。
深度学习算法——最后，这是人工智能进步最重要的条件，也是当前人工智能最先进、应用最广泛的核心技术，深度神经网络（深度学习算法）。2006年，GeoffreyHinton教授发表的论文《Afastlearningalgorithmfordeepbeliefnets》。他在此文中提出的深层神经网络逐层训练的高效算法，让当时计算条件下的神经网络模型训练成为了可能，同时通过深度神经网络模型得到的优异的实验结果让人们开始重新关注人工智能。之后，深度神经网络模型成为了人工智能领域的重要前沿阵地，深度学习算法模型也经历了一个快速迭代的周期，DeepBeliefNetwork、SparseCoding、RecursiveNeuralNetwork,ConvolutionalNeuralNetwork等各种新的算法模型被不断提出，而其中卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）更是成为图像识别最炙手可热的算法模型。
二、IT巨头在人工智能上的投入
技术的进步使得人工智能的发展在近几年显著加速，IT巨头在人工智能上的投入明显增大，一方面网罗顶尖人工智能的人才，另一方面加大投资力度频频并购，昭示着人工智能的春天已经到来。
科技企业巨头近几年在人工智能领域密集布局，巨头们通过巨额的研发投入、组织架构的调整、持续的并购和大量的开源项目，正在打造各自的人工智能生态圈。在未来，人工智能将不再是尖端技术，而会成为随处可见的基础设施。对于人工智能初创企业而言，既要寻找与巨头的合作契合点，又要避开正面冲突。
IBM
IBMWatson由90台IBM服务器、360个计算机芯片组成，是一个有10台普通冰箱那么大的计算机系统。它拥有15TB内存、2880个处理器、每秒可进行80万亿次运算。现在已经逐步进化到四个批萨盒大小，性能也提升了240%。Watson存储了大量图书、新闻和电影剧本资料、辞海、文选和《世界图书百科全书》等数百万份资料。Watson是基于IBM“DeepQA”（深度开放域问答系统工程）技术开发的。DeepQA技术可以读取数百万页文本数据，利用深度自然语言处理技术产生候选答案，根据诸多不同尺度评估那些问题。IBM研发团队为Watson开发的100多套算法可以在3秒内解析问题，检索数百万条信息然后再筛选还原成“答案”输出成人类语言。
产业布局：IBM公司自2006年开始研发Watson，并在2011年2月的《危险地带》(Jeopardy!)智力抢答游戏中一战成名。一开始IBM想把Watson打造为超级Siri，主要还是卖硬件。但是后来转型为认知商业计算平台，2011年8月开始应用于医疗领域。例如在肿瘤治疗方面，Watson已收录了肿瘤学研究领域的42种医学期刊、临床试验的60多万条医疗证据和200万页文本资料。Watson能够在几秒之内筛选数十年癌症治疗历史中的150万份患者记录，包括病历和患者治疗结果，并为医生提供可供选择的循证治疗方案。目前癌症治疗领域排名前三的医院都在运行Watson，并在今年8月正式进入中国。
2012年3月，Watson则首次应用于金融领域，花旗集团成为了首位金融客户。Watson帮助花旗分析用户的需求，处理金融、经济和用户数据以及实现数字银行的个性化，并帮助金融机构找出行业专家可能忽略的风险、收益以及客户需求。
硬件：人脑模拟芯片SyNAPSE
SyNAPSE（SystemsofNeuromorphicAdaptivePlasticScalableElectronics，即“自适应塑料可伸缩电子神经形态系统”）芯片，含有100万个可编程神经元、2.56亿个可编程突触，每消耗一焦耳的能量，可进行460亿突触运算。在进行生物实时运算时，这款芯片的功耗低至70毫瓦(mW)，比现代微处理器功耗低数个数量级。
谷歌在一系列人工智能相关的收购中获益。2013年3月，谷歌以重金收购DNNresearch的方式请到了深度学习技术的发明者GeoffreyHinton教授。2014年年初，谷歌以4亿美元的架构收购了深度学习算法公司——DeepMind，也就是推出AlphaGo项目的公司。该公司创始人哈萨比斯是一位横跨游戏开发、神经科学和人工智能等多领域的天才人物。
云平台：TensorFlow数据库，机器学习的核心是让机器读懂数据并基于数据做出决策。当数据规模庞大而又非常复杂时，机器学习可以让机器变得更聪明。TensorFlow在数据输入和输出方面都有惊人的精度和速度，它被确切地定义为人工智能工具。
产业布局：谷歌无人驾驶汽车、基于Android智能手机的各种app应用与插件、智能家居（以收购的NEST为基础）、VR生态、图像识别（以收购的Jetpac为基础）。
2013年12月，Facebook成立了人工智能实验室，聘请了卷积神经网络最负盛名的研究者、纽约大学终身教授YannLeCun为负责人。YannLeCun是纽约大学终身教授，是卷积神经网络领域的重要推动者，而该技术的最主要应用就是图像识别的自然语言处理，这与Facebook的需求和已经积累的数据类型非常匹配。在YannLeCun的帮助下，2014年Facebook的DeepFace技术在同行评审报告中被高度肯定，其脸部识别率的准确度达到97%。而他领导的Facebook人工实验室研发的算法已经可以分析用户在Facebook的全部行为，从而为用户挑选出其感兴趣的内容。
AI技术：视觉DeepFace技术（收购http://face.com）、语音识别（收购Mobiletechnologies）、自然语义（收购Wit.AI）、神经网络训练+机器学习
云平台：开发者平台Parse、Torch开源深度学习模块
硬件：BigSur（基于GPU的用于训练神经网络的硬件系统，开源）
产业布局：语音助手Moneypenny、VR生态（收购OculusRift、Sourroud360全景摄像机促进内容发展）
百度
2014年5月，被称为“谷歌大脑之父”的AndrewNG(吴恩达)加盟百度，担任首席科学家，负责百度“百度大脑”计划。大数据是人工智能的基础，而作为天然的大数据企业，百度拥有强大的数据获取能力和数据挖掘能力。2014年7月14日，百度凭借自身的大数据技术14场世界杯比赛的结果预测中取得全中的成绩，击败了微软和高盛。2014年9月，百度正式发布整合了大数据、百度地图LBS的智慧商业平台，旨在更好在移动互联网时代为各行业提供大数据解决方案。
AI技术：语音识别DeepSpeech、视觉识别“智能读图”、自然语言与智能语义、自动驾驶、深度学习
解决方案：基于智能手机的语音服务系统（度秘）
开发者云平台：百度云
产业布局：汽车领域无人驾驶、基于智能手机的各种app应用与插件。
Microsoft
AI技术：语音、视觉、自然语言、分布式机器学习
云平台：MicrosoftAzure（存储、计算、数据库、live、媒体功能）、分布式机器学习工具包DMTK（自然语言处理，推荐引擎，模式识别，计算机视觉以及预测建模等）、人工智能平台ProjectMalmo
产业布局：语言助手（微软小冰、Cortana小娜、Tay）、VR（Hololens全息眼镜）
Apple
AI技术：自然语言（收购VocalIQ）、收购可视化地图MapsenseGPS公司CoherentNavigation
产业布局：汽车领域无人驾驶、SIRI语音助手
Amazon
云平台：AmazonWebServices（存储、计算、模式识别和预测，其中视频识别API收购Orbeus）
阿里
云平台（阿里云IaaS，可视化人工智能平台DTPAI）
产业布局：智能家具、物联网
腾讯
AI技术：视觉、智能计算与搜索实验室
产业布局：智能硬件
三、人工智能的生态
科技巨头围绕人工智能产业，开展了大量的收购；标的包括人工智能初创企业（算法）、大数据公司（算法或数据）和芯片研发公司（计算能力）。截至至2016年7月底，谷歌在其中的收购次数最多达到了13次。巨头们在人工智能领域的并购呈现两个特点：一是连续多次买入，二是标的规模较小。
