發(fā)布時間：2024-01-11 16:57:07
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領(lǐng)域的橋梁，我們?yōu)槟x了8篇的人工智能技術(shù)創(chuàng)新樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發(fā)，請盡情閱讀。
關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；教學(xué)方法；編程能力
中圖分類號：TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）16-3865-02
1 概述
2008年11月16日，中國科協(xié)成立50周年新聞會在北京召開。在新聞會上，“五個10”系列評選活動，即10位傳播科技的優(yōu)秀人物、10部公眾喜愛的科普作品、10個公眾關(guān)注的科技問題、10個影響中國的科技事件、10項引領(lǐng)未來的科學(xué)技術(shù)評選結(jié)果揭曉。10項引領(lǐng)未來的科學(xué)技術(shù)是：基因修飾技術(shù)；未來家庭機(jī)器人；新型電池；人工智能技術(shù)；超高速交通工具；干細(xì)胞技術(shù)；光電信息技術(shù)；可服用診療芯片；感冒疫苗；無線能量傳輸技術(shù)。
人工智能技術(shù)學(xué)科是計算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機(jī)器的一個分支。指人類的各種腦力勞動或智能行為，諸如判斷、推理、證明、判別、感知、理解、通信、設(shè)計、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動，可以用某種智能化的機(jī)器來予以人工實現(xiàn)[1]。
通過《人工智能技術(shù)》課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)生對人工智能技術(shù)的發(fā)展概況、基本原理和應(yīng)用領(lǐng)域有深入了解、對主要技術(shù)及應(yīng)用有一定掌握，并對現(xiàn)代人工智能技術(shù)發(fā)展的方向有所研究。通過人工智能技術(shù)課程的學(xué)習(xí)與研究，啟發(fā)學(xué)生對人工智能技術(shù)的興趣，培養(yǎng)知識創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新能力，并能將人工智能技術(shù)融入到今后所開發(fā)的計算機(jī)軟件之中。
《人工智能技術(shù)》是一門眾多學(xué)科交叉的新興課程，其涵蓋范圍廣，涉及知識點多，知識更新快，內(nèi)容抽象，不容易理解，理論性強(qiáng)，而且需要較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和較強(qiáng)的邏輯思維能力，這給該課程的講授帶來了一定困難?！度斯ぶ悄芗夹g(shù)》也是一門應(yīng)用型學(xué)科，怎樣將理論運用到實踐中，使學(xué)生將學(xué)到的人工智能技術(shù)知識和思想運用到自己的實際課題，這也是該課程需要解決的問題之一。
因此，對《人工智能技術(shù)》課程教學(xué)來說，我們要了解課程的最新信息，把握課程的特點，幫助學(xué)生找到好的學(xué)習(xí)方法，使他們能充分發(fā)揮自己的創(chuàng)新思維能力，提高學(xué)習(xí)興趣，該文給出了《人工智能技術(shù)》課程的教學(xué)與實踐的探索。
2 教學(xué)與實踐的探索
2.1 教材和實驗教學(xué)內(nèi)容的選取
1） 人工智能技術(shù)是整個計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展最快，知識更新最快，最前沿的學(xué)科之一。在教材選用方面，我們采用了蔡自興教授等主編，由高等教育出版社出版的《人工智能基礎(chǔ)》這本教材。蔡自興教授的主要研究領(lǐng)域為人工智能、機(jī)器人學(xué)和智能控制等。這本教材是作者在美國國家工程院院士、普度大學(xué)教授傅京孫先生的指導(dǎo)和鼓勵下編寫，借鑒了國內(nèi)外人工智能技術(shù)研究領(lǐng)域?qū)＜业淖钚卵芯砍晒蛯W(xué)術(shù)書籍的長處，該書比較全面地介紹了人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)知識與技術(shù)，材料新，易于理解，兼顧基礎(chǔ)及應(yīng)用[2]。
此外，我們還給學(xué)生自主學(xué)習(xí)提供多種類型的學(xué)習(xí)資料，其中包括參考書目，如：Russel S， Norvig P.等編著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一書，人工智能技術(shù)國內(nèi)外期刊，如電子學(xué)報，計算機(jī)學(xué)報，人工智能與模式識別，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技術(shù)會議，使學(xué)生能夠掌握人工智能技術(shù)的更多前沿動態(tài)，提高學(xué)習(xí)興趣。
2） 配套的實驗教學(xué)內(nèi)容?！度斯ぶ悄芗夹g(shù)》是一門理論性和實踐性都很強(qiáng)的課程，實踐性教學(xué)環(huán)節(jié)對該課程尤為重要。除了完成課本上的作業(yè)之外，還注重實驗教學(xué)，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力、算法設(shè)計能力和編程能力。首先，每個章節(jié)設(shè)置相應(yīng)的實驗，而實驗內(nèi)容經(jīng)過嚴(yán)格的考慮，如：五子棋游戲，產(chǎn)生式系統(tǒng)，旅行商問題，傳教士和野人問題，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)簡單的分類，遺傳算法、人工生命程序等，要求學(xué)生運用所學(xué)章節(jié)的知識，獨立地設(shè)計和實現(xiàn)實驗內(nèi)容。實驗報告包括簡述實驗原理及方法，給出程序設(shè)計流程圖，源程序清單，實驗結(jié)果及分析等內(nèi)容，通過這種方式，進(jìn)一步加強(qiáng)學(xué)生的信息獲取能力和研究能力。
2.2 教學(xué)方法和手段的改革
人工智能技術(shù)課程交叉性強(qiáng)，涉及面廣，傳統(tǒng)的教學(xué)方法手段單一，缺少交流，課堂氣氛沉悶，激發(fā)不起學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，教學(xué)效果不理想。人工智能技術(shù)這門課程內(nèi)容抽象，如何激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣是本課程需要解決的主要問題，也是關(guān)系教學(xué)改革成敗的關(guān)鍵。本課程需采用多種方法進(jìn)行教學(xué)，以此來激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。
1） 問題啟發(fā)式教學(xué)。《人工智能技術(shù)》這門課程中有很多似是而非、引人入勝的問題，主要是用計算機(jī)模擬人類的智能來解決這種問題。在教學(xué)中，有目的的提出這些問題，鼓勵學(xué)生思考，提出自己的想法和解決方案，并進(jìn)行分析和比較，這樣強(qiáng)化學(xué)生的主動學(xué)習(xí)意識，提高學(xué)習(xí)積極性[3]。
2） 個性化學(xué)習(xí)和因材施教。學(xué)生中存在計算機(jī)專業(yè)和非計算機(jī)專業(yè)本科畢業(yè)的差別，由于他們每個人的基礎(chǔ)不同，有的計算機(jī)知識比較匱乏，因此有必要針對每個學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度，課堂作業(yè)和實驗報告情況進(jìn)行及時評估，對學(xué)生提出個性化的教學(xué)。例如：在實驗教學(xué)中，要求有能力和興趣的學(xué)生可以做探究性和創(chuàng)新性的附加實驗，從而引導(dǎo)學(xué)生發(fā)揮個性的空間，而對稍微吃力的學(xué)生則要求完成基本的實驗，更注重基礎(chǔ)知識的學(xué)習(xí)和夯實，這樣就能達(dá)到因材施教的目的。同時對不同層次的學(xué)生進(jìn)行分析，進(jìn)一步提出學(xué)習(xí)建議，并進(jìn)行有針對性的指導(dǎo)。
3） 多媒體使用和多學(xué)科知識的融合。本課程PPT課件圖文并茂，提綱挈領(lǐng)，便于學(xué)生理解。課堂講授、板書與PPT手段相結(jié)合，注重課程中的關(guān)鍵詞用英文表示，并適當(dāng)指定英文參考書，使學(xué)生能夠接觸國外文獻(xiàn)資料，加深對學(xué)習(xí)內(nèi)容的理解，獲得更寬廣的知識。PPT課件運用了大量多媒體技術(shù)，如動畫、聲音、圖像，通過動畫和視頻演示抽象的概念、算法和過程，使人工智能技術(shù)中抽象的知識形象化，在課件中融入了文學(xué)，歷史等其他學(xué)科的相關(guān)知識，便于學(xué)生較好地理解知識難點和重點[4]。
4） 師生互動和課內(nèi)外答疑。在教學(xué)中，改變了傳統(tǒng)的老師講，學(xué)生聽的教學(xué)模式。針對人工智能技術(shù)的實用性，適當(dāng)提問，收集學(xué)生學(xué)習(xí)情況，盡量使用實例進(jìn)行講解。設(shè)置了實驗講解互動課程，對于實驗的講解，學(xué)生可以提出疑問，然后在課堂上展開討論，學(xué)生可以看到問題從提出、分析到解決的整個過程，讓學(xué)生自己在討論中總結(jié)結(jié)論。為了解決教學(xué)中存在的疑難問題，還設(shè)有課后答疑，使學(xué)生能將所有的問題都理解透徹。
5） 理論研究與實踐結(jié)合。在教學(xué)內(nèi)容的安排上，注重學(xué)生的理論研究和動手能力，適當(dāng)布置一些課程相關(guān)的論文和實驗編程。通過課程論文，可以培養(yǎng)學(xué)生鉆研問題的興趣； 通過查閱科技文獻(xiàn)使學(xué)生掌握如何查找相關(guān)文獻(xiàn)的技能，可以培養(yǎng)學(xué)生撰寫科技論文的能力。通過實驗實踐，使學(xué)生可以更加清楚地了解人工智能技術(shù)基本概念和難點，也能了解算法的設(shè)計具體運行過程，并對其進(jìn)行驗證，提高了學(xué)生的編程能力和和學(xué)習(xí)興趣。
6） 考試考核方式改革。本課程的考核考試也是一個值得探討的問題，本課程應(yīng)采用多種綜合考試方法，注重學(xué)生對基礎(chǔ)概念、知識和基本的技能的掌握以及理論聯(lián)系實際的能力。平時作業(yè)考核成績，實驗實踐教學(xué)成績、提交課程論文成績，以及最后的期末考試成績形成一種有效的考試考核方法，促進(jìn)學(xué)生主動學(xué)習(xí)，提高教學(xué)質(zhì)量。實驗的評價指標(biāo)在于算法設(shè)計、編程的準(zhǔn)確性和實驗結(jié)果及分析。課程論文評價指是選題是否嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)和具可研究性，論文結(jié)構(gòu)、思路是否嚴(yán)謹(jǐn)，論文內(nèi)容科學(xué)性、正確性，能否提出自己的見解?？疾椴殚喛萍嘉墨I(xiàn)的能力主要通過是否查找到權(quán)威的、最新文獻(xiàn)以及撰寫是否規(guī)范。
2.3 學(xué)生學(xué)好《人工智能技術(shù)》課程的建議
《人工智能技術(shù)》是一門理論與實踐相結(jié)合的應(yīng)用課程，學(xué)生如何學(xué)習(xí)這么課程，也是我們應(yīng)該探討的問題。
學(xué)生應(yīng)該正確看待《人工智能技術(shù)》這門科學(xué)的發(fā)展。人工智能技術(shù)孕育于20世紀(jì)30、40年代，形成于60、70年代，發(fā)展至今，人工智能技術(shù)只有短短60多年的歷史，它是一門不斷發(fā)展和完善的嶄新學(xué)科，還有許多課題處于探索中，理論和技術(shù)還遠(yuǎn)未成熟，我們應(yīng)該對它有科學(xué)的認(rèn)識。
針對非計算機(jī)專業(yè)本科畢業(yè)的學(xué)生，除了課堂聽講之外，還應(yīng)該課下自學(xué)該課程的先修課程，如：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、離散數(shù)學(xué)等課程。人工智能技術(shù)中涉及到大量的數(shù)學(xué)知識，如：模式識別需要具有較好的概率論，數(shù)理統(tǒng)計知識，另外還會用到少量隨機(jī)過程、模糊數(shù)學(xué)的一些知識。人工智能技術(shù)是一門應(yīng)用課程，編程語言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法等算法，實現(xiàn)這些算法要求學(xué)生具有較強(qiáng)的編程能力。
學(xué)生應(yīng)該多讀，多查閱資料，特別是國外的期刊文獻(xiàn)和重要國際會議論文，多了解人工智能技術(shù)最前沿的信息，理論聯(lián)系實際，加深對基本算法的理解，并將人工智能技術(shù)的知識運用到自己所研究的領(lǐng)域，以做到學(xué)以致用。
3 結(jié)論
人工智能技術(shù)在一定程度上代表著信息技術(shù)的前沿，該文對《人工智能技術(shù)》的課程教學(xué)進(jìn)行了一些探討，教學(xué)與實踐效果有了顯著提高，但仍然有許多方面還需要我們繼續(xù)探討和改進(jìn)。
參考文獻(xiàn)：
[1] 蔡自興，徐光佑.人工智能技術(shù)及其應(yīng)用[M].北京： 清華大學(xué)出版社，2003.
