人工智能可謂當(dāng)今社會(huì)的“明星”，許多國(guó)家都制定了人工智能發(fā)展計(jì)劃。但人工智能的發(fā)展并不完全是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，其對(duì)人類社會(huì)的改變是多方面的，影響也是深遠(yuǎn)的。

超人工智能的“奇點(diǎn)”，有可能在什么時(shí)候出現(xiàn)

第一波發(fā)生在1950年至1970年，當(dāng)時(shí)的主要工作是計(jì)算機(jī)科學(xué)家在從事機(jī)器推理系統(tǒng)，同時(shí)發(fā)明了早期的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)。這一時(shí)期的理論流派被稱為符號(hào)主義。

第二波出現(xiàn)在1980年至2000年。我們現(xiàn)在講的統(tǒng)計(jì)學(xué)派、機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等概念，在這一階段都已提出。此時(shí)的主流理論流派被稱為聯(lián)結(jié)主義。

第三波是在2006年之后，主要得益于大數(shù)據(jù)的推廣。谷歌利用大數(shù)據(jù)成功地對(duì)流感進(jìn)行預(yù)測(cè)，引起了衛(wèi)生部門(mén)的關(guān)注，這是大數(shù)據(jù)和人工智能密切關(guān)聯(lián)的一個(gè)重要例子。在這一波浪潮中，人工智能技術(shù)及應(yīng)用有了很大的提高，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為中心的算法取得突破。

關(guān)于人工智能，有三個(gè)相關(guān)概念需要弄清楚：第一個(gè)是弱人工智能，第二個(gè)是強(qiáng)人工智能，第三個(gè)是超人工智能。弱人工智能是專用人工智能，很難直接用在別的場(chǎng)景中?，F(xiàn)在很多科學(xué)家的理想目標(biāo)是強(qiáng)人工智能，這樣的通用人工智能可以遷移到其他應(yīng)用場(chǎng)景中。超人工智能則是指超過(guò)人類的智能，現(xiàn)在還不存在，我也希望它永遠(yuǎn)不要存在，否則就會(huì)對(duì)人類的意義進(jìn)行顛覆。

但是，美國(guó)科學(xué)家、發(fā)明家?guī)炱濏f爾認(rèn)為，通用人工智能在這個(gè)世紀(jì)的30年代或40年代有可能超過(guò)人類，并把這一個(gè)時(shí)間點(diǎn)看成“奇點(diǎn)”。為此，還專門(mén)成立了極具創(chuàng)新力的奇點(diǎn)大學(xué)。

英國(guó)牛津大學(xué)的未來(lái)學(xué)家博斯特羅姆也認(rèn)為，超級(jí)智能在未來(lái)超過(guò)人類是非常有可能的。他把超級(jí)智能分為三種形式：一是高速超級(jí)智能，二是集體超級(jí)智能，三是高素質(zhì)的超級(jí)智能。

高速超級(jí)智能跟人腦相似，但速度要快于人腦的智能。用博斯特羅姆的話來(lái)講，高速超級(jí)智能可以完成人類智能做的所有事情，但速度會(huì)快很多。

集體超級(jí)智能由非常多數(shù)量的小型智能組成，并且在許多通用性領(lǐng)域，這種智能的整體性能大大超過(guò)現(xiàn)有的認(rèn)知系統(tǒng)。集體智能最擅長(zhǎng)解決被分為各個(gè)子問(wèn)題的問(wèn)題，可以同時(shí)找到并單獨(dú)驗(yàn)證各個(gè)子問(wèn)題的解決方案。博斯特羅姆認(rèn)為，集體超級(jí)智能的整合方式可以是松散的，也可以是緊密的，即可以形成一個(gè)統(tǒng)一的智能體。

高素質(zhì)超級(jí)智能和人類大腦一樣快，但聰明程度與人類相比有質(zhì)的超越。這種高素質(zhì)智能同人類智能相比，就像人類智能與大象、海豚、猩猩的智能相比一樣。博斯特羅姆認(rèn)為，未來(lái)的超級(jí)智能可以獲得一套新的認(rèn)知模塊，并通過(guò)復(fù)雜知識(shí)工程的建構(gòu)使得通用智能獲得新優(yōu)勢(shì)。

第四次工業(yè)革命中，還有哪些重要的關(guān)聯(lián)技術(shù)