从2013年开始，科技巨头大多加大了对人工智能的自主研发，同时通过不断开源，试图建立自己的人工智能生态系统，开源力度不断增加。比如Google开源TensorFlow后，Facebook、百度和微软等都加快了开源脚步。最早走向人工智能工具开源的是社交巨头Facebook，于去年1月宣布开源多款深度学习人工智能工具。而谷歌、IBM和微软几乎于去年11通同时宣布开源。谷歌发布了新的机器学习平台TensorFlow，所有用户都能够利用这一强大的机器学习平台进行研究，被称为人工智能界的Android。IBM则宣布通过Apache软件基金会免费为外部程序员提供SystemML人工智能工具的源代码。微软则开源了分布式机器学习工具包DMTK，能够在较小的集群上以较高的效率完成大规模数据模型的训练，在今年7月微软又推出了开源的ProjectMalmo项目，用于人工智能的训练。
人工智能已经逐渐建立起自己的生态格局，由于科技巨头的一系列布局和各种平台的开源，人工智能的准入门槛逐渐降低。未来几年之内，专业领域的智能化应用将是人工智能主要的发展方向。无论是在专业还是通用领域，人工智能的企业布局都将围绕着基础层、技术层和应用层三个层次的基本架构。
基础层就如同大树的根基，提供基础资源支持，由运算平台和数据工厂组成。中间层为技术层，通过不同类型的算法建立模型，形成有效的可供应用的技术，如同树干连接底层的数据层和顶层的应用层。应用层利用输出的人工智能技术为用户提供具体的服务和产品。
位于基础层的企业一般是典型的IT巨头，拥有芯片级的计算能力，通过部署大规模GPU和CPU并行计算构成云计算平台，解决人工智能所需要的超强运算能力和存储需求，初创公司无法进入。技术层的算法可以拉开人工智能公司和非人工智能公司的差距，但是巨头的逐步开源使算法的重要程度不断降低。应用层是人工智能初创企业最好的机遇，可以选择合理的商业模式，避开巨头的航路，更容易实现成功。
人工智能：天使还是魔鬼
尊敬的各位院士、各位同仁，会场的各位同学以及各位网友大家好！今天非常荣幸有机会跟大家汇报一下我本人关于人工智能的一些粗浅想法。我报告的题目是《人工智能：天使还是魔鬼？》。
我想既不是耸人听闻也不是哗众取宠，因为人工智能在普遍被看好的同时，确实富有争议。对于人工智能提出争议的都不是等闲之辈，都是重量级人物。近些年不断上映的关于人工智能、机器智能的科幻大片，的确留给我们很多悬念和问题：人工智能到底是天使还是魔鬼？因为这些科幻大片里面，有些把人工智能塑造为暖男的大白，也有一些塑造成给我们带来恐慌的机器人。
我觉得要回答这个问题，有必要搞清楚人工智能的基本概念、以及人工智能目前能够做什么和不能做什么，还有未来发展走向。
人工智能的基本概念和发展历程
人工智能的概念和这个词ArtificialIntelligence，是1956年在达特茅斯学院暑期研讨班上，一个叫约翰.麦卡锡的年轻人提出的，当时研讨班的主题就是怎么用机器模拟人的智能。当然人工智能相关研究并不是从1956年才开始，之前就有，只是人工智能的概念是那时候提出来的。
人工智能研究的主要目的就是探寻智能本质，研究出具有类人智能的智能机器，比如让机器或者计算机会听、会看、会说、会想、会决策，跟人一样。人工智能的概念提出到今天62年过去了，62年发展历程风风雨雨、曲曲折折，从起步时大家的兴奋、到后来提出了一些让人期待但不可实现的目标、接下来的反思，一直到互联网出现以后大数据的涌现，使得人工智能走上一个新的高潮。
62年的发展历程，我觉得留给我们很多的启示。特别是在今天，人工智能如日中天，火遍全球的当下，实事求是地设定科学目标显得尤为重要。1956年的研讨会有十个年轻人参加，其中一个很乐观，认为到2000年，也就是上世纪末的时候，人工智能有可能达到人的智能，这显然太乐观了。62年确实是一个曲折的发展过程，但是进步是有目共睹的，无论是在理论层面、关键技术还是具体应用。
人工智能的发展现状
1.专用人工智能取得突破性进展
谈到目前人工智能发展的现状，我首先要说的是专用人工智能取得突破性进展。专用人工智能就是让人工智能系统专门做一件事儿，比如下围棋，是面向特定领域或者单一任务的人工智能。它确实取得一些突破性进展，而且比人做的更好。我可以举很多这样的例子。
下围棋的AlphaGo大家很熟悉，BostonDynamics的人形机器人可以跨过障碍物，还有四足机器人像狗一样跑得非常快，可以爬楼梯，一般老百姓看了这些确实会感到一种不安。
BostonDynamics的人形机器人和狗形机器人
还有自动化所唐明研究员他们做的机器鱼，谷歌最新的语音人机对话，还有科大讯飞的语音识别把维语和普通话的互译做的非常好。这几年“刷脸”也就是各种人脸识别非常火爆，我们国家可以说也是走在世界前列。我并不是说人脸识别不好，但确实有局限，比如双胞胎肯定不行。有的时候儿子跟老子也分不出来，比如非常相像的老布什和小布什。
过去二十年我一直在研究虹膜识别，这是人工智能的一个特定领域。瞳孔和眼白之间的中间区域叫做虹膜区域，1936年眼科医生发现每个人虹膜上的花纹都不一样，一岁半以后定形终身不变。目前我们国家很多煤矿的矿工考勤就在大量使用这个技术。黑龙江的一个煤矿，最早他们找到我说能不能用指纹识别，后来发现指纹会脱皮，如果刷脸，上班没有问题，下班煤矿工人就不行了；而虹膜识别没有问题。现在国内很多煤矿都在用这个技术。特别让我高兴的是，两周以前中央电视台报道，虹膜识别可以用于寻找丢失儿童。
这也是一个人工智能能解决的问题：确定你看到的互联网照片有没有被篡改或者被修改。下图从左到右四组照片，相信各位无论是坐第一排还是后面都看不出来差别。我只告诉大家有一排是修改过的，相信大家用肉眼看不出来。这个特定问题人没有办法完成，而人工智能根据图像内容分析可以自动实现篡改检测。人工智能看到篡改部分是绿颜色的，那么第二排图像是修改过的。
这有什么用途？讲一个我几年前的亲身经历。2015年有一天我收到一封信，里面有一张糟糕的照片，把别的男人的头换成我的头，要我一周之内给他寄二十万。我想这个人显然寄错人了，所以各位如果你们有一天也收到这样照片，我可以马上给你验证一下，如果假的我第一时间告诉你，真的我们好好商量怎么处理。特定领域人工智能的成功应用可以举很多例子，这只是挂一漏万。
可以说，专用人工智能取得突破性进展，很大程度（特别是这几年）取决于统计学习或者机器学习的进步。特别是人工智能领域现在火爆的深度学习，尤其是人工智能的深度神经网络。深度学习其实一点都不神秘，只是借鉴了人的大脑在处理信息过程当中的层次化过程。因为深度学习的涌现，大家可以从曲线看到，用于图像分类的标识人工智能或者深度学习识别力已经低于人的错误率，也就是说识别力高于人。包括跟环境的交互，找出最好策略，这就是所谓强化学习。以及我们经常讲魔高一尺道高一丈，在博弈中学习，使得学习能力不断提高，这就是生成对抗学习。这是目前人工智能发展现状，专用人工智能取得突破性进展和人工智能特别火的重要原因就是深度学习、机器学习。
2.人工智能创新创业如火如荼
另外一个值得一提的现状是，技术生态或者创新生态备受关注。科技巨头纷纷推出自己的开源系统、技术软件平台和硬件平台，原因是什么？他们没有忘记信息技术和信息产业发展的历史带给他们的启示。所以从传统的IT操作系统硬件，到现在移动互联网再到新时代的人工智能、IT，无论是谷歌也好、微软也好、百度也好、IBM也好，都要全面转向人工智能。人工智能创新创业如火如荼。
去年一年全球新成立的人工智能创业公司就有一千多家，人工智能领域获得的投资达150多亿美元，同比增长140%以上，确实是如火如荼。在应用方面，可以说“智能+”已经成为一种创新的范式，将各行各业渗透。当然有的是炒作，把传统的数据分析，贴上人工智能的标签。但是人工智能发展迅速是一个客观现状。
人工智能已经加速成为国家战略，我可以举很多这样的例子。过去几年，最早被大家熟悉的“德国工业4.0”，核心就是人工智能；到2018年5月10日，美国白宫组织AI研讨会，成立AI专门委员会，确保人工智能领域美国第一。
3.人工智能的社会影响
人工智能对社会的影响得到了广泛关注。在美国，一些同仁一起签署了有关人工智能发展的阿西洛马23条原则，关注人工智能可能带来的社会影响，以及怎么规范人工智能研究和应用。但是我认为目前人工智能发展的另外一个客观现状是，人工智能领域的误解和炒作普遍存在，有的是有意的，有的是无意的。