[2] 蔡自興，肖曉明，蒙祖強(qiáng)，等.樹立精品意識搞好人工智能技術(shù)課程建設(shè)[J].中國大學(xué)教學(xué)，2004（1）：28-29.
各國人工智能技術(shù)飛速發(fā)展
隨著進(jìn)入新世紀(jì)后第三次人工智能浪潮的到來，通過“機(jī)器學(xué)習(xí)”與“深度學(xué)習(xí)”，用計算機(jī)來模擬人的思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）得到極大發(fā)展。國際金融危機(jī)以后，歐美國家更加重視人工智能技術(shù)的研究，在人工智能基礎(chǔ)研究、人腦研究、網(wǎng)絡(luò)融合、3D智能打印等領(lǐng)域不斷有所突破。
“互聯(lián)網(wǎng)+”帶動我國人工智能技術(shù)實現(xiàn)突破
在人工智能技術(shù)領(lǐng)域，我國大體上能夠與世界先進(jìn)國家發(fā)展同步。近年來，我國在視覺識別、語音識別等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了技術(shù)突破，處于國際領(lǐng)先水平。我國擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的文字識別、語音識別、中文信息處理、智能監(jiān)控、生物特征識別、工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、無人駕駛汽車等很多智能科技成果已進(jìn)入實際應(yīng)用。
我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展正進(jìn)入一個新常態(tài)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式正從規(guī)模速度型的粗放式增長向質(zhì)量效率型的集約式增長轉(zhuǎn)變。供給側(cè)改革要求我們在適度擴(kuò)大總需求同時，去產(chǎn)能、去庫存、去杠桿、降成本、補(bǔ)短板，從生產(chǎn)領(lǐng)域加強(qiáng)優(yōu)質(zhì)供給，減少無效供給。因此，在大力淘汰“僵尸企業(yè)”同時，我們要更多地依靠改革、轉(zhuǎn)型、創(chuàng)新來培育新增長點，形成新動力。
在我國新一輪改革發(fā)展關(guān)鍵時刻，人工智能技術(shù)確實給我們提供了一個彎道超車機(jī)會。作為制造業(yè)大國，近年來我國低成本優(yōu)勢逐漸消失，制造業(yè)轉(zhuǎn)型迫在眉睫。對企業(yè)而言，利用好新一代信息技術(shù)將是其在新時代成長環(huán)境中抓住機(jī)遇的關(guān)鍵。我們應(yīng)充分利用大量企業(yè)正在轉(zhuǎn)型升級的機(jī)會，強(qiáng)化企業(yè)在人工智能技術(shù)創(chuàng)新中的主體地位，充分發(fā)揮百度、阿里巴巴、騰訊等在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)有所建樹的大企業(yè)作用，緊盯人工智能研究最前沿發(fā)展，成為引領(lǐng)全球人工智能發(fā)展的骨干企業(yè)。同時，培育若干中小智能企業(yè)，支持他們面向市場需求來確定創(chuàng)新突破口。從資金、稅收、人才、知識產(chǎn)權(quán)、放開管制等方面入手，大力營造有利于人工智能領(lǐng)域的企業(yè)發(fā)展的政策環(huán)境和制度環(huán)境。鼓勵企業(yè)結(jié)合市場和國家需求，將人工智能的基礎(chǔ)和應(yīng)用研究產(chǎn)品化、商業(yè)化，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈的優(yōu)化和調(diào)整。
推動技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)該成為一種國家的重要使命和責(zé)任。從歷史上看，第一次與第二次工業(yè)革命的興起幾乎都是由個人與企業(yè)推動的，但在而后技術(shù)發(fā)展中，政府作用越來越大。人工智能是一項搶占未來競爭高地的基礎(chǔ)性技術(shù)，研究經(jīng)費耗費巨大，超出個人甚至企業(yè)承受范圍，更需要國家戰(zhàn)略層面的資金支持和參與。政府工作重點在于政策引導(dǎo)與資金支持，特別是在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域中，抓緊制定政策，建造一批國家級、基礎(chǔ)性、共性技術(shù)、創(chuàng)新能力保障的人工智能研發(fā)基地和平臺。高校與科研機(jī)構(gòu)則在推動基礎(chǔ)和應(yīng)用研究上和人才培養(yǎng)上發(fā)揮重要作用，同時還應(yīng)鼓勵一部分高校開辦人工智能專業(yè)研究所與學(xué)院。
最后，還要把自主創(chuàng)新與引進(jìn)消化再創(chuàng)新相結(jié)合。雖然人工智能領(lǐng)域中的很多最前沿應(yīng)用技術(shù)掌握在國外，特別是在美國高科技中小企業(yè)手中，但他們?nèi)狈Υ笠?guī)模低成本的制造能力與市場營銷能力。我國制造業(yè)和美國中小科技企業(yè)有著天然互補(bǔ)性。應(yīng)支持我國風(fēng)險投資加大對前沿中小公司的投資，再把這些產(chǎn)品引進(jìn)國內(nèi)生產(chǎn)，把我國一部分制造業(yè)打造成全球人工智能產(chǎn)品制造鏈條中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
總之，從現(xiàn)在開始到2040年，將是一個人工智能快速發(fā)展階段。人工智能將改變各行各業(yè)生產(chǎn)和工作方式，也將催生許多新行業(yè)和新領(lǐng)域，最終將全面改變?nèi)祟惿詈褪澜?。我國有集中力量辦大事、統(tǒng)籌能力強(qiáng)的制度優(yōu)勢，在人工智能這一戰(zhàn)略制高點上，應(yīng)予以充分發(fā)揮。
時代呼喚“懂技術(shù)的管理者”
技術(shù)與知識產(chǎn)權(quán)、技術(shù)與法律法規(guī)、技術(shù)與新聞倫理之間的張力，凸顯了新技術(shù)成長與舊方法滯后之間的沖突，考驗著管理部門呵護(hù)技術(shù)進(jìn)步的服務(wù)能力與引導(dǎo)社會潮流的監(jiān)管智慧。
戴上一副眼鏡，你就可以進(jìn)入一個360度的虛擬世界，行人擦肩而過，星辰觸手可及……很多人可能都體驗過這樣的“虛擬現(xiàn)實”（Virtual Reality，簡稱VR）。普通人可以盡情享受技術(shù)的奇思妙想，但對于監(jiān)管者，時常需要“遞進(jìn)一層”想想，當(dāng)新技術(shù)迅速為媒體所用，可能出現(xiàn)什么監(jiān)管漏洞，又會提出什么新的管理課題？
“新技術(shù)+媒體”的組合，已經(jīng)一再出現(xiàn)。作為一個巨大的變量，技術(shù)始終處于“不斷地動蕩”狀態(tài)，未來必將更深刻地影響媒體和傳播。在高速公路上，警察不可能騎著自行車來執(zhí)法。同樣，新技術(shù)不斷拓展媒體的邊界，媒體管理也離不開新的技術(shù)手段。從門戶網(wǎng)站時代到WEB2.0時代，再到移動互聯(lián)時代，我們已經(jīng)探索出很多媒體管理的新辦法，管理體制也發(fā)生了巨大變化，但互聯(lián)網(wǎng)“未知遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于已知”，唯有不斷創(chuàng)新，才能回應(yīng)技術(shù)帶來的持續(xù)挑戰(zhàn)。
在技術(shù)上，管理者處于“追趕”狀態(tài)，是一個不爭的事實。前幾年，相關(guān)部門為了凈化青少年上網(wǎng)環(huán)境，曾要求我國銷售的所有個人電腦出廠時必須預(yù)裝“綠壩—花季護(hù)航”綠色上網(wǎng)過濾軟件，旋即因為無法阻斷不良信息、被黑客破解改寫等技術(shù)問題，而引來極大爭議。類似的案例，不能僅僅是“花錢買教訓(xùn)”，更需要思考其后的問題：我們現(xiàn)在不缺技術(shù)條件、不缺物質(zhì)資金，但為什么在管理上還“跟跑”得有些狼狽？
互聯(lián)網(wǎng)+人工智能+制造新時代
李伯虎認(rèn)為大數(shù)據(jù)是智能制造的戰(zhàn)略資源，大數(shù)據(jù)的感知、采集、存儲、通信、分析、可視化等技術(shù)都是智能制造技術(shù)的一部分。
因此，要想提升大數(shù)據(jù)在云制造中的應(yīng)用率，大數(shù)據(jù)發(fā)展一定要和制造業(yè)技術(shù)深度融合，同時要和信息通信技術(shù)發(fā)展深度融合。“所以，我的觀點是‘互聯(lián)網(wǎng)+人工智能+制造’，這個時代正在到來。我們現(xiàn)在把大數(shù)據(jù)當(dāng)做智能制造核心支撐中的很重要的組成部分，從感知、采集開始，到存儲、通信、分析、可視化，把大數(shù)據(jù)和信息技術(shù)、人工智能技術(shù)結(jié)合起來進(jìn)行研究。” 李伯虎說。
同時，李伯虎強(qiáng)調(diào)，大數(shù)據(jù)在智能制造的發(fā)展必須要和應(yīng)用結(jié)合，不清楚制造業(yè)的特性和制造產(chǎn)品的行業(yè)特性，就會連采集什么樣的數(shù)據(jù)都不清楚。采集的目的不是為了采集，而是為了改進(jìn)制造流程，因此要對模型、算法等有一定基礎(chǔ)的理解才可以順利完成大數(shù)據(jù)的采集和應(yīng)用。
技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用協(xié)調(diào)發(fā)展
目前工業(yè)大數(shù)據(jù)研究剛剛開始，李伯虎認(rèn)為其突破點是技術(shù)、產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用的協(xié)調(diào)發(fā)展。比如說以應(yīng)用牽頭，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以p少制造時間，降低污染，提升產(chǎn)品質(zhì)量與服務(wù)；在系統(tǒng)改進(jìn)中需要利用各種各樣的技術(shù)，而技術(shù)后面又必須要有產(chǎn)業(yè)支撐，將其工程化。即應(yīng)用牽頭系統(tǒng)，系統(tǒng)牽頭技術(shù)和產(chǎn)業(yè)，在系統(tǒng)和產(chǎn)業(yè)改進(jìn)以后，以改進(jìn)后的系統(tǒng)再去推廣新應(yīng)用，達(dá)到良性循環(huán)。這其中，人才、技術(shù)創(chuàng)新體系，政策支撐都不可或缺。
2017年7月，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，不僅對人工智能的發(fā)展做出了戰(zhàn)略性部署，還確立了“三步走”的政策目標(biāo)，力爭到2030年將我國建設(shè)成為世界主要的人工智能創(chuàng)新中心。[1]值得注意的是，此次規(guī)劃不僅僅只是技術(shù)或產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，還同時包括了社會建設(shè)、制度重構(gòu)、全球治理等方方面面的內(nèi)容。之所以如此，是由于人工智能技術(shù)本身具有通用性和基礎(chǔ)性。換句話說，為助推人工智能時代的崛起，我們面對的任務(wù)不是實現(xiàn)某一個專業(yè)領(lǐng)域或產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的顛覆性技術(shù)突破，而是大力推動源于技術(shù)發(fā)展而引發(fā)的綜合性變革。
也正因為如此，人工智能發(fā)展進(jìn)程中所面臨的挑戰(zhàn)才不僅僅局限于技術(shù)或產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，而更多體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)、社會、政治領(lǐng)域的公共政策選擇上。首先，普遍建立在科層制基礎(chǔ)上的公共事務(wù)治理結(jié)構(gòu)，是否能夠適應(yīng)技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用過程中所大規(guī)模激發(fā)的不確定性和不可預(yù)知性?再者，長久以來圍繞人類行為的規(guī)制制度，是否同樣能夠適應(yīng)以數(shù)據(jù)、算法為主體的應(yīng)用環(huán)境?最后，如何構(gòu)建新的治理體系和治理工具來應(yīng)對伴隨人工智能發(fā)展而興起的新的經(jīng)濟(jì)、社會、政治問題?