為什么人工智能如此重要？因?yàn)槿斯ぶ悄艽淼氖堑谒拇喂I(yè)革命。

第一次世界大戰(zhàn)發(fā)生的原因，傳統(tǒng)教科書(shū)往往強(qiáng)調(diào)英國(guó)和德國(guó)在殖民地上的矛盾。英國(guó)是老牌帝國(guó)，擁有廣大的殖民地，而德國(guó)是新興帝國(guó)，殖民地較少，因此展開(kāi)了激烈競(jìng)爭(zhēng)。這一結(jié)論是事實(shí)，但也忽視了更加深層次的一個(gè)原因，那就是英國(guó)和德國(guó)在爭(zhēng)奪科技的主導(dǎo)權(quán)。

英國(guó)是第一次工業(yè)革命的主導(dǎo)者，德國(guó)更多是第二次工業(yè)革命的主導(dǎo)者，英國(guó)不能容忍像德國(guó)這樣的“新貴”崛起。從表面上來(lái)看是爭(zhēng)奪殖民地，因?yàn)橹趁竦卮碇牧袭a(chǎn)地和消費(fèi)市場(chǎng)，但實(shí)際上兩國(guó)在爭(zhēng)奪新興科學(xué)技術(shù)主導(dǎo)權(quán)。

在英國(guó)和德國(guó)爭(zhēng)奪的過(guò)程中，最大的受益者是美國(guó)。一方面，美國(guó)有力地參與了第二次工業(yè)革命；另一方面，它又沒(méi)有與英國(guó)和德國(guó)展開(kāi)直接沖突。

第三次工業(yè)革命主要是信息技術(shù)革命，主導(dǎo)者是美國(guó)。美國(guó)在主導(dǎo)第三次工業(yè)革命過(guò)程中，遇到了兩個(gè)有力的對(duì)手：一個(gè)是蘇聯(lián)，另一個(gè)是日本。

蘇聯(lián)在信息產(chǎn)業(yè)進(jìn)行了有效布局，并且在軍事工業(yè)、尖端技術(shù)及數(shù)學(xué)家儲(chǔ)備方面有優(yōu)勢(shì)。但是，由于科技和產(chǎn)業(yè)體制等原因，蘇聯(lián)未能對(duì)高端的軍事工業(yè)進(jìn)行有效的民用轉(zhuǎn)化，所以技術(shù)創(chuàng)新缺乏足夠的應(yīng)用支持。

日本于20世紀(jì)60年代開(kāi)始參與信息革命，進(jìn)步非?？?。1985年，日本企業(yè)和美國(guó)企業(yè)在半導(dǎo)體生產(chǎn)的市場(chǎng)占有率方面發(fā)生了角色變化，日本成了第一，美國(guó)成了第二，其他國(guó)家的份額還不到10%。

在第四次工業(yè)革命中，最關(guān)鍵的技術(shù)是人工智能以及其他關(guān)聯(lián)技術(shù)，如物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、超級(jí)計(jì)算、腦科學(xué)等。但是，由于人工智能的作用非常顯著，因此這一次革命可被稱之為智能革命。它意味著人工智能不是一個(gè)簡(jiǎn)單的技術(shù)，而是一種戰(zhàn)略性技術(shù)，是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)鍵力量。

在交通、醫(yī)療、教育領(lǐng)域，將出現(xiàn)怎樣的新變化

在現(xiàn)實(shí)生活中，我們將越來(lái)越直觀地感受到人工智能產(chǎn)生的影響。這里，簡(jiǎn)單舉幾個(gè)例子。

人工智能讓無(wú)人駕駛成為可能。未來(lái)交通會(huì)更多體現(xiàn)三個(gè)元素：一是新能源，二是無(wú)人駕駛，三是共享出行。由于無(wú)人駕駛技術(shù)的出現(xiàn)，人們可能不再需要擁有一輛車，而是直接購(gòu)買從出發(fā)地到目的地的出行服務(wù)。由此，現(xiàn)在的汽車制造商在未來(lái)可能需要向無(wú)人駕駛服務(wù)運(yùn)營(yíng)商的角色轉(zhuǎn)變。在這一過(guò)程中，汽車制造商需要同現(xiàn)在的打車軟件以及高清地圖公司等，進(jìn)行充分整合與合作。

共享出行也能讓許多結(jié)構(gòu)性問(wèn)題得到解決。例如，停車難一直是城市治理中的老大難問(wèn)題，卻很有可能在共享出行的背景下得到解決。因?yàn)槟莻€(gè)時(shí)候，大部分汽車都會(huì)在路上行進(jìn)，這樣就可以將停車場(chǎng)資源重新騰出來(lái)用作綠化或人們休息的場(chǎng)所。