比如时不时听到有人讲，人工智能系统将超越人的智能水平，我认为这是炒作。还有人工智能达到几岁小孩的水平，这也是炒作。某一个特定任务人工智能达到五岁小孩水平这可信，笼统讲人工智能或者人工智能达到三岁或者五岁小孩我认为是炒作。这些炒作有的是有意的，有的则是概念误解混淆造成的。比如经常有人把机器学习看成人工智能，但这只是人工智能其中一个研究方向；又把深度学习看成机器学习，但深度学习只是机器学习一种方法；或者把图像识别看成人工智能，这只是人工智能一个方向；或者把大数据看成人工智能、专家系统看成人工智能、机器人看成人工智能……特别是把人工智能与人类智能或者机器人与人类看成零和博弈，你死我活，这些误解我认为是不存在，人和人工智能是可以互补的。
4.人工智能仍处于起步阶段
我前面跟各位的汇报是很多专用人工智能领域取得的突破性进展。经常有人误解，专用人工智能等于通用人工智能，如果有这样的误解很容易说现在人工智能不得了。什么是通用人工智能或者什么是通用智能系统？我们人的大脑就是一个通用智能系统。同样一个大脑，我学习以后可以下围棋也可以下象棋，能够举一反三、融会贯通、思考学习、规划决策，可以说一脑百用。目前的人工智能还有很多不能做的事，而有的事对人来说非常简单。
所以说人工智能总体发展水平仍然处于起步的阶段，美国的DARPA对人工智能现状也是这个观念。2015年我曾经用“四有四无”概括人工智能总体状况，三年以后我觉得还可以这样说。现在人工智能是有智能没有智慧，智慧是高级智能，有意识，有悟性，可以决策。人工智能有智商没有情商，科幻电影中跟人类谈情说爱的人工智能还差得很远。另外，人工智能会计算不会算计，一个词倒一个顺序，这个概念完全不一样。人工智能有专才没有通才，下围棋的阿尔法狗不一定会下象棋。
我举一个具体的例子，现在即使最先进的图象识别算法都无法识别出图像里那只斑点狗。语音翻译现在已经很好了，但大家看这简单的三句话：他吃食堂，他吃面条，他吃大碗。昨天晚上我特意上网用谷歌翻译这几句，翻译不出来，机器翻译把大碗、食堂“吃掉”了。我也试了一下，“那辆白车是黑车”和“能穿多少穿多少”，谷歌翻译也翻译不出来。
看到“欢迎新老师生前来就餐”的横标，相信人类理解起来没有歧义，但是人工智能算法就会有。人类看到这个横标不仅知其然还知其所以然，知道可能是新学期开始或者新食堂开张，但人工智能还做不到。对这个特定问题，它“知其然”都做不到或者至少有歧义。这些局限是因为人工智能还有很多瓶颈。
深度学习很火，但是很大程度上它是黑箱状况。我们还不能完全从数据上论证为什么那么有效，不能完全确保这个多层深层神经网络训练是收敛的，所以有数据瓶颈，深度学习要提供大量已经标注数据，还需要大量的人工；还有它不能举一反三、不能解释，“知其然不知其所以然”，与人类存在很大差距。正因为这些差距，人工智能未来发展还有巨大创新空间。
人工智能的春天刚刚开始
可以说人工智能春天刚刚开始，我提出这一个观点是因为人类社会经历机械化、电气化、信息化的时代以后，正在向智能化社会迈进。人类进入智能化社会以后当然需要智能技术、人工智能支撑和引领。人工智能有望引领新一轮科技革命。世界著名科学家格特纳说人工智能是未来最具颠覆性的技术。具体讲有八个宏观发展趋势我认为值得关注：
第一个是专用走向通用，这是必然的发展趋势。所以因此有人认为，通用智能被认为是人工智能皇冠上面的明珠，大家都很关心这个竞争焦点。
我注意到，美国军方也开始规划通用智能的研究。他们认为通用人工智能和自主武器，是显然优于现有人工智能技术体系发展方向。它只是朝通用人工智能迈了一小步。
第二个，为什么不认同机器人和人类或者人工智能与人类智能是零和博弈，因为人工智能另外一个重要发展趋势，是机器智能到人机混合智能。人类智能和人工智能各有所长，可以互补。所以人工智能一个非常重要的发展趋势，是FromAI(ArtificialIntelligence)toAI（AugmentedIntelligence），两个AI含义不一样。
第三个趋势叫做从“人工+智能”到自主智能系统。为了让深度学习提高性能，需要大量已经标注好的数据。比如给人工智能一幅图像，告诉它图像中哪一块是人、哪一块是草地、哪一块是天空，都要人工标注好，非常费时费力。有人说目前的人工智能有多少智能，取决于辐射多少人工，这话不太精确但大体有这个含义。下一步发展趋势是怎样以极少人工来获得最大程度的智能，人类看书可以学习到知识，机器还做不到。人工采集和标注大样本训练数据，是这些年来深度学习取得成功的一个重要基础或者重要人工基础。所以有人开始试图创建自动机器学习算法，来降低AI的人工成本。
第四个是学科交叉将成为人工智能创新源泉。前面我提到深度学习现在很火爆，它只是借鉴了大脑的原理：信息分层，层次化处理。所以，跟脑科学交叉融合非常重要。实际上无论是《Nature》和《Science》都有这方面成果报道。比如《Nature》发表了一个研究团队开发的一种能自主学习的人工突触，它能提高人工神经网络的学习速度。但大脑到底怎么处理外部视觉信息或者听觉信息的，很大程度还是一个黑箱，这就是脑科学面临的挑战。这两个学科的交叉有巨大创新空间。
第五个是一个明显的趋势，人工智能产业将蓬勃发展，国际上一个比较有名的咨询公司预测，2016到2025年人工智能的产业规模几乎直线上升；我们国家发展规划提出，2030年人工智能核心产业规模将超过1万亿，带动相关产业规模超过10万亿，这个产业是蓬勃发展的，前景显然是非常大的。
第六个大家很关注人工智能可能带来的社会问题和相关伦理问题，因此人工智能的法律法规一定会更加健全。联合国还专门成立了人工智能机器人中心这样的监察机构。前不久，欧盟25个国家签署人工智能合作宣言，共同面对人工智能在伦理法律方面挑战。我们学部也列了这方面的一个题目。
欧洲25个国家签署《人工智能合作宣言》，共同面对人工智能在伦理、法律等方面的挑战
第七个，人工智能将成为更多国家的战略选择。一些国家已经把人工智能上升为国家战略，越来越多国家一定会做出同样举措。包括智利，加拿大，韩国等等。
最后一条就是人工智能的教育会全面普及。教育部专门发布了高校人工智能的行动计划。国务院新的人工智能发展规划也指出，要支持开展形式多样的人工智能科普活动。美国科技委员会也有这样的内容。所以这是大家值得关注的另外一个方面。
对于人工智能的未来发展方向，我只是挂一漏万，以我个人粗浅认识觉得这八个方面值得关注。这里面既有科学研究层面，也有产业应用层面，也有国家战略和政策法规层面。所以在科学研究层面我觉得特别值得关注是：从专用到通用，从人工智能到人机融合、混合。然后是借鉴脑科学。
总结一下我今天的报告：
第一，人工智能经过六十多年发展已经取得重大进展，但总体上还处于初级阶段。
第二，人工智能既具有巨大理论与技术创新空间，也具有广阔应用前景。相信你们也许在琢磨我没有明确回答题目中提出的问题，人工智能到底是天使还是魔鬼？
下面就是我的答案：高科技本身没有天使和魔鬼之分，人工智能也是如此，这一把双刃剑是天使还是魔鬼取决于人类自身。人工智能在天使手里是天使，在魔鬼手里就是魔鬼。因此我们有必要未雨绸缪形成合力，确保人工智能正面效应，确保人工智能造福于人类。谢谢大家。
谭铁牛
我国模式识别与计算机视觉专家。中国科学院院士，英国皇家工程院外籍院士，发展中国家科学院院士，巴西科学院外籍院士，现任中联办副主任，中国人工智能学会副理事长，国际电子电气工程师学会(IEEE)和国际模式识别学会Fellow，国际模式识别学会第一副主席、IEEE生物识别理事会主席等职。主要从事图像处理、计算机视觉和模式识别等人工智能领域的研究，他的主要科学贡献包括：提出了基于定序测量的虹膜识别理论，解决了虹膜图像获取、虹膜区域分割和虹膜特征表达等难题；提出了基于环境约束的视觉计算方法，使计算机视觉更加符合人的视觉机理。
文章首发于科学大院，仅代表作者观点，不代表科学大院立场。转载请联系cas@cnic.cn。科学大院是中科院官方科普微平台，由中科院科学传播局主办、中国科普博览团队运营，致力于最新科研成果的深度解读、社会热点事件的科学发声。
