| 标题 | 人工智能革命的宽视角俯瞰 |
| 范文 | 毕夫 摘要：弱人工智能是目前的主要生态，但强人工智能和超人工智能迟早会到来。作为第四次科技革命，人工智能在催生出全新产业集群的同时。也将加速传统产业的升级改造。并将极大丰富人类社会的服务供给能力和提升公共治理水平。而对于人工智能所带来的道德背离结果.人类在加强自身对接能力的同时。曼应该制定出相应的人工智能操作规程与守则。 关键词：人工智能革命；新产业集群；顶层设计；道德冲击 作为一种带领经济与社会前行的“巨擘”。人工智能受到了各国政府的密集拥趸；作为一座流金淌银的“富矿”，人工智能触发了商业企业的竟多脚步；作为一个正在敞开的“风口”，人工智能引来了资本劲旅的疯狂追逐。但如同镭元素的出现引起了人们对核武器的担忧、克隆技术的问世导致公众对身份认同的焦虑那样，人工智能可能给生物人类所产生的结果，有关摧毁论、反噬论乃至末日论的观点也甚嚣尘上。 第四次科技革命 关于人工智能（AI）的定义，较为通俗地解释出现在著名的人工智能专家罗素和诺威格的《人工智能；一种现代的方法》一书中，该书指出，人工智能就是能够像人一样思考、像人一样行动、合理地思考又合理地行动的机器。相比于蒸汽机革命、电力革命以及计算机革命而言，人工智能被称为第四次科技革命。 1950年推出的图灵测试可以看做是人类对人工智能的第一次模糊认知。这一由英国数学家图灵在其《计算机器和智能》一文中形成的观点指出，如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。图灵去世的6年之后，达特茅斯学院举行的一次研讨会正式认可了“人工智能”一词，同时确立了人工智能作为一门科学的地位，达特茅斯会议由此被世人公认为AI诞生的标志。 自达特茅斯会议至今60多年的时间，人类既领略了IBM的“深蓝”计算机战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的惊奇，也感受了Stanford开发的机器人在沙漠小径上成功自动行驶131英里所产生的兴奋。当然，最令人瞠目的事实是，谷歌开发出的机器人阿尔法狗先后在去年和今年战胜了韩国的李世石以及中国的柯洁两位世界级的围棋旗手，人们由此也真实地感到，人工智能已经来到了自己的面前。 动态米看，人工智能可以分为三个递进层次，即包括感知的弱人工智能、包括决策与智力的强人工智能以及指向智慧的超人工智能。目前来看，由于计算机只能模拟出人类大脑1011个神经元中三分之一还不到，因此更多的人工智能成果都属于弱人工智能。不过。强人工智能的出现只是时间问题。根据摩尔定律，计算机硬件进步会以惊人的速度指数发展，同时计算机处理能力每18个月翻倍；除此之外，脑神经科学、大数据技术都会从不同的角度为人工智能的加速提供支持。不仅如此，与以往60年完全不一样，自从2011年走出实验室之后，人工智能已经广泛得到了商业资本的连续拥抱。根据最新发布的《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2017）》），过去五年全球人工智能企业新增5154家，是此前12年的1.75倍，平均每天诞生约1.39家；同期全球人工智能融资规模达224亿美元。 基于以上分析，科学家们对强人工智能到来的时间表提出了三种预期：乐观预计年份是在2022年，但只有10%的可能性：现实预计年份是在2040年，概率为50%：保险猜测年份为2075年，可能性是90%。上述三段预想中，最具广泛性的结果应当是2040年，加上转化到超人工智能需要20年，因此，人们普遍认为，2060年将是超人工智能到来的“技术奇点”。 带给人类的福音 如果说，前三次科技革命以不同的角色在浩瀚与漫长的历史时空中接续起了驱动社会与经济变革的巨大能量，那么，作为人类智慧更大“容器”的人工智能将会以更为强大的“洪荒之力”引领经济结构、文明生态以及管理效率发生惊人的进化与跃迁。 