在5G技術(shù)的基礎(chǔ)上，遠(yuǎn)程醫(yī)療會(huì)更為可靠、更加便利。重病患者完全可以在偏僻的地區(qū)通過(guò)遠(yuǎn)程設(shè)備接受治療。我們還可以運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)行藥物挖掘，從而以更低的成本、更短的時(shí)間來(lái)開(kāi)發(fā)治療疑難雜癥的新藥。

人工智能用于教育最大的意義在于，它可以推廣自適應(yīng)的教育方式。目前的教育仍然是“多人一面”，因?yàn)槔蠋煹臅r(shí)間、精力是有限的，難以針對(duì)每個(gè)孩子的個(gè)性和特點(diǎn)做到因材施教。但是，借助人工智能系統(tǒng)，我們可以深入了解每一個(gè)孩子的受教育狀況，并通過(guò)自適應(yīng)系統(tǒng)更加精準(zhǔn)地推出個(gè)性教育方案，從而幫助孩子提高學(xué)習(xí)效率。

發(fā)達(dá)國(guó)家、發(fā)展中國(guó)家之間的“鴻溝”會(huì)否消除

從世界范圍來(lái)看，人工智能的發(fā)展對(duì)未來(lái)世界的結(jié)構(gòu)可能會(huì)產(chǎn)生重要影響。

美國(guó)在人工智能領(lǐng)域的能力和權(quán)力仍然很強(qiáng)。例如，美國(guó)在通用計(jì)算硬件方面具有非常強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。英偉達(dá)的GPU、谷歌的TPU、高通的智能手機(jī)芯片等具有明顯優(yōu)勢(shì)。又如，美國(guó)的企業(yè)和高校在人工智能的算法框架也有非常好的傳統(tǒng)。在一些應(yīng)用場(chǎng)景中，如特種機(jī)器人領(lǐng)域，波士頓動(dòng)力的技術(shù)優(yōu)勢(shì)也是明顯的。

近年來(lái)，中國(guó)在人工智能領(lǐng)域的發(fā)展較快。尤其是，在5G通信布局中，我們領(lǐng)先于不少國(guó)家。中國(guó)最大的優(yōu)勢(shì)是龐大的市場(chǎng)和相對(duì)整齊的消費(fèi)群體。中國(guó)人口數(shù)量較多，信息化程度也較高，這是人工智能未來(lái)在各個(gè)場(chǎng)景中快速應(yīng)用和落地的基礎(chǔ)。

但整體上看，我們?cè)诨A(chǔ)芯片、算法框架及生態(tài)等方面還有一些不足。特別是，在基礎(chǔ)理論和原生性的創(chuàng)新方面有很大的提高空間。

在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革浪潮中，一些發(fā)展中國(guó)家可能會(huì)處于尷尬和矛盾的位置。一方面，發(fā)展中國(guó)家可以運(yùn)用新型學(xué)習(xí)方式及開(kāi)源軟件等培養(yǎng)相關(guān)人才，大大縮短追趕發(fā)達(dá)國(guó)家的時(shí)間。同時(shí)，這一智能化方式也有助于克服傳統(tǒng)文化的限制。但另一方面，智能革命有可能進(jìn)一步拉大發(fā)展中國(guó)家與發(fā)達(dá)國(guó)家的差距。

目前，世界上關(guān)于人工智能的相關(guān)法律規(guī)則、政策、原則等，主要是由西方發(fā)達(dá)國(guó)家來(lái)定義。例如，最有影響的“阿西洛馬人工智能23原則”就是由馬斯克等西方企業(yè)家推動(dòng)形成的；在人工智能領(lǐng)域頗具影響力的阿西莫夫“機(jī)器人三定律”，也是由美國(guó)科幻小說(shuō)作家率先提出來(lái)的，并成為機(jī)器倫理領(lǐng)域的一個(gè)重要原則。

今年6月，中國(guó)發(fā)布“新一代人工智能治理原則”。這是發(fā)展中國(guó)家第一次提出人工智能相關(guān)治理準(zhǔn)則，具有非常重要的意義。隨著中國(guó)在人工智能領(lǐng)域?qū)嵙Φ牟粩嘣鰪?qiáng)，類似的規(guī)則制定將會(huì)越來(lái)越受到重視，并進(jìn)一步造福全人類。