應(yīng)對上述挑戰(zhàn)并不完全取決于技術(shù)發(fā)展或商業(yè)創(chuàng)新本身，而更多依賴于我們的公共政策選擇。本文試圖在分析人工智能發(fā)展邏輯及其所引發(fā)的風(fēng)險挑戰(zhàn)的基礎(chǔ)上，對人工智能時代的公共政策選擇做出分析，并討論未來改革的可能路徑，這也就構(gòu)成了人工智能治理的三個基本問題。具體而言，人工智能本身成為治理對象，其發(fā)展與應(yīng)用構(gòu)成了治理挑戰(zhàn)，而在此基礎(chǔ)上如何做出公共政策選擇便是未來治理變革的方向。
全文共分為四個部分：第一部分將探討人工智能的概念及特征，并進(jìn)而對其發(fā)展邏輯進(jìn)行闡述。作為一項顛覆性技術(shù)創(chuàng)新，其本身的技術(shù)門檻對決策者而言構(gòu)成了挑戰(zhàn)，梳理并捋清人工智能的本質(zhì)內(nèi)涵因而成為制定相關(guān)公共政策的前提;第二部分將著重分析人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)，主要包括三個方面，即傳統(tǒng)科層治理結(jié)構(gòu)應(yīng)對人工智能新的生產(chǎn)模式的滯后性、建基于行為因果關(guān)系之上的傳統(tǒng)治理邏輯應(yīng)對人工智能新主體的不適用性，以及人工智能發(fā)展所引發(fā)的新議題的治理空白;面對上述挑戰(zhàn)，各國都出臺了相關(guān)政策，本文第三部分對此進(jìn)行了綜述性對比分析，并指出了其進(jìn)步意義所在。需要指出的是，盡管各國的政策目標(biāo)都試圖追求人工智能發(fā)展與監(jiān)管的二維平衡，但由于缺乏對人工智能內(nèi)涵及其發(fā)展邏輯的完整認(rèn)識，當(dāng)前的公共政策選擇有失綜合性;本文第四部分將提出新的治理思路以及公共政策選擇的其他可能路徑，以推動圍繞人工智能治理的相關(guān)公共政策議題的深入討論。
一、人工智能的概念及技術(shù)發(fā)展邏輯：算法與數(shù)據(jù)
伴隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，尤其是其近年來在棋類對弈、自動駕駛、人臉識別等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，圍繞人工智能所可能引發(fā)的社會變革產(chǎn)生了激烈爭論。在一方面，以霍金[2]、馬斯克[3]、比爾-蓋茨[4]、赫拉利[5]為代表的諸多人士呼吁加強(qiáng)監(jiān)管，警惕“人工智能成為人類文明史的終結(jié)”;在另一方面，包括奧巴馬[6]在內(nèi)的政治家、學(xué)者又認(rèn)為應(yīng)該放松監(jiān)管，充分釋放人工智能的技術(shù)潛力以造福社會。未來發(fā)展的不確定性固然是引發(fā)當(dāng)前爭論的重要原因之一，但圍繞“人工智能”概念內(nèi)涵理解的不同，以及對其發(fā)展邏輯認(rèn)識的不清晰，可能也同樣嚴(yán)重地加劇了人們的分歧。正因為此，廓清人工智能的概念內(nèi)涵和發(fā)展邏輯不僅是回應(yīng)爭論的需要，也是進(jìn)一步提出公共政策建議的前提。
就相關(guān)研究領(lǐng)域而言，人們對于“人工智能”這一概念的定義并未形成普遍共識。計算機(jī)領(lǐng)域的先驅(qū)阿蘭-圖靈曾在《計算機(jī)器與智能》一文中提出，重要的不是機(jī)器模仿人類思維過程的能力，而是機(jī)器重復(fù)人類思維外在表現(xiàn)行為的能力。[7]正是由此理解出發(fā)，著名的“圖靈測試”方案被提出。但如同斯坦福大學(xué)計算機(jī)系教授約翰·麥卡錫所指出的，“圖靈測試”僅僅只是“人工智能”概念的一部分，不模仿人類但同時也能完成相關(guān)行為的機(jī)器同樣應(yīng)被視為“智能”的。[8]事實上，約翰·麥卡錫正是現(xiàn)代人工智能概念的提出者。在他看來，“智能”關(guān)乎完成某種目標(biāo)的行為“機(jī)制”，而機(jī)器既可以通過模仿人來實現(xiàn)行為機(jī)制，也可以自由地使用任何辦法來創(chuàng)造行為機(jī)制。[9]由此，我們便得到了人工智能領(lǐng)域另一個非常重要的概念——“機(jī)器學(xué)習(xí)”。
人工智能研究的目標(biāo)是使機(jī)器達(dá)到人類級別的智能能力，而其中最重要的便是學(xué)習(xí)能力。[10]因此，盡管“機(jī)器學(xué)習(xí)”是“人工智能”的子域，但很多時候我們都將這兩個概念等同起來。[11]就實現(xiàn)過程而言，機(jī)器學(xué)習(xí)是指利用某些算法指導(dǎo)計算機(jī)利用已知數(shù)據(jù)得出適當(dāng)模型，并利用此模型對新的情境給出判斷，從而完成行為機(jī)制的過程。此處需要強(qiáng)調(diào)一下機(jī)器學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)算法的差異。算法本質(zhì)上就是一系列指令，告訴計算機(jī)該做什么。對于傳統(tǒng)算法而言，其往往事無巨細(xì)地規(guī)定好了機(jī)器在既定條件下的既定動作;機(jī)器學(xué)習(xí)算法卻是通過對已有數(shù)據(jù)的“學(xué)習(xí)”，使機(jī)器能夠在與歷史數(shù)據(jù)不同的新情境下做出判斷。以機(jī)器人行走的實現(xiàn)為例，傳統(tǒng)算法下，程序員要仔細(xì)規(guī)定好機(jī)器人在既定環(huán)境下每一個動作的實現(xiàn)流程;而機(jī)器學(xué)習(xí)算法下，程序員要做的則是使計算機(jī)分析并模擬人類的行走動作，以使其即使在完全陌生的環(huán)境中也能實現(xiàn)行走。
由此，我們可以對“人工智能”設(shè)定一個“工作定義”以方便進(jìn)一步的討論：人工智能是建立在現(xiàn)代算法基礎(chǔ)上，以歷史數(shù)據(jù)為支撐，而形成的具有感知、推理、學(xué)習(xí)、決策等思維活動并能夠按照一定目標(biāo)完成相應(yīng)行為的計算系統(tǒng)。這一概念盡管可能仍不完善，但它突出了人工智能技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用的兩大基石——算法與數(shù)據(jù)，有助于討論人工智能的治理問題。
首先，算法即是規(guī)則，它不僅確立了機(jī)器所試圖實現(xiàn)的目標(biāo)，同時也指出了實現(xiàn)目標(biāo)的路徑與方法。就人工智能當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展史而言，算法主要可被劃分為五個類別：符號學(xué)派、聯(lián)接學(xué)派、進(jìn)化學(xué)派、類推學(xué)派和貝葉斯學(xué)派。[12]每個學(xué)派都遵循不同的邏輯、以不同的理念實現(xiàn)了人工智能(也即“機(jī)器學(xué)習(xí)”)的過程。舉例而言，“符號學(xué)派”將所有的信息處理簡化為對符號的操縱，由此學(xué)習(xí)過程被簡化(抽象)為基于數(shù)據(jù)和假設(shè)的規(guī)則歸納過程。在數(shù)據(jù)(即歷史事實)和已有知識(即預(yù)先設(shè)定的條件)的基礎(chǔ)上，符號學(xué)派通過“提出假設(shè)-數(shù)據(jù)驗證-進(jìn)一步提出新假設(shè)-歸納新規(guī)則”的過程來訓(xùn)練機(jī)器的學(xué)習(xí)能力，并由此實現(xiàn)在新環(huán)境下的決策判斷。
從對“符號學(xué)派”的描述中可以發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型成功的關(guān)鍵不僅是算法，還有數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的缺失和預(yù)設(shè)條件的不合理將直接影響機(jī)器學(xué)習(xí)的輸出(就符號學(xué)派而言，即決策規(guī)則的歸納)。最明顯體現(xiàn)這一問題的例子便是羅素的“歸納主義者火雞”問題：火雞在觀察10天(數(shù)據(jù)集不完整)之后得出結(jié)論(代表預(yù)設(shè)條件不合理，超過10個確認(rèn)數(shù)據(jù)即接受規(guī)則)，主人會在每天早上9點給它喂食;但接下來是平安夜的早餐，主人沒有喂它而是宰了它。
所有算法類型盡管理念不同，但模型成功的關(guān)鍵都聚焦于“算法”和“數(shù)據(jù)”。事實上，如果跳出具體學(xué)派的思維束縛，每種機(jī)器學(xué)習(xí)算法都可被概括為“表示方法、評估、優(yōu)化”這三個部分。[13]盡管機(jī)器可以不斷的自我優(yōu)化以提升學(xué)習(xí)能力，且原則上可以學(xué)習(xí)任何東西，但評估的方法和原則(算法)以及用以評估的數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù))都是人為決定的——而這也正是人工智能治理的關(guān)鍵所在。算法與數(shù)據(jù)不僅是人工智能發(fā)展邏輯的基石，其同樣是治理的對象和關(guān)鍵。
總而言之，圍繞“人工智能是否會取代人類”的爭論事實上并無太大意義，更重要的反而是在廓清人工智能的內(nèi)涵并理解其發(fā)展邏輯之后，回答“治理什么”和“如何治理”的問題。就此而言，明確治理對象為算法和數(shù)據(jù)無疑是重要的一步。但接下來的重要問題仍然在于，人工智能時代的崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)究竟是什么?當(dāng)前的制度設(shè)計是否能夠?qū)ζ渥龀鲇行?yīng)對?如果答案是否定的，我們又該如何重構(gòu)治理體系以迎接人工智能時代的崛起?本文余下部分將對此做進(jìn)一步的闡述。
二、人工智能時代崛起的治理挑戰(zhàn)
不同于其他顛覆性技術(shù)，人工智能的發(fā)展并不局限于某一特定產(chǎn)業(yè)，而是能夠支撐所有產(chǎn)業(yè)變革的通用型技術(shù)。也正因為此，其具有廣泛的社會溢出效應(yīng)，在政治、經(jīng)濟(jì)、社會等各個領(lǐng)域都會帶來深刻變革，并將同時引發(fā)治理方面的挑戰(zhàn)。具體而言，挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在以下三個方面。