新型人工智能产业集群的出现是一个最令人心动的未来图景，其中人们最为熟知的就是智能工业机器人、智能服务机器人将大规模投入应用，同时诸如空间机器人、海洋机器人、极地机器人等特种智能机器人都会出现特定的工作场景中。很容易想象。各种机器人的投放使用无疑可以将人们从繁重与肮脏的劳动环境中解脱出来，并助推人类探索更广袤的未知空间。而除了智能机器人产业外，人工智能产业集群中还包括由图像识别、语音识别、机器翻译等组成的智能软硬件产业，以无人机、无人船和车载自动感知与驾驶为主的智能运载工具产业等。这些产业一旦生成，无疑将构成拉动经济的全新动能。 推送出新型产业集群的同时，人工智能还能实现对传统产业的深度改造，推动与加速产业的智能化升级。在工业制造方面，随着智能制造关键技术装备、核心支撑软件、工业互联网等系统的集成应用，流程智能制造、离散智能制造、网络化协同制造、远程诊断与运维服务等新型制造模式都将建立起来，企业的智能供给能力必将现突飞猛进。在农业生产与耕作方面，天空地一体化的智能农业信息遥感监测网络将覆盖田野，智能农场、智能牧场、智能渔场、智能果园、农产品加工智能车间、农产品绿色智能供应链等集成应用将大荷积展开。此外，通过装卸搬运、分拣包装、加工配送等智能物流装备研发和推广应用，以及深度感知智能仓储系统的建立，最终形成的智能物流所彰显出的仓储运营效率要比目前快数十倍。 在全面再造与更新社会经济躯干的同时，人工智能还将不断刷新与丰富人类的服务创造和供给能力。人工智能最重要的功能是“深度学习”能力，科学家甚至预测，不久的将来，只要在人类身体上植入一个芯片，任何人都可以在几分钟之内学会从1岁到博士毕业所需学习的无数知识。另外，随着柔性可穿戴、生物兼容的生理监测系统的构建以及基于人工智能开展酌大规模基因组识别、蛋白组学、代谢组学等研究成果的问世，人类提前发现与捕捉甚至根治煎熬自己的各种疾病特别疑难杂症已不再是遥不可及的梦想。 社会治理智能化是人工智能在公共领域彰显强大能量的必然结果，包括可以提升公共需求预测精准度、强化政务信息资源整合以及有效輔助政府决策的智能政务：复杂场景下可以实现智能化交通疏导和综合运行协调指挥并且覆盖地面、轨道、低空和海上智能交通监控、管理和服务系统的智能交通；具有陆海统筹、天地一体、上下协同、信息共享特征的智能环境监测网络与携带可以及时预警资源能源消耗、环境污染物排放功能的智能环保等等。 走在最前面的美国 无论是在人工智能生态系统创建方面，还是在人工智能的商业市场活跃度方面，美国无疑是当之无愧的领头羊。根据乌镇智库发布的《全球人工智能发展报告（2017）》，2000-2016年美国人工智能融资规模累积达207亿美元，占全球累积融资总额71.8%。同期美国累积新增人工智能企业数3033家，占全球累积总数的37.41%。同时，在目前全球190万的AI技术人才队伍中，美国超过85万，高居榜首。 顶层设计的明确政策指引应当是导引美国人工智能取得领军地位的重要因素，集中表现为美国政府去年连续发布了《为人工智能的未来时刻准备着》和《国家人工智能研究与发展战略规划》两个重要战略文件》，其中《为人工智能的未来时刻准备着》明确指出在未来AI发展过程中美国政府将优先考虑开展基础、长期的人工智能研究，《国家人工智能研究与发展战略规划》则制定了一个可追踪AI研发投入进度和最大化投入影响的技术框架。 政府的牵引以及民间资本的跟踪，在美国催生出了由研究机构、大学与私营企业共同组成的完整AI生态系统。除了拥有世界上最大人造神经网络系统的斯坦福、可研发制造机器苍蝇的哈佛以及拥有百余位教授的卡梅隆大学机器人研究所等院校为美国的人工智能领域不断注入新鲜血液外，对AI信心爆棚的硅谷更是向外不断释放出强大的商业创业与科技创新以及成果转化的激流。 “阿尔法狗”横扫全球围棋九段高手的结果是将谷歌研发人工智能的大手笔推送到了世人面前。作为全球人工智能的最大研发企业，目前谷歌盘踞着GoogleX和DeepMind两大人工智能实验室，其中DeepMind除了推出举世惊羡的“阿尔法狗”外，还进入了健康医疗领域并开发出了一款名为Streams的移动端应用程序，医疗人员可以利用Streams更快地观察到医疗结果。 