2023年中国人工智能行业发展前景如何
中商情报网讯：人工智能是引领未来的新兴战略性技术，是驱动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。我国十四五规划纲要明确大力发展人工智能产业，打造人工智能产业集群以及深入赋能传统行业成为重点。
一、人工智能市场现状
1.市场规模增长显著
人工智能是一种应用广泛的技术，在机器的帮助下重塑人类整合信息、分析数据和获取洞察的过程，帮助人类提高效率、优化决策判断，已成为科技创新的关键领域和数字经济时代的重要支柱。数据显示，2021年我国人工智能行业市场规模达1987亿元，2017-2021期间年均复合增长率为58.1%，预计2023年我国人工智能市场规模将达3043亿元。
数据来源：中商产业研究院整理
2.市场占比分析
按照应用领域，我国人工智能可分为决策类人工智能、视觉人工智能、语音及语义人工智能和人工智能机器人。其中，视觉人工智能市场占比最高，达43.3%；决策类人工智能、语音及语义人工智能、人工智能机器人，占比分别为23.7%、18.1%、14.8%。
数据来源：中商产业研究院整理
3.下游应用分析
从应用领域来看，目前我国人工智能在政府、金融、互联网、零售等领域的人机对话、远程作业、营销运营、决策支持等诸多环节存在不同程度的应用。其中，政府城市管理和运营的市场份额接近50%，成为推动我国人工智能行业发展的重要动力。互联网、金融应用占比分别为18%、12%。
数据来源：iResearch、中商产业研究院整理
二、企业分析
1.地域分布
从地域分布角度来看，我国人工智能企业多分布于京津冀、长三角以及珠三角地区，占比分别为44.8%、28.7%、16.9%，代表省市包括北京市、上海市、浙江省、广东省等。
数据来源：中商产业研究院整理
2.企业投融资情况
2017-2022年，中国人工智能投融资数量总体呈增长趋势。在社会发展、政策助推等因素的影响下，2021年我国人工智能投资数量达1044起，投资金额达3053.2亿元，为近年来最高。截至2022年12月28日，我国人工智能行业投资数量为679起，投资金额达1446.38亿元。
数据来源：IT桔子、中商产业研究院整理
3.企业排行榜
数据来源：《互联网周刊》、中商产业研究院整理
三、行业发展前景
1.国家战略引领促进行业发展
人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。我国把人工智能放在国家战略层面，出台了一系列重要政策鼓励支持人工智能的发展。《新一代人工智能发展规划》明确指出了到2030年我国新一代人工智能发展“三步走”的战略目标。十四五规划中明确提出“推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合”。因此，在国家战略引领与政策支持下，我国人工智能行业正面临重要的发展机遇期。
2.“新技术”、“新基建”推动行业进步发展
人工智能、大数据、物联网、云计算、5G等新一代信息技术相互联系、相互促进。随着我国新型城镇化的持续推进，新型基础设施的建设也将大规模展开。《2021年政府工作报告》提出重点支持包括新型基础设施在内的“两新一重”建设。未来，5G、城际高速铁路及轨道交通、大数据中心、人工智能等新型基础设施的持续较快建设，将进一步促进人工智能行业的快速发展。
3.下游领域规模优势为行业提供广阔空间
我国人工智能技术的商业化应用，拥有其他国家难以匹及的规模优势。目前，我国人工智能已广泛应用于城市管理、金融、零售等诸多领域。我国在上述领域拥有庞大的产业规模，并在全球范围占据重要地位。随着人工智能技术应用进程加快与程度加深，下游领域庞大的产业规模将为我国人工智能创造广阔的应用市场，行业未来发展潜力巨大。
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党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明了方向。2018世界人工智能大会9月17日在上海开幕，习总书记致信祝贺并强调指出人工智能发展应用将有力提高经济社会发展智能化水平，有效增强公共服务和城市管理能力。深入学习领会习总书记关于人工智能的一系列重要论述，务实推进我国《新一代人工智能发展规划》，有效规避人工智能“鸿沟”，着力收获人工智能“红利”，对建设世界科技强国、实现“两个一百年”的奋斗目标具有重大战略意义。
一、引言
1956年人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）的概念被正式提出，标志着人工智能学科的诞生，其发展目标是赋予机器类人的感知、学习、思考、决策和行动等能力。经过60多年的发展，人工智能已取得突破性进展，在经济社会各领域开始得到广泛应用并形成引领新一轮产业变革之势，推动人类社会进入智能化时代。美国、日本、德国、英国、法国、俄罗斯等国家都制定了发展人工智能的国家战略，我国也于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏等地政府也相继出台推动人工智能发展的相关政策文件，社会各界对人工智能的重大战略意义已形成广泛共识。
跟其他高科技一样，人工智能也是一把双刃剑。如何认识人工智能的社会影响，也有“天使派”和“魔鬼派”之分。“天使派”认为，人工智能领域的科技创新和成果应用取得重大突破，有望引领第四次工业革命，对社会、经济、军事等领域将产生变革性影响，在制造、交通、教育、医疗、服务等方面可以造福人类；“魔鬼派”认为，人工智能是人类的重大威胁，比核武器还危险，有可能引发第三次世界大战。2018年2月，牛津大学、剑桥大学和OpenAI公司等14家机构共同发布题为《人工智能的恶意使用：预测、预防和缓解》的报告，指出人工智能可能给人类社会带来数字安全、物理安全和政治安全等潜在威胁，并给出了一些建议来减少风险。
总体上看，已过花甲之年的人工智能当前的发展具有“四新”特征：以深度学习为代表的人工智能核心技术取得新突破、“智能+”模式的普适应用为经济社会发展注入新动能、人工智能成为世界各国竞相战略布局的新高地、人工智能的广泛应用给人类社会带来法律法规、道德伦理、社会治理等方面一系列的新挑战。因此人工智能这个机遇与挑战并存的新课题引起了全球范围内的广泛关注和高度重视。虽然人工智能未来的创新发展还存在不确定性，但是大家普遍认可人工智能的蓬勃兴起将带来新的社会文明，将推动产业变革，将深刻改变人们的生产生活方式，将是一场影响深远的科技革命。
为了客观认识人工智能的本质内涵和创新发展，本报告在简要介绍人工智能基本概念与发展历程的基础上，着重分析探讨人工智能的发展现状和未来趋势，试图揭示人工智能的真实面貌。很显然，在当下人工智能蓬勃发展的历史浪潮中如何选择中国路径特别值得我们深入思考和探讨。因此，本报告最后就我国人工智能发展态势、存在问题和对策建议也进行了阐述。
二、人工智能的发展历程与启示
1956年夏，麦卡锡（JohnMcCarthy）、明斯基（MarvinMinsky）、罗切斯特（NathanielRochester）和香农（ClaudeShannon）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”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。人工智能的目标是模拟、延伸和扩展人类智能，探寻智能本质，发展类人智能机器。人工智能充满未知的探索道路曲折起伏，如何描述1956年以来60余年的人工智能发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能60余年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。人工智能概念在1956年首次被提出后，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、LISP表处理语言等，掀起了人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：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了低谷。