首先，治理結(jié)構(gòu)的僵化性，即傳統(tǒng)的科層制治理結(jié)構(gòu)可能難以應(yīng)對人工智能快速發(fā)展而形成的開放性和不確定性。之所以需要對人工智能加以監(jiān)管，原因在于其可能成為公共危險的源頭，例如當(dāng)自動駕駛技術(shù)普及之后，一旦出現(xiàn)問題，便可能導(dǎo)致大規(guī)模的連續(xù)性傷害。但不同機(jī)、大型水壩、原子核科技等二十世紀(jì)的公共危險源，人工智能的發(fā)展具有極強(qiáng)的開放性，任何一個程序員或公司都可以毫無門檻的進(jìn)行人工智能程序的開發(fā)與應(yīng)用。這一方面是由于互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，使得基于代碼的生產(chǎn)門檻被大大降低[14];另一方面，這也是人工智能本身發(fā)展規(guī)律的需要。正如前文所提到，唯有大規(guī)模的數(shù)據(jù)輸入才可能得到較好的機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果，因此將人工智能的平臺(也即算法)以開源形式公開出來，以使更多的人在不同場景之下加以利用并由此吸收更多、更完備的數(shù)據(jù)以完善算法本身，就成為了大多數(shù)人工智能公司的必然選擇。與此同時，人工智能生產(chǎn)模式的開放性也必然帶來發(fā)展的不確定性，在缺乏有效約束或引導(dǎo)的情況下，人工智能的發(fā)展很可能走向歧途。面對這一新形勢，傳統(tǒng)的、基于科層制的治理結(jié)構(gòu)顯然難以做出有效應(yīng)對。一方面，政府試圖全范圍覆蓋的事前監(jiān)管已經(jīng)成為不可能，開放的人工智能生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)使得監(jiān)管機(jī)構(gòu)幾乎找不到監(jiān)管對象;另一方面，由上至下的權(quán)威結(jié)構(gòu)既不能傳遞給生產(chǎn)者，信息不對稱問題的加劇還可能導(dǎo)致監(jiān)管行為走向反面。調(diào)整治理結(jié)構(gòu)與治理邏輯，并形成適應(yīng)具有開放性、不確定性特征的人工智能生產(chǎn)模式，是當(dāng)前面臨的治理挑戰(zhàn)之一。
再者，治理方法的滯后性，即長久以來建立在人類行為因果關(guān)系基礎(chǔ)上的法律規(guī)制體系，可能難以適用于以算法、數(shù)據(jù)為主體的應(yīng)用環(huán)境。人工智能的價值并不在于模仿人類行為，而是其具備自主的學(xué)習(xí)和決策能力;正因為如此，人工智能技術(shù)才不能簡單地理解為其創(chuàng)造者(即人)意志的表達(dá)。程序員給出的只是學(xué)習(xí)規(guī)則，但真正做出決策的是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練后的算法本身，而這一結(jié)果與程序員的意志并無直接因果關(guān)聯(lián)。事實上也正由于這個特點，AlphaGo才可能連續(xù)擊敗圍棋冠軍，而其設(shè)計者卻并非圍棋頂尖大師。也正是在這個意義上，我們才回到了?？滤缘摹凹夹g(shù)的主體性”概念。在他看來，“技術(shù)并不僅僅是工具，或者不僅僅是達(dá)到目的的手段;相反，其是政治行動者，手段與目的密不可分”。[15]就此而言，長久以來通過探究行為與后果之因果關(guān)系來規(guī)范人的行為的法律規(guī)制體系，便可能遭遇窘境：如果將人工智能所造成的侵權(quán)行為歸咎于其設(shè)計者，無疑不具有說服力;但如果要歸咎于人工智能本身，我們又該如何問責(zé)一個機(jī)器呢?由此，如何應(yīng)對以算法、數(shù)據(jù)為核心的技術(shù)主體所帶來的公共責(zé)任分配問題，是當(dāng)前面臨的第二個治理挑戰(zhàn)。
最后，治理范圍的狹隘性，即對于受人工智能發(fā)展沖擊而引發(fā)的新的社會議題，需要構(gòu)建新的治理體系和發(fā)展新的治理工具。人工智能發(fā)展所引發(fā)的治理挑戰(zhàn)不僅僅體現(xiàn)在現(xiàn)有體系的不適應(yīng)上，同時還有新議題所面臨的治理空白問題。具體而言，這又主要包括以下議題：算法是否能夠享有言論自由的憲法保護(hù)，數(shù)據(jù)的權(quán)屬關(guān)系究竟如何界定，如何緩解人工智能所可能加劇的不平等現(xiàn)象，以及如何平衡人工智能的發(fā)展與失業(yè)問題。在人工智能時代之前，上述問題并不存在，或者說并不突出;但伴隨著人工智能的快速發(fā)展和應(yīng)用普及，它們的重要性便日漸顯著。以最為人所關(guān)注的失業(yè)問題為例，就技術(shù)可能性來說，人工智能和機(jī)器人的廣泛應(yīng)用代替人工勞動，已是一個不可否定的事實了。無論是新聞記者，還是股市分析員，甚至是法律工作者，其都有可能為機(jī)器所取代。在一個“充分自動化(Full Automation)”的世界中，如何重新認(rèn)識勞動與福利保障的關(guān)系、重構(gòu)勞動和福利保障制度，便成為最迫切需要解決的治理挑戰(zhàn)之一。[16]
上述三方面共同構(gòu)成了人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)。面對這些挑戰(zhàn)，各國也做出了相應(yīng)的公共政策選擇。本文第三部分將對各國人工智能的治理政策進(jìn)行對比性分析。在此基礎(chǔ)上，第四部分將提出本文的政策建議。
三、各國人工智能治理政策及監(jiān)管路徑綜述
人工智能時代的崛起作為一種普遍現(xiàn)象，其所引發(fā)的治理挑戰(zhàn)是各國面臨的共同問題，各國也陸續(xù)出臺了相關(guān)公共政策以試圖推動并規(guī)范人工智能的快速發(fā)展。
美國于2016年同時頒布了《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》和《為人工智能的未來做好準(zhǔn)備》兩個國家級政策框架，前者側(cè)重從技術(shù)角度指出美國人工智能戰(zhàn)略的目的、愿景和重點方向，而后者則更多從治理角度探討政府在促進(jìn)創(chuàng)新、保障公共安全方面所應(yīng)扮演的角色和作用。就具體的監(jiān)管政策而言，《為人工智能的未來做好準(zhǔn)備》提出了一般性的應(yīng)對方法，強(qiáng)調(diào)基于風(fēng)險評估和成本-收益考量的原則以決定是否對人工智能技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用施以監(jiān)管負(fù)擔(dān)。[17]日本同樣于2016年出臺了《第五期(2016～2020年度)科學(xué)技術(shù)基本計劃》，提出了“超智能社會5.0”的概念，強(qiáng)調(diào)通過推動數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、建設(shè)社會服務(wù)平臺、協(xié)調(diào)發(fā)展多領(lǐng)域智能系統(tǒng)等各方面工作促進(jìn)人工智能的發(fā)展和應(yīng)用。[18]
盡管美國和日本的政策著力點不同，但其共有的特點是對人工智能的發(fā)展及其所引發(fā)的挑戰(zhàn)持普遍的包容與開放態(tài)度。就當(dāng)前的政策框架而言，美日兩國的政策目標(biāo)更傾斜于推動技術(shù)創(chuàng)新、保持其國家競爭力的優(yōu)勢地位;當(dāng)涉及對人工智能所可能引發(fā)的公共問題施以監(jiān)管時，其政策選擇也更傾向于遵循“無需批準(zhǔn)式(permissionless)”的監(jiān)管邏輯，即強(qiáng)調(diào)除非有充分案例證明其危害性，新技術(shù)和新商業(yè)模式默認(rèn)為都是被允許的。[19]至于人工智能的發(fā)展對個人數(shù)據(jù)隱私、社會公共安全的潛在威脅，盡管兩國的政策框架都有所涉及，卻并非其政策重心——相比之下，英國、法國則采取了不同的政策路徑。
英國政府2016年了《人工智能：未來決策制定的機(jī)遇與影響》，對人工智能的變革性影響以及如何利用人工智能做出了闡述與規(guī)劃，尤其關(guān)注到了人工智能發(fā)展所帶來的法律和倫理風(fēng)險。在該報告中，英國政府強(qiáng)調(diào)了機(jī)器學(xué)習(xí)與個人數(shù)據(jù)相結(jié)合而對個人自由及隱私等基本權(quán)利所帶來的影響，明確了對使用人工智能所制定出的決策采用問責(zé)的概念和機(jī)制，并同時在算法透明度、算法一致性、風(fēng)險分配等具體政策方面做出了規(guī)定。[20]與英國類似，法國在2017年的《人工智能戰(zhàn)略》中延續(xù)了其在2006年通過的《信息社會法案》的立法精神，同樣強(qiáng)調(diào)加強(qiáng)對新技術(shù)的“共同調(diào)控”，以在享有技術(shù)發(fā)展所帶來的福利改進(jìn)的同時，充分保護(hù)個人權(quán)利和公共利益。[21]與美日相比，英法的公共政策更偏向于“審慎監(jiān)管(precautionary)”的政策邏輯，即強(qiáng)調(diào)新技術(shù)或新的商業(yè)模式只有在開發(fā)者證明其無害的前提下才被允許使用。[22]
在本文看來，無論是“無需批準(zhǔn)式監(jiān)管”還是“審慎監(jiān)管”，在應(yīng)對人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)方面都有其可取之處：前者側(cè)重于推動創(chuàng)新，而后者則因重視安全而更顯穩(wěn)健。但需要指出的是，這兩種監(jiān)管路徑的不足卻也十分明顯。正如前文第二部分所指出，一方面，快速迭代的技術(shù)發(fā)展與商業(yè)模式創(chuàng)新必將引發(fā)新的社會議題，無論是算法是否受到言論自由的權(quán)利保護(hù)還是普遍失業(yè)對社會形成的挑戰(zhàn)，它們都在客觀上要求公共政策做出應(yīng)對，而非片面的“無需批準(zhǔn)式監(jiān)管”能夠處理。更重要的是，“無需批準(zhǔn)式監(jiān)管”的潛在假設(shè)是事后監(jiān)管的有效性;然而，在事實上，正如2010年5月6日美國道瓊斯工業(yè)指數(shù)“瞬間崩盤”事件所揭示的，即使單個電子交易程序合規(guī)運行，當(dāng)各個系統(tǒng)行為聚合在一起時反而卻造成了更大的危機(jī)。[23]在此種情形下，依賴于合規(guī)性判斷的“事后監(jiān)管”基本上難以有效實施。另一方面，人工智能本身的自主性和主體性使得建立在人類行為因果關(guān)系基礎(chǔ)上的“審慎監(jiān)管”邏輯存在天然缺陷：既然人類無法預(yù)知人工智能系統(tǒng)可能的行為或決策，開發(fā)者又如何證明人工智能系統(tǒng)的無害性?