苹果公司最著名的人工智能产品应当是Siri，Siri原是一款语音交互工具内置在车载、手机与导航系统中，但如今Siri施展技术才能的天地大大拓展。据悉，在即将发布的iOS11中，Siri可以识别并删除广告商用来跟踪用户网页行为的跟踪数据，增强隐私保护，同时Siri能够根据用户在邮件和信息等App中的个人使用状况来提供建议。 在推出了任务端智能对话产品小娜和情感端智能对话产品小冰的同时，微软旗下的微软研究院和艾伦人工智能研究院两大机构分别在机器阅读与推理程序、语义理解搜索程序和计算机视觉程序等方面竞相发力，且微软还把“技术与研发部门”和“人工智能研究部门”合并而成新的“微软人工智能与研究事业部”，该部门在促进人工智能与bing、Windows、office、小冰与小娜等微软自身产品做深度结合的同时，还肩负着智慧云推进AI普及化和打造AI通用平台的重要任务。 作为一个社交平台，Facebook在人工智能领域的研发脚步超过了一般人的想象。目前，Facebook已经成立了两大人工智能实验室FAIR和AML，前者主要致力于基础科学和长期项目的研究，后者主要工作是找到将人工智能和机器学习领域的研究成果应用到Facebook现有产品里的方法。 亚马逊虽然没有单独的工智能实验室或者研究院，但在谷歌行动之前，亚马逊早已推出基于AI和自然语言理解的智能家居产品——智能音箱Echo。另外，亚马逊的云服务部门AWS已经深度嵌入了人工智能，其名为“亚马逊机器学习”的服务可用于数据的处理和存储，同时亚马逊Kiva机器人能够将仓储中心的工作效率在原来基础上提高9倍。 中国站到同一起跑线 自十八世纪工业革命以来的每一次技术革命，都重塑了全球经济竞争的格局，但似乎每一次我国都失之交臂。而唯獨今日人工智能革命让中国幸运地站到了与西方发达国家的同一条起跑线上。麦肯锡在其发布的《中国人工智能的未来之路》报告书中明确宣布，中国与美国是当今世界人工智能研发领域的领头羊。 官方数据显示。我国人工智能专利申请数累计达到15745项，位列全球第二，同时，从2000-2016年，我国累积新增人工智能企业数1477家，占全球累积总和的18.21%。从每年新增AI企业数占当年全球AI企业总数的比重上看，中国则从2000时的7.5%上升至2016年的23.74%。十分重要的是，我国众多的人口所创造出的海量数据正是“训练”人工智能系统所必需的前提条件，而广泛而完整的产业结构则是编织人工智能系统的重要产业链基础。基于这种优势，麦肯锡预计，中国人工智能市场将以50%的增速逐年增长，远超全球市场20%的复合年增长率。 人工智能顶层设计不断趋于完备是公众乐见其成的事实。除了发改委制定的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》明确了我国人工智能的总体思路、目标与主要任务外，国务院前不久颁发了《新一代人工智能发展规划》，正式将人工智能上升到国家战略高度，明确提出到2030年我国须成为世界主要人工智能创新中心及人工智能核心产业规模超过1万亿元并带动相关产业规模超过10万亿元的“三步走”战略。 令人兴奋地是，与大洋彼岸的“谷歌们”朝着人工智能快速进发的脚步相并行，以BATJ（百度、阿里巴巴、腾讯与京东）为主阵营的中国企业迈向人工智能的步履也格外铿锵。作为近三年在国内人工智能领域跑的最快的企业，百度目前设立了深度学习研究院，旗下的北美硅谷人工智能实验室、北京深度学习实验室和北京大数据实验室共开发出了270余项的神经语言程序学领域专利和超过120项的深度学习专利。按照“阿波罗”计划，百度无人驾驶已经上路。此外，“阿波罗”计划将开放环境感知、路径规划、车辆控制、车载操作系统等功能的代码或能力，并且提供完整的开发测试工具。 依托阿里云和电商大数据，阿里巴巴拓展人工智能的气势愈来愈亢奋。