三是应用发展期：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，推动人工智能走入了应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：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：90年代中-2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，信息与数据的汇聚不断加速，互联网应用的不断普及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，这些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（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）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，大幅跨越科学与应用之间的“技术鸿沟”，图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等具有广阔应用前景的人工智能技术突破了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术瓶颈，人工智能发展进入爆发式增长的新高潮。
通过总结人工智能发展历程中的经验和教训，我们可以得到以下启示：
（一）尊重学科发展规律是推动学科健康发展的前提。科学技术的发展有其自身的规律，顺其者昌，违其者衰。人工智能学科发展需要基础理论、数据资源、计算平台、应用场景的协同驱动，当条件不具备时很难实现重大突破。
（二）基础研究是学科可持续发展的基石。加拿大多伦多大学杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）教授坚持研究深度神经网络30年，奠定人工智能蓬勃发展的重要理论基础。谷歌的DeepMind团队长期深入研究神经科学启发的人工智能等基础问题，取得了阿尔法狗等一系列重大成果。
（三）应用需求是科技创新的不竭之源。引领学科发展的动力主要来自于科学和需求的双轮驱动。人工智能发展的驱动力除了知识与技术体系内在矛盾外，贴近应用、解决用户需求是创新的最大源泉与动力。比如专家系统人工智能实现了从理论研究走向实际应用的突破，近些年来安防监控、身份识别、无人驾驶、互联网和物联网大数据分析等实际应用需求带动了人工智能的技术突破。
（四）学科交叉是创新突破的“捷径”。人工智能研究涉及信息科学、脑科学、心理科学等，上世纪50年代人工智能的出现本身就是学科交叉的结果。特别是脑认知科学与人工智能的成功结合，带来了人工智能神经网络几十年的持久发展。智能本源、意识本质等一些基本科学问题正在孕育重大突破，对人工智能学科发展具有重要促进作用。
（五）宽容失败应是支持创新的题中应有之义。任何学科的发展都不可能一帆风顺，任何创新目标的实现都不会一蹴而就。人工智能60余载的发展生动地诠释了一门学科创新发展起伏曲折的历程。可以说没有过去发展历程中的“寒冬”就没有今天人工智能发展新的春天。
（六）实事求是设定发展目标是制定学科发展规划的基本原则。达到全方位类人水平的机器智能是人工智能学科宏伟的终极目标，但是需要根据科技和经济社会发展水平来设定合理的阶段性研究目标，否则会有挫败感从而影响学科发展，人工智能发展过程中的几次低谷皆因不切实际的发展目标所致。
三、人工智能的发展现状与影响
人工智能经过60多年的发展，理论、技术和应用都取得了重要突破，已成为推动新一轮科技和产业革命的驱动力，深刻影响世界经济、政治、军事和社会发展，日益得到各国政府、产业界和学术界的高度关注。从技术维度来看，人工智能技术突破集中在专用智能，但是通用智能发展水平仍处于起步阶段；从产业维度来看，人工智能创新创业如火如荼，技术和商业生态已见雏形；从社会维度来看，世界主要国家纷纷将人工智能上升为国家战略，人工智能社会影响日益凸显。
（一）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。面向特定领域的人工智能技术（即专用人工智能）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，因此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，统计学习是专用人工智能走向实用的理论基础。深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习理论在计算机视觉、语音识别、自然语言理解、人机博弈等方面取得成功应用。例如，阿尔法狗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，语音识别系统5.1%的错误率比肩专业速记员，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平，等等。
（二）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。虽然包括图像识别、语音识别、自动驾驶等在内的专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用智能系统的研究与应用仍然是任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。美国国防高级研究计划局（DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，简称DARPA）把人工智能发展分为三个阶段：规则智能、统计智能和自主智能，认为当前国际主流人工智能水平仍然处于第二阶段，核心技术依赖于深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习，AI系统在信息感知（Perceiving）、机器学习（Learning）等智能水平维度进步显著，但是在概念抽象（Abstracting）和推理决策（Reasoning）等方面能力还很薄弱。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。
（三）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，在其2017年的年度开发者大会上，谷歌明确提出发展战略从“MobileFirst”（移动优先）转向“AIFirst”（AI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，麦肯锡报告2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长，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%。