正如本文所反復(fù)強(qiáng)調(diào)的，人工智能與其他革命性技術(shù)的不同之處，正是在于其所帶來的社會沖擊的綜合性和基礎(chǔ)性。人工智能并非單個領(lǐng)域、單個產(chǎn)業(yè)的技術(shù)突破，而是對于社會運行狀態(tài)的根本性變革;人工智能時代的崛起也并非一夜之功，而是建立在計算機(jī)革命、互聯(lián)網(wǎng)革命直至數(shù)字革命基礎(chǔ)上的“奇點”變革。因此，面對人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)，我們同樣應(yīng)該制定綜合性的公共政策框架，而非僅僅沿襲傳統(tǒng)治理邏輯，例如只是針對具體議題在“創(chuàng)新”與“安全”這個二元維度下進(jìn)行艱難選擇。本文在第四部分從承認(rèn)技術(shù)的主體性、重構(gòu)社會治理制度、推進(jìn)人工智能全球治理這三方面提出了政策建議，并希望以此推動更深入地圍繞人工智能時代公共政策選擇的研究與討論。
四、人工智能時代的公共政策選擇
《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提出了到2030年我國人工智能發(fā)展的“三步走”目標(biāo)，而在每一個階段，人工智能法律法規(guī)、倫理規(guī)范和政策體系的逐步建立與完善都是必不可少的重要內(nèi)容。面對人工智能時代崛起的治理挑戰(zhàn)，究竟應(yīng)該如何重構(gòu)治理體系、創(chuàng)新治理機(jī)制、發(fā)展治理工具，是擺在決策者面前的重要難題。本文基于對人工智能基本概念和發(fā)展邏輯的梳理分析，結(jié)合各國已有政策的對比分析，提出以下三方面的改革思路，以為人工智能時代的公共選擇提供參考。
第一，人工智能發(fā)展的基石是算法與數(shù)據(jù)，建立并完善圍繞算法和數(shù)據(jù)的治理體系與治理機(jī)制，是人工智能時代公共政策選擇的首要命題，也是應(yīng)對治理挑戰(zhàn)、賦予算法和數(shù)據(jù)以主體性的必然要求。(1)就算法治理而言，涉及的核心議題是算法的制定權(quán)及相應(yīng)的監(jiān)督程序問題。算法作為人工智能時代的主要規(guī)則，究竟誰有權(quán)并通過何種程序來加以制定，誰來對其進(jìn)行監(jiān)督且又如何監(jiān)督?長久以來公眾針對社交媒體臉書(Facebook)的質(zhì)疑正體現(xiàn)了這一問題的重要性：公眾如何相信臉書向用戶自動推薦的新聞內(nèi)容不會摻雜特殊利益的取向?[24]當(dāng)越來越多的人依賴定制化的新聞推送時，人工智能甚至?xí)绊懙娇偨y(tǒng)選舉。也正因為此，包括透明要求、開源要求在內(nèi)的諸多治理原則，應(yīng)當(dāng)被納入到算法治理相關(guān)議題的考慮之中。(2)就數(shù)據(jù)治理而言，伴隨著人工智能越來越多地依賴于大規(guī)模數(shù)據(jù)的收集與利用，個人隱私的保護(hù)、數(shù)據(jù)價值的分配、數(shù)據(jù)安全等相關(guān)議題也必將成為公共政策的焦點。如何平衡不同價值需求、規(guī)范數(shù)據(jù)的分享與應(yīng)用，也同樣成為人工智能時代公共政策選擇的另一重要抓手。
第二，創(chuàng)新社會治理制度，進(jìn)一步完善社會保障體系，在最大程度上緩解人工智能發(fā)展所可能帶來的不確定性沖擊。與歷史上的技術(shù)革命類似，人工智能的發(fā)展同樣會導(dǎo)致利益的分化與重構(gòu)，而如何保證技術(shù)革命成本的承受者得到最大限度的彌補(bǔ)并使所有人都享有技術(shù)發(fā)展的“獲得感”，不僅是社會發(fā)展公平、正義的必然要求，也是促進(jìn)技術(shù)革命更快完成的催化劑。就此而言，在人工智能相關(guān)公共政策的考量中，我們不僅應(yīng)該關(guān)注產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)政策，同時也應(yīng)該關(guān)注社會政策，因為只有后者的完善才能夠控制工人或企業(yè)家所承擔(dān)的風(fēng)險，并幫助他們判斷是否支持或抵制變革的發(fā)生。就具體的政策設(shè)計來說，為緩解人工智能所可能帶來的失業(yè)潮，基本收入制度的普遍建立可能應(yīng)該被提上討論議程了?！盎臼杖搿笔侵刚喂餐w(如國家)向所有成員不加任何限制條件地支付一定數(shù)額的收入，以滿足其基本生活的需求。盡管存在“養(yǎng)懶漢”的質(zhì)疑，但有研究者已指出，自18世紀(jì)就開始構(gòu)想的基本收入制度很有可能反過來促進(jìn)就業(yè)。[25]芬蘭政府已經(jīng)于2017年初開始了相關(guān)實驗，美國的一些州、瑞士也做出了一定探索。在人工智能時代尚未完全展現(xiàn)其“猙容”之前，創(chuàng)新社會治理機(jī)制、完善社會保障體系，可能是平衡技術(shù)創(chuàng)新與社會風(fēng)險的最佳路徑。
第三，構(gòu)建人工智能全球治理機(jī)制，以多種形式促進(jìn)人工智能重大國際共性問題的解決，共同應(yīng)對開放性人工智能生產(chǎn)模式的全球性挑戰(zhàn)。人工智能的發(fā)展具有開放性和不確定性的特征，生產(chǎn)門檻的降低使得人工智能技術(shù)研發(fā)的跨國流動性很強(qiáng)，相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的制定、開放平臺的搭建、共享合作框架的形成，無不要求構(gòu)建相應(yīng)的全球治理機(jī)制。另一方面，跨境數(shù)據(jù)流動在廣度和深度上的快速發(fā)展成為了人工智能技術(shù)進(jìn)步的直接推動力，但各國數(shù)據(jù)規(guī)制制度的巨大差異在制約跨境數(shù)據(jù)流動進(jìn)一步發(fā)展的同時，也將影響人工智能時代的全面到來。[26]故此，創(chuàng)新全球治理機(jī)制，在承認(rèn)各國制度差異的前提下尋找合作共享的可能性，便成為人工智能時代公共政策選擇的重要考量之一。就具體的機(jī)制設(shè)計而言，可以在人工智能全球治理機(jī)制的構(gòu)建中引入多利益相關(guān)模式;另一方面，為防止巨頭壟斷的形成，充分發(fā)揮主權(quán)國家作用的多邊主義模式同樣不可忽視。作為影響深遠(yuǎn)的基礎(chǔ)性技術(shù)變革，互聯(lián)網(wǎng)全球治理機(jī)制的經(jīng)驗和教訓(xùn)值得人工智能發(fā)展所借鑒。
上述三方面從整體上對人工智能時代的公共政策框架做出了闡述。與傳統(tǒng)政策局限于“創(chuàng)新”與“安全”之間做出二維選擇不同，本文以更綜合的視角提出了未來公共政策選擇的可能路徑。就其內(nèi)在聯(lián)系來講，建立并完善圍繞算法和數(shù)據(jù)的治理體系是起點，其將重構(gòu)人工智能時代的規(guī)則與制度;創(chuàng)新社會治理機(jī)制并完善社會保障體系是底線，其將緩解人工智能所帶來的影響與波動;構(gòu)建全球治理機(jī)制則成為了制度性的基礎(chǔ)設(shè)施，推動各國在此之上共同走向人工智能時代的“人類命運共同體”。
五、結(jié)語
在經(jīng)歷了60余年的發(fā)展之后，人工智能終于在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等諸多技術(shù)取得突破的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了騰飛。在未來的人類生活中，人工智能也必將扮演越來越重要的角色。對于這樣的圖景，我們自不必驚慌，但卻也不可掉以輕心。對于人工智能的治理，找到正確的方向并采取合理的措施，正是當(dāng)下所應(yīng)該重視的政策議題。而本文的主旨也正在于此：打破長久以來人們對于人工智能的“籠統(tǒng)”式擔(dān)憂，指出人工智能技術(shù)發(fā)展的技術(shù)邏輯及其所引發(fā)的治理挑戰(zhàn)，并在此基礎(chǔ)上提出相應(yīng)的政策選擇。人工智能治理的這三個基本問題，是重構(gòu)治理體系、創(chuàng)新治理機(jī)制、發(fā)展治理工具所必須思考的前提。伴隨著我國國家層面戰(zhàn)略規(guī)劃的出臺，我國人工智能的發(fā)展也必將躍上新臺階。在此背景下，深入探討人工智能治理的相關(guān)公共政策議題，對于助推一個人工智能時代的崛起而言，既有其必要性，也有其迫切性。（來源：中國行政管理 文/賈開 蔣余浩 編選：中國電子商務(wù)研究中心）
[參考文獻(xiàn)]
[1]國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知[EB/OL]. http：//gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.
[2]霍金. AI可能成就或者終結(jié)人類文明[EB/OL].http：//raincent.com/content-10-7672-1.html.
[3] Elon Musk. Artificial Intelligence is Our Biggest Existential Threat. https：//theguardian.com/technology/2014/oct/27/elon-musk-artificial-intelligence-ai-biggest-existential-threat.
[4] Microsoft's Bill Gates Insists AI is A Threat. http：//bbc.com/news/31047780. 2017-8-14.
[5] [以]赫拉利.人類簡史[M].北京：中信出版社，2014.
[6] The President in Conversation With MIT’s Joi Ito and WIRED’s Scott Dadich. https：//wired.com/2016/10/president-obama-mit-joi-ito-interview/. 2017-8-14.
[7] Turing，A. M. Computing Machinery and Intelligence. Mind，1950，59(236).
[8] [9][10] McCarthy，J.What is Artificial Intelligence. URL：http：//www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html.
[11] [12][13] [美]佩德羅-多明戈斯.終極算法：機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能如何重塑世界[M].黃芳萍譯.北京：中信出版社，2016.
[14] Benkler，Y. The Wealth of Networks：How Social Production Transforms Markets and Freedom. Yale University Press，2006.
[15] Foucoult，M. Discipline and Punish. A. Sheridan，Tr.，Paris，F(xiàn)R，Gallimard，1975.
[16] Srnicek，N.，& Williams，A. The Future isn't Working. Juncture，2015，22(3)：243-247.
[17] Preparing for the Future of Artificial Intelligence. https：//obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf. 2017-8-14.
[18]薛亮.“日本推動實現(xiàn)超智能社會‘社會5.0’”[EB/OL]. http：//istis.sh.cn/list/list.aspx?id=10535.
[19] Thierer，A. Permissionless Innovation：The Continuing Case for Comprehensive Technological Freedom. Mercatus Center at George Mason University，2016.
[20] Artificial Intelligence：Opportunities and Implications for the Future of Decision Making.https：//gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/566075/gs-16-19-artificial-intelligence-ai-report.pdf.
[21]周衍冰.大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)在法國的發(fā)展及應(yīng)用[N].學(xué)習(xí)時報，2014-11-03.
[22] Thierer，A. D.，& Watney，C. J. Comment on the Federal Automated Vehicles Policy，2016.
[23] [美]杰瑞·卡普蘭.人工智能時代：人機(jī)共生下財富、工作與思維的大未來[M].杭州浙江人民出版社，2016.
[24] Marcel Rosenbach. How Google and Facebook Can Reshape Elections.http：//spiegel.de/international/germany/google-and-facebook-could-help-decide-2017-german-election-a-1120156.html.
[25] Van Parijs，P. Basic Income：A Simple and Powerful Idea for the Twenty-first Century. Politics & Society，2004，32(1).