除了发布了首个可视化人工智能平台DTPAI以及人工智能客服“小蜜”和基于神经网络、社会计算、情绪感知等原理工作的智能程序小“Ai”外，阿里前不久还推出了智能音箱“天猫精灵X1”。尤其是名为“ET医疗大脑”和“ET工业大脑”的两大产品，显著加快了阿里人工智能商业化速度。据悉，ET医疗大脑可在患者虚拟助理、医学影像、精准医疗、药效挖掘、新药研发、健康管理等领域承担医生助手的角色，而ET工业大脑也正在马不停蹄地参与到新能源、化工、环保、汽车不同制造领域的改造当中。 纵横于大数据和用户行为积累的宽阔腹地，腾讯发布了深度学习平台DI-X，平台集数据开发、训练、预测和部署于一体，适用于图像识别、语音识别、自然语言处理、机器视觉等领域。作为一项战略行动，腾讯已经组建成了由50余名AI科学家、200多位AI应用工程师为主阵容的AI Lab，重点在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习四个垂直领域进行人工智能研究。 解除道德伦理的恐慌 简单重复性的体力劳动将会全面被机器所取代已经成为一个众所公认的结果，同时机器超过人类的风声也铺天盖地，人们甚至担心人工智能核心技术一旦落入不法分子和恐怖组织手中对社会稳定形成新的破坏，而且不排除出现机器人反噬人类的残酷结果。物理学家霍金也警告，未来人工智能可能會以生化战争或核子战争的方式摧毁人类；同时特斯拉创始人马斯克在发出警告，称人类所建造的机器有一天可能会导致自身的毁灭。 的确，机器替代人类的工作岗位已经势不可挡，但智能与人工又绝非完全对立，甚至人机交互技术还能实现工人与机器的协同，而且人工智能正在创造新就业岗位，其催生的新产业、新生态也在不断吸纳大量劳动力。对于人类而言，最恐怕的并不是被机器所替代，而是在高速发展的自动化面前，形成对人工智能技术功能和价值的高估与过度依赖，从而自身陷入懈怠松散，乃至失去培养自身技能的动力。因此，正如被“深蓝”打败的卡斯帕罗夫相似20多年后的今天所写道：“面对恐惧的时候，我们必须克服自己，以便让我们自己从技术中获得最大的好处，也从我们自己这里获得最大的好处。”换句话说，面对人工智能，人类必须尽快适应它，在重新定义自我中主动做出改变，即积极参与和接受有关人工智能的技能培训，大幅提升与机器的协同能力，以此获得掌控命运的王道。 我们还须承认，机器超过人类也是大势所趋，但且不论这种结果需要百余年才能到来，即便是真正降临到我们面前。其实也并不值得大惊失色。从记忆与计算能力上看，机器的确能将人类远远地甩在后面，但联想、归纳、演绎、判断、思考、顿悟、甚至做梦等诸多智力活动以及与智力相关的情感、心理变化，机器人怎么也无法模拟与超越的。另外，与机器相比.人类智能的最大优势就是逻辑推理能力、想象力、创造力。这种无形的力盘机器也是不可复制出来的。还须注意，人工智能涉及到的事务具有严格的逻辑性，或者说是偏向于理性思维，模式较为固定，而且人工智能往往只能在一个领域内实现对人类的碾压，并不能把相同的能力迁移到另外一个领域，比如“阿尔法狗”可以在围棋上横冲直闯，但在另外一个领域，人类选手就可轻松击败它；同样。高考机器人能应对数学考试，但面对其他科目就难以下笔。相反，人类则具有共通性，能够实现在多个领域的能力展现，甚至能够在多个领域有突出的表现，而这恐怕是人工智能始终难以超越的地方。 与工作替代与智能反超相比，机器的被扭曲使用或者反噬性威胁无疑是人类最大的担忧。无疑，任何一项改变人类命运的技术在推广前都必须接受审慎的评估，并进行周密与完备的的风险控制。目前人工智能正处于不断进化之中，人类也到了如何对待人工智能的关键点位，人工智能理应受到道德的审视与约束。在此，我们相信人类完全有能力施与机器足够的控制，但这种控制又绝对不是遏制技术的愚蠢行为，而是建立在科学伦理的基础之上。为此，无论是学术界，还是工业界以及科技界。都必须共同思考人工智能未来的伦理规范与约束问题。力争应时规划出智能机器前行的道德路径。 |
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