AI人類機遇與挑戰(zhàn)

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1、AI：人類機遇與挑戰(zhàn)AlanLeeAI：人類機遇與挑戰(zhàn)AI是人工智能（ArtificialIntelligence）的英文縮寫。一般認為，AI是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。2016年，以AlphaGo為起點；2017年，以AlphaZero為標(biāo)志，人類徹底失守了圍棋這一被視為智力堡壘的棋類游戲。相對于人類歷史上的農(nóng)業(yè)革命、工業(yè)革命、信息革命，人工智能代表了一次全新的認知革命。人工智能模仿人類的聲音、情感、情緒、動作等，能感知、識別、決策，被看作目前最具影響力的人類發(fā)明。隨著

2、數(shù)據(jù)的開放和積累、算法的發(fā)展、計算能力的提高，人工智能已經(jīng)快速在交通、醫(yī)療、金融、娛樂等領(lǐng)域開疆?dāng)U土。但與此同時，各種關(guān)于AI的隱憂也層出不窮。物理學(xué)家霍金對AI有這樣的擔(dān)憂：“人工智能在不遙遠的未來，可能會成為人類的一個真正威脅?！?；特斯拉的創(chuàng)始人埃隆·馬斯克也將AI列為“人類最大的潛在威脅之一?！北疚脑诳偨Y(jié)AI內(nèi)涵與發(fā)展的基礎(chǔ)上，論述了AI在各行業(yè)中帶來的機遇，并提出AI在就業(yè)、法律、倫理、隱私保護等方面的挑戰(zhàn)。基于目前遇到的機遇和挑戰(zhàn)，本文給出了發(fā)展建議。一、AI的內(nèi)涵與發(fā)展從起源上來講，圖靈在1950年的文章中通過一個模仿

3、實驗，提出了“機器能夠思維”的命題，確立了“不可分辨性”圖靈測試。1956年夏天，麥卡錫在美國達2/15特茅斯學(xué)院組織了一個學(xué)術(shù)研討會，明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠見卓識的年輕科學(xué)家共同探討有關(guān)機器模擬智能的一系列問題，并首次提出“人工智能”這一術(shù)語，標(biāo)志著人工智能研究正式誕生。人工智能是作為計算機的一個分支學(xué)科出現(xiàn)的。人工智能從創(chuàng)立到今，一共經(jīng)歷了三次大的浪潮。第一次是50-60年代注重邏輯推理的機器翻譯時代；第二次是70-80年代依托知識積累構(gòu)建模型的專家系統(tǒng)時代；這一次是2006年起開始的重視數(shù)據(jù)、自主學(xué)習(xí)的認知智

4、能時代。在數(shù)據(jù)、算法和計算力條件成熟的條件下，本次浪潮中的人工智能開始真正解決問題，切實創(chuàng)造經(jīng)濟效果。人工智能從其應(yīng)用范圍上又可分為專用人工智能（ANI）與通用人工智能（AGI）。專用人工智能，即在某一個特定領(lǐng)域應(yīng)用的人工智能，比如會下圍棋并且也僅僅會下圍棋的AlphaGo；通用人工智能是指具備知識技能遷移能力，可以快速學(xué)習(xí)，充分利用已掌握的技能來解決新問題、達到甚至超過人類智慧的人工智能。通用人工智能是眾多科幻作品中顛覆人類社會的人工智能形象，但在理論領(lǐng)域，通用人工智能算法還沒有真正的突破，在可見的未來，通用人工智能既非人工智能

5、討論的主流，也還看不到其成為現(xiàn)實的技術(shù)路徑。如果要結(jié)構(gòu)化地表述人工智能的話，從下往上依次可分為基礎(chǔ)設(shè)施層、算法層、技術(shù)層、應(yīng)用層?；A(chǔ)設(shè)施包括硬件、計算能力和數(shù)據(jù)；算法層包括各類機器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法等；技術(shù)層包括賦予計算機感知/分析能力的計算機視覺技術(shù)和語言技術(shù)、提供理解/思考能力的自然語言處理技術(shù)、提供決策/交互能力的規(guī)劃決策系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)/統(tǒng)計分析技術(shù)。應(yīng)用層包括金融、安防、交通、醫(yī)療等領(lǐng)域的行業(yè)解決方案。3/15機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的一種方法，深度學(xué)習(xí)是實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的一種技術(shù)。機器學(xué)習(xí)使計算機能夠自動解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)

6、，然后對真實世界中的事件做出決策和預(yù)測；深度學(xué)習(xí)是利用一系列“深層次”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來解決更復(fù)雜問題的技術(shù)。二、AI帶來的機遇隨著人工智能在計算機視覺、語言識別以及自然語言處理領(lǐng)域取得的進步，近幾年來，無論是在消費者端還是在企業(yè)端，已經(jīng)有許多依賴人工智能技術(shù)的應(yīng)用臻于成熟，并開始滲透到我們生活的方方面面。小到我們手機中的智能助手，網(wǎng)頁界面的智能推薦系統(tǒng)，大到智能投顧系統(tǒng)、智能安防系統(tǒng)，雖然我們不一定能夠時刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已經(jīng)高度滲透到我們的生活之中。隨著人工智能技術(shù)在各個領(lǐng)域的不斷成熟，可以預(yù)見在未來人工

7、智能技術(shù)會加速滲透深入各行各業(yè)，與傳統(tǒng)的模式相結(jié)合，現(xiàn)成新的機遇。1、駕駛輔助系統(tǒng)的機遇駕駛輔助系統(tǒng)是汽車人工智能領(lǐng)域目前最為火熱的方向。在感知層面，其利用機器視覺與語音識別技術(shù)感知駕駛環(huán)境、備識別車內(nèi)人員、理解乘客需求；在決策層面，利用機器學(xué)習(xí)模型與深度學(xué)習(xí)模型建立可自動做出判斷的駕駛決策系統(tǒng)。按照機器介入程度，無人駕駛系統(tǒng)可分為無自動駕駛（L0）、駕駛輔助（L1）、部分自動駕駛（L2）、有條件自動（L3）和完全自動（L4）五個階段。目前，技術(shù)整體處于多個駕駛輔助系統(tǒng)融合控制、可監(jiān)控路況并介入緊急情況（L2）向基本實現(xiàn)自動駕駛功

8、能（L3）的轉(zhuǎn)變階段。未來，完全的自動駕駛可以基于感知的信息做出應(yīng)變，一邊擔(dān)任駕駛員的角色，一邊提供車內(nèi)管家的服務(wù)，還能應(yīng)對其他4/15各方面的需求和任務(wù)。不僅如此，駕駛輔助系統(tǒng)的發(fā)展可能對世界產(chǎn)生巨大的變化。在汽車行業(yè)，自動駕駛汽車可能不再“私有