新一代核心信息技術(shù)
蓬勃發(fā)展
隨著ICT技術(shù)的發(fā)展，以特征尺寸等比例微縮為核心的摩爾定律不斷逼近物理極限，傳統(tǒng)信息系統(tǒng)技術(shù)迭代周期減緩，超越摩爾定律開啟了多領(lǐng)域的集成創(chuàng)新，使得信息產(chǎn)品與服務(wù)具備萬物互聯(lián)、泛在感知的智慧能力。傳統(tǒng)操作系統(tǒng)加速向網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)發(fā)展，促使信息產(chǎn)業(yè)加快多種接入技術(shù)融合步伐，賦予智能產(chǎn)品萬物感知的數(shù)據(jù)獲取能力。
而隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，智能感知、智能分析、人機(jī)協(xié)同、智能應(yīng)用等環(huán)節(jié)能力綜合提升，將打造真正的智慧能力。國際領(lǐng)先企業(yè)積極圍繞傳感互聯(lián)、人工智能展開布局，爭先在VR/AR、智能汽車和智能制造等細(xì)分領(lǐng)域形成垂直優(yōu)勢，在云端協(xié)同的人機(jī)交互、虛擬現(xiàn)實等通用技術(shù)環(huán)節(jié)形成綜合能力。
同時，核心信息技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的應(yīng)用引擎正在擴(kuò)大，生產(chǎn)市場與消費市場同時由信息化后期向智能化早期過渡，即由信息技術(shù)與傳統(tǒng)行業(yè)加速融合，創(chuàng)新生產(chǎn)方式。以智能制造為核心的新一輪智能化升級同步到來，工控信息技術(shù)的范疇迅速擴(kuò)大。
核心技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的條件與制約。我國核心技術(shù)起步較晚，基礎(chǔ)薄弱，現(xiàn)有積累源自三條主線。一是在全球分工體系中積累上升。二是抓住桌面互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)兩次產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型機(jī)遇。三是在特有領(lǐng)域和核心學(xué)科中開展長期自研與應(yīng)用實踐。
核心技術(shù)體系化創(chuàng)新的關(guān)鍵
我國在“跟跑并跑”中意圖超車，必須加強(qiáng)統(tǒng)籌，促使技術(shù)創(chuàng)新鏈與產(chǎn)業(yè)鏈共同作用，創(chuàng)建前所未有的產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)或產(chǎn)業(yè)集群。
在核心技術(shù)w系化創(chuàng)新中，需把握三個關(guān)鍵。
一是逐步補(bǔ)齊產(chǎn)業(yè)發(fā)展不可或缺的基礎(chǔ)軟硬件技術(shù)，此類共性關(guān)鍵技術(shù)大多被少數(shù)發(fā)達(dá)國家壟斷，全球體系化再加工的階段，必須集中力量辦大事。以我國信息安全特殊需求為切入點，加強(qiáng)高性能計算與存儲系統(tǒng)綜合能力的提升，建立具有我國特色的個性化應(yīng)用產(chǎn)品和生態(tài)體系。
畢馬威和CB Insights共同的一份有關(guān)金融技術(shù)風(fēng)投趨勢的全球性季報《Pulse of Fintech》顯示，第三季度，全球由風(fēng)投支持的金融技術(shù)融資下降了17%至24億美元，交易活動則下降了12%，有178宗。這已經(jīng)是全球金融技術(shù)風(fēng)投融資連續(xù)兩個季度下降，達(dá)到自2014年第二季度以來的最低點。
不過，“互聯(lián)網(wǎng)保險”（InsurTech）已經(jīng)成為新的金融技術(shù)熱點。保險行業(yè)的信息化水平長期落后于銀行、民航等金融領(lǐng)域?，F(xiàn)在，和新技術(shù)的結(jié)合將給保險行業(yè)帶來巨大的機(jī)會。
最近兩年，InsurTech這一領(lǐng)域已經(jīng)成為美國創(chuàng)投行業(yè)最關(guān)注的投資方向之一。2015年，InsurTech領(lǐng)域的投資高達(dá)25億美元，是一年前的3倍。作為硅谷InsurTech公司的代表，Oscar Health、Next Insurance、Lemonade和Slice Labs等InsurTech公司陸續(xù)獲得了風(fēng)險投資。
曾經(jīng)孵化投資了PayPal、Google和Lending Club等一批獨角獸的硅谷孵化器Plug and Play將“InsurTech”列為創(chuàng)業(yè)孵化的12個方向之一，吸引了1000多個startup的項目計劃，已經(jīng)有20多個項目進(jìn)入孵化和成長階段。
為什么InsurTech這樣一個細(xì)分領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)會在硅谷異軍突起？硅谷的投資者已經(jīng)意識到，保險行業(yè)每年有約5萬億美元保費收入，同時有15萬億美元的保險資產(chǎn)管理市場，其中蘊(yùn)藏著巨大的機(jī)會。
但同時，保險業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新速度又遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于金融業(yè)其他領(lǐng)域。保險行業(yè)需要用技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)新來抵御不斷增加的競爭壓力，吸引客戶提高保費支出。
在線車險經(jīng)紀(jì)公司Insurify通過互聯(lián)網(wǎng)平臺為用戶提供車險購買服務(wù)，它的目標(biāo)是讓客戶“3分鐘獲得真實的車險報價”。頗為創(chuàng)新的是，利用人工智能技術(shù)，Insurify開發(fā)了一個名為“Evia”的虛擬保險人。通過一張用戶上傳的車牌照片，這個虛擬人就可以為車主找到適合他的車險服務(wù)。
Evia會自動檢索車主大量的個人信息，依據(jù)這些信息判斷車主的駕駛行為，通過發(fā)訊息的方式推薦適合車主的險種。如果車主對某些保險條款有疑問，可以直接向Evia提問，Evia會自動回答。
Insurify的模式還非常早期，但是已經(jīng)給保險行業(yè)帶來一些新意。公司只有十幾個人，已經(jīng)拿到了全美50個州的保險經(jīng)紀(jì)牌照。這家公司的天使輪獲得了200萬美元融資，幾個月前完成了A輪融資。
美國東海岸的傳統(tǒng)保險巨頭同樣密切關(guān)注InsurTech。慕尼黑再保險公司將銷售渠道的互聯(lián)網(wǎng)化作為創(chuàng)新的重要方向。AIG則倡導(dǎo)“按需保險”（On Demand）的概念，并在財產(chǎn)險方面大舉技術(shù)創(chuàng)新，通過大數(shù)據(jù)和人工智能預(yù)測并防范颶風(fēng)等風(fēng)險，利用信息技術(shù)去了解汽車數(shù)據(jù)并為車險定價等。
從硅谷到華爾街，人工智能和大數(shù)據(jù)正在飛速改變傳統(tǒng)保險行業(yè)的格局，這也應(yīng)該是中國保險行業(yè)即將發(fā)生的故事。
我認(rèn)為InsurTech的發(fā)展將會給保險業(yè)帶來幾個方面的變化。數(shù)據(jù)驅(qū)動將會改變定價機(jī)制。過去保險公司的精算定價是基于靜態(tài)數(shù)據(jù)和時間點評估，以大數(shù)據(jù)、人工智能為核心，InsurTech的發(fā)展將給保險公司提供實時的、甚至基于單個風(fēng)險定價的數(shù)據(jù)。比如，可穿戴產(chǎn)品、智能家居、車聯(lián)網(wǎng)、移動App等所有技術(shù)創(chuàng)新為保險業(yè)提供了實時的、新的數(shù)據(jù)來源，也許有一天，會取代傳統(tǒng)的承保定價數(shù)據(jù)。
人類將在與機(jī)器的共生共存中，開啟一個新的時代？
近年來，人工智能已經(jīng)從科學(xué)的神壇走入了經(jīng)濟(jì)的大潮，成為了各大公司爭相競逐的新戰(zhàn)場。
在中國，BAT紛紛在人工智能領(lǐng)域布局：李彥宏聲稱“互聯(lián)網(wǎng)的未來在于人工智能”，百度的百度大腦、無人駕駛汽車初具規(guī)模；騰訊發(fā)揮微信、QQ的強(qiáng)大優(yōu)勢，在語音識別、圖像識別、人臉支付領(lǐng)域發(fā)力；阿里巴巴則以阿里云為基礎(chǔ)，將人工智能的基礎(chǔ)――數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)做大。而國外的谷歌、微軟、FACEBOOK、IBM等巨頭，也在人工智能領(lǐng)域全力推進(jìn)，從當(dāng)年IBM的深藍(lán)到今天的阿爾法狗，僅僅是巨頭們在人工智能領(lǐng)域嘗試的冰山一角。 什么是人工智能
盡管隨著人機(jī)大戰(zhàn)，人工智能已經(jīng)成為了一個耳熟能詳?shù)臒嵩~，但究竟什么是人工智能，卻在行業(yè)內(nèi)都難以有一個確定的定義。其實簡單地說人工智能就是對人的意識、思維過程的模擬，但之所以人工智能的定義難以確認(rèn)，關(guān)鍵在于對“智能”的定義難以確認(rèn)，在人工智能領(lǐng)域經(jīng)常有一句話說：我們連人的智能是什么都不知道，何談人工智能？因此目前大家普遍認(rèn)可的還是由約翰?麥卡錫（John Mccarthy）在1956年的達(dá)特矛斯會議（Dartmouth Comference）上提出的：人工智能就是要讓機(jī)器的行為看起來就像是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣。簡單地說，如果說機(jī)器人是要在完成人類四肢的工作，那么人工智能則是要完成人類大腦的工作。
人工智能為什么這么火
其實人工智能早在60年前就被正式提出，幾十年來也一直在飛速發(fā)展，但似乎在過去的日子，普通人更多地是通過《終結(jié)者》、《我，機(jī)器人》等科幻電影了解到人工智能，但為什么今天人工智能突然成為了大家關(guān)注的焦點呢？來自微軟研究院的芮勇認(rèn)為，除了這些年所謂算法的演進(jìn)和提升外，幾個物質(zhì)方面因素的發(fā)展也將人工智能的應(yīng)用成為了可能。首先在于背后計算能力的飛速發(fā)展。人工智能背后需要有強(qiáng)大的計算能力的支撐，我們看到是阿爾法狗擊敗了李世石，其實阿爾法狗只是一個程序，在背后則是強(qiáng)大的超級計算機(jī)的運算。據(jù)中國最大的超級計算機(jī)制造者――浪潮公司的科學(xué)家劉軍介紹，目前，超級計算機(jī)的性能發(fā)展迅速，一臺超級計算機(jī)已經(jīng)能夠達(dá)到一百萬臺電腦的運算能力，因此，在計算能力上將人工智能需要的超級運算成為可能。其次，人工智能需要對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，就必須擁有海量的數(shù)據(jù)，而幾十年的互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，讓人類社會中海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生于收集成為了可能。第三，4G技術(shù)的普及，讓數(shù)據(jù)隨時隨地的鏈接已經(jīng)成為常態(tài)，也讓大量數(shù)據(jù)的傳輸成為可能，使用場景的便利化，給人工智能走進(jìn)日常生活提供了多種可能。如果說人工智能原來是一粒種子，但陽光、溫度、濕度等外在條件還未具備，因此一直蟄伏在科學(xué)家的研究室里，那么今天，正是人工智能即將破土而出的時刻。
既然人工智能時代已經(jīng)到來，那么無論是科學(xué)層面、經(jīng)濟(jì)層面，還是我們生活中的人工智能三大猜想就無可回避地出現(xiàn)在我們的面前，讓我們看看中外人工智能專家將給出什么樣的答案。 人工智能是否會比人聰明？
