2017年1月5日，Master(后承認是Alpha Go)在網絡上取得對包括柯潔、樸廷桓和井山裕太在內中日韓頂級高手的快棋60連勝。
2015年4月，英國科學家發明了機器手臂，能夠嫻熟做飯，廚藝達到世界一流水平。
2017年1月6日，百度智能機器人“小度”和“小度之父”吳恩達(左一)亮相江蘇衛視《最強大腦》。
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人工智能一般被認為是通過模擬、延伸和擴展人類智能，產生具有類人智能的計算系統。其概念從1956年提出，經歷了跌宕起伏“三起三落”的60年。隨著硬件、軟件、大數據、深度學習等技術發展到一定水平，人工智能開始呈井噴式發展，從長期不溫不火狀態驟然變熱。
人工智能幫助人類提高工作效率、提升生活品質。但對人工智能的發展感到欣喜的同時，也要理性面對人工智能對人類提出的挑戰
技術與產業革命的新引爆點
從1956年到2016年，人工智能已經60歲。為什么偏偏到了此刻，“老夫聊發少年狂”，它從一眾新興高科技中脫穎而出?
美國作家盧克·多梅爾在《人工智能》一書中提出“奇點”的概念，奇點指的是機器在智能方面超過人類的那個點。目前，人工智能在技術和產業兩個方面臨近“奇點時刻”。
第一，信息革命正從技術深化到科學，向智能方向提升，人工智能正處在科技革命的奇點上。信息革命發端于信息技術革命。電子計算機、通信網絡、互聯網、云計算、物聯網……分別代表著信息技術革命這頭大象的不同部位。一直發展到大數據，信息技術這頭大象的全貌才開始從科學的高度顯現。以數據科學為基礎的人工智能，代表著信息技術向信息科學的質的飛躍，第一次將信息技術發展到信息科學的高度。
如果說智慧的本質是“容易地應對變易”，那么人工智能是將理性與感性結合起來，像人類那樣容易地應對“變易”。德國工業4.0專家烏爾里希·森德勒為了概括工業4.0的精髓，將英文的“簡單”與“復雜”合成一個詞，創造了一個新詞“Simplexity”，意思是使復雜性變得容易。人工智能60年的發展，一直在探索“容易地應對變易”的具體方法。上世紀50年代的傳統人工智能過于迷信理性算法。一直到上世紀80年代神經網絡這種“感性”方法流行，才找到了處理非規律性事物的方法。2006年后，兼具理性與感性的深度學習成為人工智能的新主流。2016年，人類終于迎來了人工智能的一個重要時刻。2016年3月，谷歌圍棋(Alpha Go)電腦程序，運用將感性與理性結合的蒙特卡洛算法，以4∶1的成績戰勝世界冠軍、韓國棋手李世石。Alpha Go的勝利，標志著人工智能一個重要奇點時刻的到來，人工智能正在成為下一代技術革命引爆點。
第二，信息革命正從科學轉化為技術，向智慧產業深化，人工智能正處在產業革命的奇點上。信息革命成熟于產業革命。技術革命的奇點，催生產業革命的奇點。技術革命率先引爆工業自動化、醫療健康等領域，使人工智能迅速向市場化、產業化方向發展。
以智能汽車為例，汽車電子已占整車成本的40%。如果汽車部件和附加值中的智能貢獻比重超過50%，汽車就會發生質變，達到奇點。一旦所有行業智能比重超過50%，產業智能化的奇點時刻就將到來。無人駕駛汽車通過裝載前視攝像頭、前視雷達、激光雷達、高精地圖及諸多智能科技設備，可以應對復雜的實際駕駛環境。
為現代化發展
更換“發動機”
當前31個發達經濟體中，30個經濟體增長放緩，1994年到2004年的年平均增長率從2%下降到1%。發展相對較快的美國，增長速度也從前10年的2.3%下降到了后10年的1.1%。工業化這臺發動機提供的動能越來越衰減。用工業化和信息化兩臺發動機驅動現代化，就成為2008年國際金融危機以來人們找到的一條新出路。