（四）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（IT）和产业的发展史就是新老IT巨头抢滩布局IT创新生态的更替史。例如，传统信息产业IT（InformationTechnology）代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网IT（InternetTechnology）代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等，目前智能科技IT（IntelligentTechnology）的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AI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GPU服务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。在技术生态方面，人工智能算法、数据、图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）/张量处理器（TensorProcessingUnit，简称TPU）/神经网络处理器（NeuralnetworkProcessingUnit，NPU）计算、运行/编译/管理等基础软件已有大量开源资源，例如谷歌的TensorFlow第二代人工智能学习系统、脸书的PyTorch深度学习框架、微软的DMTK分布式学习工具包、IBM的SystemML开源机器学习系统等；此外谷歌、IBM、英伟达、英特尔、苹果、华为、中国科学院等积极布局人工智能领域的计算芯片。在人工智能商业和应用生态布局方面，“智能+X”成为创新范式，例如“智能+制造”、“智能+医疗”、“智能+安防”等，人工智能技术向创新性的消费场景和不同行业快速渗透融合并重塑整个社会发展，这是人工智能作为第四次技术革命关键驱动力的最主要表现方式。人工智能商业生态竞争进入白热化，例如智能驾驶汽车领域的参与者既有通用、福特、奔驰、丰田等传统龙头车企，又有互联网造车者如谷歌、特斯拉、优步、苹果、百度等新贵。
（五）人工智能上升为世界主要国家的重大发展战略。人工智能正在成为新一轮产业变革的引擎，必将深刻影响国际产业竞争格局和一个国家的国际竞争力。世界主要发达国家纷纷把发展人工智能作为提升国际竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧积极谋划政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。无论是德国的“工业4.0”、美国的“工业互联网”、日本的“超智能社会”、还是我国的“中国制造2025”等重大国家战略，人工智能都是其中的核心关键技术。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，开启了我国人工智能快速创新发展的新征程。
（六）人工智能的社会影响日益凸显。人工智能的社会影响是多元的，既有拉动经济、服务民生、造福社会的正面效应，又可能出现安全失控、法律失准、道德失范、伦理失常、隐私失密等社会问题，以及利用人工智能热点进行投机炒作从而存在泡沫风险。首先，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，促进社会生产力的整体跃升，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发展积极正面影响。与此同时，我们也要看到人工智能引发的法律、伦理等问题日益凸显，对当下的社会秩序及公共管理体制带来了前所未有的新挑战。例如，2016年欧盟委员会法律事务委员会提交一项将最先进的自动化机器人身份定位为“电子人（electronicpersons）”的动议，2017年沙特阿拉伯授予机器人“索菲亚”公民身份，这些显然冲击了传统的民事主体制度。那么，是否应该赋予人工智能系统法律主体资格？另外在人工智能新时代，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都需要我们从法律法规、道德伦理、社会管理等多个角度提供解决方案。
由于人工智能与人类智能密切关联且应用前景广阔、专业性很强，容易造成人们的误解，也带来了不少炒作。例如，有些人错误地认为人工智能就是机器学习（深度学习），人工智能与人类智能是零和博弈，人工智能已经达到5岁小孩的水平，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。这些错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。还有不少人对人工智能预期过高，以为通用智能很快就能实现，只要给机器人发指令就可以干任何事。另外，有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益的现象时有发生。因此，我们有义务向社会大众普及人工智能知识，引导政府、企业和广大民众科学客观地认识和了解人工智能。
四、人工智能的发展趋势与展望
人工智能经过六十多年的发展突破了算法、算力和算料（数据）等“三算”方面的制约因素，拓展了互联网、物联网等广阔应用场景，开始进入蓬勃发展的黄金时期。从技术维度看，当前人工智能处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有数据、能耗、泛化、可解释性、可靠性、安全性等诸多瓶颈，创新发展空间巨大，从专用到通用智能，从机器智能到人机智能融合，从“人工+智能”到自主智能，后深度学习的新理论体系正在酝酿；从产业和社会发展维度看，人工智能通过对经济和社会各领域渗透融合实现生产力和生产关系的变革，带动人类社会迈向新的文明，人类命运共同体将形成保障人工智能技术安全、可控、可靠发展的理性机制。总体而言，人工智能的春天刚刚开始，创新空间巨大，应用前景广阔。
（一）从专用智能到通用智能。如何实现从狭义或专用人工智能（也称弱人工智能，具备单一领域智能）向通用人工智能（也称强人工智能，具备多领域智能）的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是国际研究与应用领域的挑战问题。2016年10月美国国家科学技术委员会发布了《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。DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯（DemisHassabis）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7月成立了通用人工智能实验室，100多位感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
（二）从人工智能到人机混合智能。人工智能的一个重要研究方向就是借鉴脑科学和认知科学的研究成果，研究从智能产生机理和本质出发的新型智能计算模型与方法，实现具有脑神经信息处理机制和类人智能行为与智能水平的智能系统。在美国、欧盟、日本等国家和地区纷纷启动的脑计划中，类脑智能已成为核心目标之一。英国工程与自然科学研究理事会EPSRC发布并启动了类脑智能研究计划。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。人机混合智能得到了我国新一代人工智能规划、美国脑计划、脸书（脑机语音文本界面）、特斯拉汽车创始人埃隆·马斯克（人脑芯片嵌入和脑机接口）等的高度关注。
（三）从“人工+智能”到自主智能系统。当前人工智能的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：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（非常费时费力）、用户需要人工适配智能系统等。因此已有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AI”。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AI人员成本。
（四）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、材料等传统科学的发展。例如，2018年美国麻省理工学院启动的“智能探究计划”（MITIntelligenceQuest）就联合了五大学院进行协同攻关。