在硅谷的美國宇航局艾姆士研究中心，有一所一出生就聲名顯赫的大學(xué)―“奇點大學(xué)”。其校長雷?庫茲韋爾認(rèn)為，伴隨生物基因、納米、機(jī)器人技術(shù)幾何級的加速度發(fā)展，2045年左右，人工智能將來到一個“奇點”，跨越這個臨界點，人工智能將超越人類智慧，人們需要重新審視自己與機(jī)器的關(guān)系。人類將在與機(jī)器的共生共存中，開啟一個新的時代。那么，人工智能真的將比人類聰明嗎？
對于這個問題，科大訊飛董事長劉慶峰堅決認(rèn)為，人工智能一定能夠超越人類，因為通過互聯(lián)網(wǎng)萬物互聯(lián)，可以把所有人類的智慧匯聚到后臺，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來展現(xiàn)，所以人工智能到時候不是跟單個人比，它是把所有人的智慧匯聚在后臺，來跟單個人比，所以它在絕大部分場合下會表現(xiàn)得比人類更聰明。微軟亞洲研究院院長洪小文則認(rèn)為人工智能在大多數(shù)情況下比人類更具有能力，但它仍舊無法與人類的智能相比，因為，人類最可貴的能力在于創(chuàng)造力，而這一點上人工智能無法與人類抗衡。被稱為中國人工智能布道者的搜狗創(chuàng)始人王小川指出，原來我們都認(rèn)為人工智能缺乏創(chuàng)造力，但現(xiàn)在人工智能的發(fā)展已經(jīng)否定了這一點。拿阿爾法狗在人機(jī)大戰(zhàn)中的表現(xiàn)來看，它的很多招法都是傳統(tǒng)圍棋理論所難以接受，對人類棋手而言匪夷所思的。因為以前是人類告訴機(jī)器方法該怎么做，到阿爾法狗的時候，人類開始不用告訴計算機(jī)方法，只告訴人工智能目標(biāo)：就是要贏，這個方法和答案讓它自己找。但即便如此，也不能認(rèn)為機(jī)器能夠比人聰明，因為必須要人類為人工智能設(shè)立一個目標(biāo)，它才能夠產(chǎn)生后面的學(xué)習(xí)。
所以對于人工智能而言，可以在很多時候輕松擊敗人類，但它仍受到兩方面的限制，第一條是它只能從人類已有的各種各樣的行為和判斷的數(shù)據(jù)中去學(xué)習(xí)，創(chuàng)造不了人類沒有經(jīng)歷過的全新的方向。第二是機(jī)器設(shè)計不了規(guī)則，必須由人來設(shè)立規(guī)則或者說是算法。 人工智能是否會取代人類？
當(dāng)機(jī)器有了智能，自然而然就會讓人們想到他與人類的關(guān)系，所以在《終結(jié)者》中出現(xiàn)了“審判日之戰(zhàn)”，在《黑客帝國》中出現(xiàn)了人與MATRIX（矩陣）的對決，而科幻作家阿西莫夫則防患于未然地提出了“機(jī)器人三定律”，那么，人工智能的發(fā)展真的會取代人類嗎？
小I機(jī)器人的創(chuàng)造者袁輝對此持悲觀態(tài)度，他認(rèn)為整個目前人類文明是在走向一個下滑的階段，所以在這種階段下面，人類最后會被終結(jié)，這可能是一個時間的問題。從本質(zhì)上說，這是人類自己的問題，人類創(chuàng)造了人工智能這樣的一個物種，這個物種與人類是和諧共存還是競爭，完全取決于人類的發(fā)展。而搜狗董事長王小川則預(yù)測當(dāng)人類面對人工智能的時候，會與人工智能共同進(jìn)化，人工智能將最終會成為人類的一部分，人工智能既會幫助人類，也會約束人類，二者將是一種合體的關(guān)系，最終人會變成新人類，會進(jìn)化成新的物種。
科大訊飛董事長劉慶峰承認(rèn)因為人工智能可以在后臺匯聚人類的各種智慧，所以在很多的復(fù)雜的活動中可以超越人類，但是最終是被人類所管理和控制的。因為機(jī)器沒法自己設(shè)定規(guī)則，所以它一定是在人類定的大規(guī)則下來為人類服務(wù)的。最后人和機(jī)器會相互耦合在一起，推動整個世界的進(jìn)程。
其實，在人類發(fā)展的進(jìn)程當(dāng)中，每一個新技術(shù)的出現(xiàn)總會伴隨著爭議、誤解甚至是擔(dān)憂或者是恐懼，在十九世紀(jì)工業(yè)革命的時候，英國的產(chǎn)業(yè)工人擔(dān)心機(jī)器搶了自己的工作，于是紛紛去燒機(jī)器、毀機(jī)器；兩百年前，在美國大約70%的人口都是農(nóng)業(yè)人口，而大型機(jī)器和生產(chǎn)線出現(xiàn)后，幾乎搶奪了所有的農(nóng)業(yè)人口的工作。但現(xiàn)在美國只有1%的農(nóng)業(yè)人口，而那69%的人并沒有因此而失去他們的生活或者是工作，反而在機(jī)器創(chuàng)造的更多的新領(lǐng)域創(chuàng)造了新的工作，尋找到了新的生活。相比那個時候，人類進(jìn)化了，因此人類就是在不斷認(rèn)知自我的過程當(dāng)中，去擁抱越來越美好的新生活。 人機(jī)大PK
盡管有預(yù)言人工智能將逐漸地接管人類的種種職業(yè)，但那畢竟是未來，現(xiàn)在，人工智能在一些常見的領(lǐng)域到底達(dá)到了什么樣的水準(zhǔn)？讓我們看看人機(jī)在幾個職業(yè)上的PK。
項目：語音識別
規(guī)則：由人工智能和人類速錄師同時聽一段聲音，并將其轉(zhuǎn)化為漢字，看誰的準(zhǔn)確率高。
結(jié)果：
1、速度：雙方速度幾乎一樣，都是在語音播放的同時完成了錄入。
2、準(zhǔn)確率：準(zhǔn)確率都達(dá)到99%以上。
應(yīng)用場景：目前，語音技術(shù)主要應(yīng)用領(lǐng)域是：導(dǎo)航和音響系統(tǒng)、智能可穿戴設(shè)備、制造業(yè)、智能家居、電信領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域、教育等領(lǐng)域。預(yù)計在2017年以前，全球語音識別市場將達(dá)到1330億美元。
視角延伸
1、在嘈雜的環(huán)境，多人對話的情況下，人工智能尚缺乏足夠的辨別能力。
2、對于方言，人工智能的準(zhǔn)確率明顯降低，需要專門的數(shù)據(jù)庫予以支撐。
3、人工智能的語音識別已經(jīng)拓展到多種語言，已經(jīng)初步達(dá)成了實時翻譯功能。
4、在未來萬物互聯(lián)時代，語音識別將成為人機(jī)對話、打通各個平臺的接口。
項目：駕駛
規(guī)則：無人駕駛汽車在高峰期于北京東三環(huán)行駛，看行駛的平穩(wěn)度與安全性；無人駕駛汽車在專業(yè)賽車場進(jìn)行18米S彎繞樁跑，就是賽車手考賽車水平的時候，會有這一段考試，從頭到尾如果是人駕駛一般要14分鐘，用智能機(jī)器人可以做到13分鐘多一點，就是說比賽車手還少一點時間。
結(jié)果：
1、實地?zé)o人駕駛順利完成，放置于車頂?shù)拇蚧饳C(jī)，硬幣等物件沒有掉落。
2、專業(yè)賽車場進(jìn)行的18米S彎繞樁跑，人駕駛一般要14分鐘，人工智能可以做到13分鐘。
應(yīng)用場景：當(dāng)前，世界大型汽車制造商都在致力研究無人駕駛汽車技術(shù)。該技術(shù)在減少擁堵和安全隱患等方面大有作為。根據(jù)業(yè)內(nèi)預(yù)測到2020年，無人駕駛汽車市場將達(dá)到6億美元。
視角延伸
1、人工智能還不能處理很多復(fù)雜的情況，在技術(shù)上仍然具有很大挑戰(zhàn)。
2、無人駕駛的目標(biāo)第一是解決因為人為的因素造成的安全性；其次能夠?qū)⑷祟悘鸟{駛的煩瑣中解脫出來。
3、專家預(yù)測，未來五年無人駕駛的發(fā)展方向?qū)⑹恰霸鰪?qiáng)駕駛”，即汽車同時具有人類駕駛與無人駕駛功能并存，人與車的關(guān)系就如同當(dāng)年人與馬的關(guān)系一樣。
4、無人駕駛設(shè)備能否小型化將成為無人駕駛能否走向應(yīng)用的一大門檻。
項目：圖像識別
規(guī)則：由人工智能和人類同時識別三張明星在不同化妝、衣物時的圖像，看誰能準(zhǔn)確地認(rèn)出；同時識別三種長得相似的普通人的照片，看是否能夠辨認(rèn)出這是否是同一個人。
結(jié)果：
第一次辨認(rèn)結(jié)果人工智能勝過了人類。
第二次因為有一張圖片面部有頭發(fā)遮擋，人工智能表示無法識別。
應(yīng)用場景：目前，圖象識別技術(shù)主要應(yīng)用在：導(dǎo)航、遙感圖象識別、天氣預(yù)報、環(huán)境檢測、通信、軍事和公安刑偵、臨床診斷和病理研究等領(lǐng)域。
視角延伸
1、使用圖像識別技術(shù)，在大量攝像頭拍攝的畫面中無論要找罪犯還是要找失蹤的人口，效率將會比人類識別高出很多。
2、跟人臉識別和語音識別相結(jié)合起來，將極大地提高對個人身份的辨識度，在金融支付領(lǐng)域具有廣闊前景。
3、圖像識別將進(jìn)一步發(fā)展成表情識別，可以在第一時間感知人類情緒，并采取相應(yīng)措施。如在駕駛中如果智能攝像頭能夠感知司機(jī)情緒不穩(wěn)定，可以提前采取措施，減少事故發(fā)生可能性。 觀點大碰撞
對于人工智能，過去很多人定義過，它要有比較高的自感知能力、自主決策和控制能力、對安全和意外的自動預(yù)警和防范處理能力等，它要能在較少人為干預(yù)的條件下完成工作和服務(wù)。但要強(qiáng)調(diào)的是未來人工智能跟過去不同的地方，未來的人工智能一定是終端跟云端協(xié)同創(chuàng)新實現(xiàn)的智能控制與服務(wù)的。有了網(wǎng)絡(luò)以后，人工智能就不僅是靠機(jī)器內(nèi)的軟件硬件系統(tǒng)來操縱，還可以在使用終端和云端之間實施交互協(xié)同來實現(xiàn)，它的水平和能力會遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過歷史上單部機(jī)器的智能行為。其實阿爾法狗也有很多東西是在云端計算，而不在終端。所以這是一個未來的方向。
人工智能技術(shù)可應(yīng)用的領(lǐng)域是非常廣泛的，可以說是無處不在。它可以應(yīng)用在生產(chǎn)制造業(yè)，還可以應(yīng)用在各種服務(wù)領(lǐng)域。比如金融服務(wù)、醫(yī)療服務(wù)等都可以用人工智能技術(shù)；學(xué)習(xí)方面，也可以用來提升學(xué)習(xí)效率；還有農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，可以借助人工智能技術(shù)判斷施什么樣的肥料、怎么樣防治病蟲害等，快到收獲季節(jié)還可以通過人工智能技術(shù)預(yù)測預(yù)判市場銷售，這對農(nóng)產(chǎn)品的行銷也都會有大的幫助。
“中國制造2025”提出創(chuàng)新驅(qū)動、質(zhì)量為先、綠色發(fā)展、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、人才為本，智能制造是核心。制造經(jīng)歷過不同的時代，第一次工業(yè)革命以后是機(jī)械制造時代；第二次工業(yè)革命以后是機(jī)電結(jié)合了起來；后工業(yè)階段，上世紀(jì)80年代以后又加了電子、機(jī)械電子一體化；而信息網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)以后，現(xiàn)在和未來的制造是網(wǎng)絡(luò)智能的時代的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同智能制造，制造過程、運行服務(wù)過程都將數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化，這是制造業(yè)發(fā)展的方向和技術(shù)創(chuàng)新的核心。
鄔賀銓：中國在人工智能應(yīng)用方面走得很快
人工智能研究的起步，一般被認(rèn)為是在20世紀(jì)50年代，那時候中國還沒有開始研究。不過，人工智能在前50年里還停留在科學(xué)家的圈子里，沒有走向應(yīng)用。這些年中國人工智能的研究跟其他新生領(lǐng)域的研究一樣，取得一些好的成果，但是總體上與國外還是有差距的，在一些有影響的文章發(fā)表、人工智能原創(chuàng)的技術(shù)，包括支撐人工智能的產(chǎn)業(yè)等方面我們還有差距。
不過，應(yīng)該說中國的人工智能在個別領(lǐng)域做的還是很不錯的。比如說，科大訊飛在中文的語音識別上是領(lǐng)先的，百度、阿里、騰訊也在關(guān)注人工智能，不但自己在培養(yǎng)專家，也從海外引入一些高端人才，努力縮短我們與國外的差距。
中國機(jī)器人也做的不錯，嚴(yán)格來說，我們機(jī)器人是廣義的機(jī)器人，傳統(tǒng)講的機(jī)器人是工業(yè)機(jī)器人。我們的機(jī)器人產(chǎn)品以面向社會消費應(yīng)用為主，產(chǎn)能產(chǎn)量已經(jīng)占到世界較大市場。沈陽自動化所和新松機(jī)器人等公司從事機(jī)器人研究很長時間了，他們在做工業(yè)的機(jī)器人，也取得了不少的成績和應(yīng)用。但是在大型生產(chǎn)線上，目前應(yīng)用的工業(yè)機(jī)器人還是以國外產(chǎn)品為主。
