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打印人工智能春天剛剛開始。我提出這一觀點是因為人類社會經(jīng)歷了機械化、電氣化、信息化的時代以后，正在向智能化時代邁進。人工智能有望引領新一輪科技革命。我認為有八個宏觀發(fā)展趨勢值得關注。
第一個是由專用走向通用，這是必然的發(fā)展趨勢。通用智能被認為是人工智能皇冠上面的明珠，大家都很關心這個競爭焦點。
我注意到，美國軍方也開始規(guī)劃通用智能的研究。他們認為通用人工智能和自主武器，是顯然優(yōu)于現(xiàn)有人工智能技術體系的發(fā)展方向。
第二個是由機器智能到人機混合智能。為什么不認同機器人和人類或者人工智能與人類智能是零和博弈？因為人工智能另外一個重要發(fā)展趨勢是人機混合智能。人類智能和人工智能各有所長，可以互補。人工智能的一個非常重要的發(fā)展趨勢，是From AI （Artificial Intelligence） to AI （Augmented Intelligence），兩個AI含義不一樣。
第三個是從“人工+智能”到自主智能系統(tǒng)。為了讓深度學習提高性能，需要大量已經(jīng)標注好的數(shù)據(jù)。比如給人工智能一個圖像，要通過人工標注好圖像中哪一塊是人、哪一塊是草地、哪一塊是天空，非常費時費力。下一步發(fā)展趨勢是怎樣以極少的人工來獲得最大程度的智能，人類看書可以學習到知識，機器還做不到。人工采集和標注大樣本訓練數(shù)據(jù)，是這些年來深度學習取得成功的一個重要基礎或者重要人工基礎。因此，有人開始試圖創(chuàng)建自動機器學習算法，來降低AI的人工成本。
第四個是學科交叉將成為人工智能的創(chuàng)新源泉?，F(xiàn)在很火爆的深度學習借鑒了大腦的原理：信息分層，層次化處理。《Nature》 發(fā)表了一個研究團隊開發(fā)的能自主學習的人工突觸成果報告，它能提高人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習速度。但大腦到底是怎么處理外部視覺信息或者聽覺信息的，很大程度還是一個黑箱，這就是腦科學面臨的挑戰(zhàn)。人工智能和腦科學這兩個學科的交叉中存在巨大創(chuàng)新空間。
第五個是一個明顯的趨勢，即人工智能產業(yè)將蓬勃發(fā)展，國際上一個比較有名的咨詢公司預測，2016到2025年人工智能的產業(yè)規(guī)模幾乎直線上升。我們國家發(fā)展規(guī)劃提出，2030年人工智能核心產業(yè)規(guī)模將超過1萬億元，帶動相關產業(yè)規(guī)模超過10萬億元，人工智能產業(yè)的前景顯然是非常大的。
第六個是關于人工智能的法律法規(guī)一定會更加健全。大家都很關注人工智能可能帶來的社會問題，因此聯(lián)合國還專門成立了人工智能機器人中心這樣的監(jiān)察機構。前不久，歐盟25個國家簽署了人工智能合作宣言，共同面對人工智能在法律方面的挑戰(zhàn)。我們學部也列了這方面的題目加以研究。
第七個是人工智能將成為更多國家的戰(zhàn)略選擇。一些國家已經(jīng)把人工智能上升為國家戰(zhàn)略，越來越多的國家一定會采取同樣的舉措。
第八個是人工智能的教育會全面普及。教育部專門發(fā)布了高校人工智能的行動計劃。國務院新的人工智能發(fā)展規(guī)劃也指出，要支持開展形式多樣的人工智能科普活動。這是值得大家關注的一個方面。
(來源 人民郵電報)