（五）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十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，在现有基础上能够提高劳动生产率40%；美、日、英、德、法等12个发达国家（现占全球经济总量的一半）到2035年，年经济增长率平均可以翻一番。2018年麦肯锡的研究报告表明到2030年人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
（六）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》白皮书中指出未来五年人工智能提升各行业运转效率，其中教育业提升82%，零售业71%，制造业64%，金融业58%。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。
（七）人工智能领域的国际竞争将日趋激烈。“未来谁率先掌握人工智能，谁就能称霸世界”。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》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国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》报告即提出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。
（八）人工智能的社会学将提上议程。水能载舟，亦能覆舟。任何高科技也都是一把双刃剑。随着人工智能的深入发展和应用的不断普及，其社会影响日益明显。人工智能应用得当、把握有度、管理规范，就能有效控制负面风险。为了确保人工智能的健康可持续发展并确保人工智能的发展成果造福于民，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，深入分析人工智能对未来经济社会发展的可能影响，制定完善的人工智能法律法规，规避可能风险，确保人工智能的正面效应。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。2018年4月，欧洲25个国家签署了《人工智能合作宣言》，从国家战略合作层面来推动人工智能发展，确保欧洲人工智能研发的竞争力，共同面对人工智能在社会、经济、伦理及法律等方面的机遇和挑战。
五、我国人工智能的发展态势与思考
我国当前人工智能发展的总体态势良好。中国信通院联合高德纳咨询公司（Gartner）于2018年9月发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》报告统计，我国（不含港澳台地区）人工智能企业总数位列全球第二（1040家），仅次于美国（2039家）。在人工智能总体水平和应用方面，我国也处于国际前列，发展潜力巨大，有望率先突破成为全球领跑者。但是我们也要清醒地看到，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。
一是高度重视。党和国家高度重视并大力发展人工智能。党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明方向。2016年7月习总书记明确指出，人工智能技术的发展将深刻改变人类社会生活，改变世界，应抓住机遇，在这一高技术领域抢占先机。在党的十九大报告中，习总书记强调“要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。在2018年两院院士大会上，习总书记再次强调要“推进互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，做大做强数字经济”。在2017年和2018年的《政府工作报告》中，李克强总理都提到了要加强新一代人工智能发展。2017年7月，国务院发布了《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，人工智能将成为今后一段时期的国家重大战略。发改委、工信部、科技部、教育部、中央网信办等国家部委和北京、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。
二是态势喜人。根据2017年爱思唯尔（Elsevier）文献数据库SCOPUS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。从2012年开始，我国在人工智能领域新增专利数量已经开始超越美国。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成全球人工智能投融资规模最大国家，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。近两年，清华大学、北京大学、中国科学院大学、浙江大学、上海交通大学、南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（CCAI）已连续成功召开四届、规模不断扩大，人工智能领域的教育、科研与学术活动层出不穷。
三是差距不小。我国人工智能在基础研究、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较大差距。英国牛津大学2018年的一项研究报告指出中国的人工智能发展能力大致为美国的一半水平。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，存在“头重脚轻”的不均衡现象。在Top700全球AI人才中，中国虽然名列第二，但入选人数远远低于占一半数量的美国。据领英《全球AI领域人才报告》统计，截至2017年一季度全球人工智能领域专业技术人才数量超过190万，其中美国超过85万，我国仅超过5万人，排名全球第7位。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家AI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。我国制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快，对可能产生的社会影响还缺少深度分析。
四是前景看好。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。
人类社会已开始迈入智能化时代，人工智能引领社会发展是大势所趋，不可逆转。经历六十余年积累后，人工智能开始进入爆发式增长的红利期。伴随着人工智能自身的创新发展和向经济社会的全面渗透，这个红利期将持续相当长的时期。现在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、展现中国智慧需要深入思考。
（一）树立理性务实的发展理念。围棋人机大战中阿尔法狗战胜李世石后，社会大众误以为人工智能已经无所不能，一些地方政府、社会企业、风险资金因此不切实际一窝蜂发展人工智能产业，一些别有用心的机构则有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益。这种“一拥而上、一哄而散”的跟风行为不利于人工智能的健康可持续发展。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。根据高德纳咨询公司发布的技术发展曲线，当前智能机器人、认知专家顾问、机器学习、自动驾驶等人工智能热门技术与领域正处于期望膨胀期，但是通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初步阶段，人工智能还有很多“不能”，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。因此发展人工智能不能以短期牟利为目的，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，并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。