中國在無人駕駛車的應(yīng)用方面跟美國相比也不會差距很遠(yuǎn)。現(xiàn)在百度的無人駕駛車，按照現(xiàn)在的水平也有望在未來的一兩年內(nèi)應(yīng)用了。不過，無人駕駛需要很多技術(shù)，而現(xiàn)在國產(chǎn)車內(nèi)的車載電子系統(tǒng)還是進(jìn)口的，如果說不能在汽車總線上突破，我們的無人駕駛車在核心技術(shù)上還是有不少差距。
總體來說，在人工智能的應(yīng)用上中國走得很快，展望未來不僅會縮小與國際的差距，也會走在前面。中國正處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變和兩化融合的重要階段，需要大量的生產(chǎn)自動化手段，中國的人工智能的市場非常大。
張潼：人工智能的核心技術(shù)就是讓機(jī)器學(xué)習(xí)
現(xiàn)在企業(yè)界很多研究院，包括阿里、騰訊、滴滴、360等關(guān)心的都是機(jī)器學(xué)習(xí)的核心能力。總體來講，一個是大數(shù)據(jù)，另外一個是對于大數(shù)據(jù)處理和加工的能力。把一個原材料變成你真正所需要的系統(tǒng)或者產(chǎn)品，這是它的能力。從機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)來講，如何實現(xiàn)規(guī)模更大、創(chuàng)新還有實時更新的效果，這一系列的技術(shù)能力使得所有公司都非常感興趣。
總體來講，數(shù)據(jù)處理的核心能力就是機(jī)器學(xué)習(xí)能力，還有高性能計算。處理大數(shù)據(jù)也要有計算平臺，最后是一系列應(yīng)用，包括廣告、無人車，包括其他行業(yè)的探索。
此外，現(xiàn)在的醫(yī)療有各個環(huán)節(jié)，其中一個環(huán)節(jié)和互聯(lián)網(wǎng)緊密相連，當(dāng)病人患病的時候，去醫(yī)院之前往往會自己看看是什么毛病，會有自我診斷或者自我詢查信息的過程，但是百度搜索信息不太足夠，因為只能找到相關(guān)網(wǎng)頁，并不直接相關(guān)。其他的一系列互聯(lián)網(wǎng)公司也會有這樣的平臺去幫助查詢者對接，像對接醫(yī)生和對接專業(yè)的知識一樣。
從我們的角度來講，實際上可以利用人工智能的能力去做這種系統(tǒng)，這種系統(tǒng)有幾個形式，比如說病人會用口語化的形式表達(dá)，醫(yī)生比較專業(yè)，病人不知道很多專業(yè)名詞。如何把口語化和專業(yè)知識對接需要設(shè)定自然語言的病癥，這也是病人希望交流的形式。
從機(jī)器智能角度上要有交互、引導(dǎo)以及對話，另外還要把信息綜合起來，這樣會有更好的理解。如互聯(lián)網(wǎng)+零售業(yè)，百度怎么和零售業(yè)相結(jié)合，這是研究院思考的問題。如果打通線上線下，就知道這些客戶線上的行為和喜好，以幫助線下的商家找新客戶。而利用機(jī)器學(xué)習(xí)建模技術(shù)把這些人的喜好或者類別分列出來。
如何理解大數(shù)據(jù)和人工智能的關(guān)系，大數(shù)據(jù)是它的源泉。世界上很多國家很重視收集數(shù)據(jù)的能力，因此也使得它在下一階段將有大大提升。此外還有機(jī)器學(xué)習(xí)，AlphaGO、無人機(jī)就是例子，它的核心技術(shù)就是智能化，下一個十年也將會有更加細(xì)致的發(fā)展。人工智能會促進(jìn)一系列的新技術(shù)成為可能，這種可能會推出新的產(chǎn)業(yè)。
Jim Lawton：機(jī)器人需要更加智能化
長時間以來，機(jī)器人只能在不變的工作環(huán)境下工作。我們需要為機(jī)器人定制適合的工作環(huán)境，這個安排在一些工廠行得通，但是大部分工廠的工作環(huán)境不一定能配合。
我們通過編程讓機(jī)器人執(zhí)行一些任務(wù)，機(jī)器人會按照設(shè)定好的程序工作，但這不是智能機(jī)器人。更加智能的機(jī)器人是這個行業(yè)重要的突破和創(chuàng)新。我們現(xiàn)在擁有更優(yōu)秀的機(jī)器人――能夠在不完美的環(huán)境下工作。操作任務(wù)自動化進(jìn)程不斷地在創(chuàng)新。此外，隨著機(jī)器自主學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)等人工智能的進(jìn)步，認(rèn)知任務(wù)的變化也是日新月異。
人機(jī)協(xié)作將主要在兩個方面發(fā)生變化。一方面，以往我們需要請專家為機(jī)器人編程，然后執(zhí)行任務(wù)。現(xiàn)在則通過演示來培訓(xùn)機(jī)器人。在未來，人類員工將“告訴”機(jī)器人去做什么，機(jī)器人只需要“看”著去學(xué)，從人類那里學(xué)習(xí)，也可以從另一臺機(jī)器人那里學(xué)習(xí)。另一方面，我們深信只有人類能自主工作。制造業(yè)的新趨勢是結(jié)合傳達(dá)實時遙測數(shù)據(jù)的機(jī)器人和能累積結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的軟件數(shù)據(jù)平臺，然后供人類理解及詮釋信息、并且做出明智的決定以提升工作流程，促進(jìn)持續(xù)創(chuàng)新。
因此來說，人類和機(jī)器人將并肩工作，共同解決問題，提升工作流程，并能一起處理更多的任務(wù)。操作任務(wù)和認(rèn)知技術(shù)自動化相結(jié)合是制造業(yè)創(chuàng)新時代的必然趨勢。
SEARI在去年11月成為Rethink Robotics在華首家分銷合作伙伴。協(xié)作機(jī)器人是Rethink Robotics的核心優(yōu)勢，Rethink Robotics通過其智能協(xié)作型的機(jī)器人Baxter和Sawyer，可完成目前90%傳統(tǒng)自動化方案不能完成的工作，從而不斷革新制造業(yè)的生產(chǎn)方式。
協(xié)作機(jī)器人和傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人有很大的區(qū)別。傳統(tǒng)機(jī)器人對精準(zhǔn)定位、速度、精度、剛性等方面有硬性要求，相對而言，易用性、操作靈活性及安全性正是協(xié)作機(jī)器人的優(yōu)勢，國內(nèi)很多企業(yè)對兩者的比較已經(jīng)有一定的了解。
在過去幾個月，我們的銷售團(tuán)隊已經(jīng)走訪一百多家企業(yè)，向它們推廣Rethink Robotics的方案，獲得非常好的反響。但協(xié)作機(jī)器人真正進(jìn)入中國市場還需要有一個磨合的過程，現(xiàn)在不少國內(nèi)制造業(yè)的工廠都是幾年前、甚至十多年前建好的，當(dāng)時的廠房設(shè)計是按照人手操作的思路來設(shè)計的，完全沒有把機(jī)器人的元素考慮在內(nèi)。
聯(lián)想集團(tuán)董事長兼首席執(zhí)行官 楊元慶
人工智能有兩個重要能力，一是感知能力，越來越多的智能終端和傳感器，讓我們能夠提升感知世界的廣度和深度；二是認(rèn)知能力，這就需要通過云、通過大數(shù)據(jù)分析來實現(xiàn)。所以，如果說智能終端是人的感官的話，那么云就是大腦，把智能終端和云大腦完美結(jié)合起來，就是人工智能未來的方向。
斯坦福大學(xué)客座教授 杰瑞?卡普蘭
未來，除了應(yīng)用和設(shè)備會越變越好之外，我們還會有一批全新的設(shè)備和應(yīng)用，它們會更加智能化，并且可以進(jìn)一步加強(qiáng)人與人之間、人與物之間的聯(lián)系。未來是光明燦爛的，因為人工智能可以幫助我們應(yīng)對數(shù)字化帶來的挑戰(zhàn)，幫助我們尋找到信息，將那些最相關(guān)信息推送給我們，協(xié)助我們更好地了解這些信息的含義。與此同時，人工智能可以拓展計算機(jī)的應(yīng)用，電子設(shè)備將獲得我們的信任，將會成為我們極其信賴且不可分割的個人助手，它們會幫助我們在物理世界、真實世界里進(jìn)行探索。
美國希捷科技公司全球副總裁 孟福來
所有這些相互連接的設(shè)備以及物聯(lián)網(wǎng)意味著今后互聯(lián)網(wǎng)會無處不在，這也就意味著數(shù)據(jù)會越來越多，數(shù)據(jù)的價值將越來越高。短短幾年就會極速增長，所有的數(shù)據(jù)都要得到安全的存儲，用戶也要能夠迅速接入并且分析這些數(shù)據(jù)。
讓存儲更加智能，從而支持各項復(fù)雜活動，進(jìn)而應(yīng)對不同環(huán)境下的需求，我們正在將那些傳感器融入其中，總的來說就是數(shù)據(jù)存儲會更加智能。
華為消費者業(yè)務(wù)首席執(zhí)行官 余承東
人工智能能夠幫助人類更主動地獲取信息和推送所需要的信息。主動通過人工智能推送人類需要的信息，同時對信息進(jìn)行過濾和及時反饋。而信息的交互方式將變得更加自然，就像人類說話一樣。人機(jī)更加自然地交互，對人類來說更有意義、更方便、更快捷，所以這需要人工智能對信息進(jìn)行個性化推薦。
優(yōu)辦創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 盧陽
未來智能設(shè)備的互聯(lián)就是物聯(lián)網(wǎng)將會隨處可見，增強(qiáng)現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實讓虛擬變得更真實，語音識別讓每個人有了秘書，云服務(wù)使得所有數(shù)據(jù)存儲在遠(yuǎn)方但是隨手可得。隨著技術(shù)的發(fā)展，人們的生活將發(fā)生天翻地覆的變化，移動性和及時性的需求將大大增加，這些將使得使用權(quán)比擁有權(quán)更受歡迎。
搜狗公司CEO 王小川
我們每天醒來都感受著互聯(lián)網(wǎng)帶來的便捷，看到智能終端無人駕駛汽車機(jī)器人從科幻走向生活。今年是人工智能誕辰六十周年，年初谷歌AIphaGO與李世石上演人機(jī)大戰(zhàn)，將人工智能的關(guān)注推到了前所未有的高度。
臉譜公司副總裁 石峰
人工智能和傳統(tǒng)計算機(jī)不同，它更像一個孩子在學(xué)習(xí)這個世界，而不是事先編程，所以，對于人工智能我們要花很長時間來訓(xùn)練它，就像教孩子打棒球一樣。一方面我們有超過十億人在尋找內(nèi)容，而另一方面我們又有數(shù)以億計的內(nèi)容給他們，他們可以很了解這兩者怎么取得平衡，所以，我們每天做很多預(yù)測，而真正最激動人心的就是我們還能獲得很多的反饋。
騰訊社交網(wǎng)絡(luò)事業(yè)群總裁、集團(tuán)高級執(zhí)行副總裁湯道生
最近五年，在圖片識別、語音翻譯、模擬探索、概率決策上有非常多的突破，因為計算能力和算法的突破，現(xiàn)在到了一個感知的智能時代。我們多看幾只貓以后知道什么是貓，具體我們也說不出是怎么判斷和識別的，但是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，如今哪怕不能充分描述識別過程，也能通過新的算法和計算方式達(dá)到感知智能的能力。
百度公司總裁 張亞勤
人工智能真正會帶來一些新的變革，可以用到醫(yī)療、教育、金融、交通等各方面，也可以用到無人車上。三十年前比爾?蓋茨講，希望有一天機(jī)器能像人一樣去聽去看去寫，用自然語言交流。今天，他提的目標(biāo)在很大程度上已經(jīng)達(dá)到了。最早的時候是人們學(xué)習(xí)機(jī)器語言，學(xué)編程，后來是機(jī)器來學(xué)人的語言。所以，未來機(jī)器要向人學(xué)習(xí)，人也要向機(jī)器學(xué)習(xí)。
愛立信集團(tuán)亞太區(qū)首席技術(shù)官馬格納斯?艾爾布林
在整個網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，我們要保證時刻能夠服務(wù)到用戶，我們的用戶能夠獲得其需要的服務(wù)。而為了能夠?qū)崿F(xiàn)這個目標(biāo)，我們就有一定的架構(gòu)和分類，通過這樣的安排，我們就能夠保證5G的標(biāo)準(zhǔn)體系能夠提供服務(wù)。