（二）加强基础扎实的原创研究。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。在此发展的临界点，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。根据2017年爱思唯尔文献数据库SCOPUS统计结果，尽管我国在人工智能领域发表的论文数量已经排名世界第一，但加权引文影响力则只排名34位。为了客观评价我国在人工智能基础研究方面的整体实力，我们搜索了SCI期刊、神经信息处理系统大会（ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems，简称NIPS）等主流人工智能学术会议关于通用智能、深度学习、类脑智能、脑智融合、人机博弈等关键词的论文统计情况，可以清楚看到在人工智能前沿方向中国与美国相比基础实力存在巨大差距：在高质量论文数量方面（按中科院划定的SCI一区论文标准统计），美国是中国的5.34倍（1325:248）；在人才储备方面（SCI论文通讯作者），美国是中国的2.12倍（4804:2267）。
我国应对标国际最高水平，建设面向未来的人工智能基础科学研究中心，重点发展原创性、基础性、前瞻性、突破性的人工智能科学。应该鼓励科研人员瞄准人工智能学科前沿方向开展引领性原创科学研究，通过人工智能与脑认知、神经科学、心理学等学科的交叉融合，重点聚焦人工智能领域的重大基础性科学问题，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。
（三）构建自主可控的创新生态。美国谷歌、IBM、微软、脸书等企业在AI芯片、服务器、操作系统、开源算法、云服务、无人驾驶等方面积极构建创新生态、抢占创新高地，已经在国际人工智能产业格局中占据先机。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，国际影响力有待提高。美国对中兴通讯发禁令一事充分说明自主可控“核高基”技术的重要性，我国应该吸取在核心电子器件、高端通用芯片及基础软件方面依赖进口的教训，避免重蹈覆辙，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，如军民融合、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。
另外，我们需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，并通过标准实施加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
（四）建立协同高效的创新体系。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，但是单一的创新主体很难实现政策、市场、技术、应用等方面的全面突破。目前我国学术界、产业界、行业部门在人工智能发展方面各自为政的倾向比较明显，数据资源开放共享不够，缺少对行业资源的有效整合。相比而言，美国已经形成了全社会、全场景、全生态协同互动的人工智能协同创新体系，军民融合和产学研结合都做得很好。我国应在体制机制方面进一步改革创新，建立“军、政、产、学、研、用”一体的人工智能协同创新体系。例如，国家进行顶层设计和战略规划，举全国优势力量设立军事智能的研发和应用平台，提供“人工智能+X”行业融合、打破行业壁垒和行政障碍的激励政策；科技龙头企业引领技术创新生态建设，突破人工智能的重大技术瓶颈；高校科研机构进行人才培养和原始创新，着力构建公共数据资源与技术平台，共同建设若干标杆性的应用创新场景，推动成熟人工智能技术在城市、医疗、金融、文化、农业、交通、能源、物流、制造、安全、服务、教育等领域的深度应用，建设低成本高效益广范围的普惠型智能社会。
（五）加快创新人才的教育培养。发展人工智能关键在人才，中高端人才短缺已经成为我国人工智能做大做强的主要瓶颈。另外，我国社会大众的人工智能科技素养也需要进一步提升，每一个人都需要去适应人工智能时代的科技浪潮。在加强人工智能领军人才培养引进的同时，要面向技术创新和产业发展多层次培养人工智能创新创业人才。《新一代人工智能发展规划》提出逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能课程。目前人工智能科普活动受到各地学校的欢迎，但是缺少通俗易懂的高质量人工智能科普教材、寓教于乐的实验设备和器材、开放共享的教学互动资源平台。国家相关部门应高度重视人工智能教育领域的基础性工作，增加投入，组织优势力量，加强高水平人工智能教育内容和资源平台建设，加快人工智能专业的教学师资培训，从教材、教具、教师等多个环节全面保障我国人工智能教育工作的开展。
（六）推动共担共享的全球治理。人工智能将重塑全球政治和经济格局，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将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。美国、日本、德国等通过人工智能和机器人的技术突破和广泛应用弥补他们的人力成本劣势，希望制造业从新兴国家回流发达国家。目前看，我国是发展中国家阵容中唯一有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应采取不同于一些国家的“经济垄断主义、技术保护主义、贸易霸凌主义”路线，尽快布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合国家“一带一路”战略，向亚洲、非洲、南美等经济欠发达地区输出高水平、低成本的“中国智造”成果、提供人工智能时代的中国方案，为让人工智能时代的“智能红利”普惠人类命运共同体做出中国贡献！
（七）制定科学合理的法律法规。要想实实在在收获人工智能带来的红利，首先应保证其安全、可控、可靠发展。美国和欧洲等发达国家和地区十分重视人工智能领域的法律法规问题。美国白宫多次组织这方面的研讨会、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；科研人员自发签署23条“阿西洛马人工智能原则”，意图在规范人工智能科研及应用等方面抢占先机。我国在人工智能领域的法律法规制定及风险管控方面相对滞后，这种滞后局面与我国现阶段人工智能发展的整体形势不相适应，并可能成为我国人工智能下一步创新发展的一大掣肘。因此，有必要大力加强人工智能领域的立法研究，制定相应的法律法规，建立健全公开透明的人工智能监管体系，构建人工智能创新发展的良好法规环境。
（八）加强和鼓励人工智能社会学研究。人工智能的社会影响将是深远的、全方位的。我们当未雨绸缪，从国家安全、社会治理、就业结构、伦理道德、隐私保护等多个维度系统深入研究人工智能可能的影响，制定合理可行的应对措施，确保人工智能的正面效应。应大力加强人工智能领域的科普工作，打造科技与伦理的高效对话机制和沟通平台，消除社会大众对人工智能的误解与恐慌，为人工智能的发展营造理性务实、积极健康的社会氛围。
六、结束语
人工智能经过60多年的发展，进入了创新突破的战略机遇期和产业应用的红利收获期，必将对生产力和产业结构以及国际格局产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。但是，我们需要清醒看到通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初级阶段，人工智能不是万能，人工智能还有很多“不能”。我们应当采取理性务实的发展路径，扎实推进基础研究、技术生态、人才培养、法律规范等方面的工作，在开放中创新，在创新中发展，全速跑赢智能时代，着力建设人工智能科技强国！
（主讲人系中国科学院院士）