發展人工智能的最大意義在于為現代化發展更換“發動機”。咨詢公司埃森哲研究了美國、芬蘭、英國等12個發達國家發現，預計到2035年，人工智能將幫助這些國家生產率提高40%左右。其中，因人工智能生產率增長最多的幾個國家分別是：瑞典、芬蘭、美國和日本。
在當前的人工智能研究領域，美國充當了領頭羊的角色。美國奧巴馬政府時期總統辦公室發布《為了人工智能的未來做好準備》和《美國國家人工智能研究與發展戰略規劃》。在前一個報告中，前奧巴馬政府呼吁優先考慮開展基礎、長期的人工智能研究，并制定發展自動和半自動武器的政策。報告提議建立一個類似國防高級研究計劃局的機構，支撐高風險、高回報的人工智能研究及應用;建議聯邦機構應在人工智能領域優先開放培訓數據和數據標準;建議美國交通部不斷完善監管框架，將全自動車輛和無人機安全整合入交通系統。第二個報告提出了七大戰略：長期投資人工智能研發領域、開發人機工作的有效方法、理解和應對人工智能帶來的倫理問題、確保人工智能驅動系統的安全、為人工智能培訓和測試開發共享公共數據集與環境、建立評估人工智能技術的標準和基準、深入了解國家人工智能研發人才需求。根據該規劃，2015年聯邦政府在人工智能相關技術方面投入約11億美元。根據專業數據分析平臺統計，截至2016年年初，全球已有957家人工智能公司，其中美國公司就有499家，占比超過了50%。
此外，其他一些發達國家也在人工智能開發上各有投入。日本側重降低成本，強化智能制造能力，加大人工智能投入。2016年8月11日，日本政府將人工智能相關跨部門政策內容寫入2016年度第二次補充預算案。部分政策會寫入2017年度政府預算申請中，并持續給予支持。日本在制造業中利用人工智能提高生產率并克服人手短缺問題，應對社會老齡化挑戰。日本還對發展人工智能技術的企業給予優惠稅制、優惠貸款、減稅等多項政策支持。
歐盟以“人腦項目”為未來新興技術旗艦項目，側重于對數據的研究。“人腦項目”十分注重從科學制高點上把握技術，匯集了神經科學、醫學和計算機領域近300名專家。到2023年，這一項目將耗資10億歐元。德國注重科技研發和技術成果轉化，在人工智能申請專利數量上位列全球第四，但在機器人、神經網絡、語音識別及圖像識別等領域有一技之長。德國人工智能研究中心研究人工智能技術，如自動駕駛、語音識別、圖像識別、機器學習、智能機器人人體跟蹤等領域，并進行科技研發和技術成果轉化。每年累計貢獻的學術成果和科研項目價值超過4800億歐元。
“弗蘭肯斯坦情結”能否解開
從短期看，人工智能推動經濟自動化和社會智能化。人工智能提高自動化水平，從而提升生產力，積累大量財富。但自動化是否影響就業成為爭議的焦點。由于中美工人工資存在較大差距，美國資本家寧可用自動化來替代工人，而不是增加就業。福瑞斯特研究公司的最新報告顯示，未來5年，人工智能將導致美國的就業崗位減少6%。事實上，人工智能減少就業并不是必然的。與自動化用機器代替人不同，人工智能平臺通過應用接口(API)接入大量增值應用(APP)，可以為開發者創造廣泛的靈活就業機會。阿里云研究報告提出在人工智能平臺化的趨勢下，未來人工智能將呈現若干主導平臺加廣泛場景應用的競爭格局，通過APP開發者開發大量細分場景應用，將比自動化更有效地激活靈活就業。
人工智能在智能交通、智能家居、智能社區等方面有突出表現。新型柔性機器人能夠做飯、洗碗，還可以鋪床、洗衣服、遛狗，人工智能還能幫你挑選穿搭、決定晚餐吃什么。虛擬現實、增強現實和混合現實結合人工智能等技術已經可以替代真人導游。未來城市交通也會因人工智能而得到改善，日本本田技術研究所汽車研發中心開發出一項利用人工智能預測交通擁堵情況的新技術。該技術將智能手機作為感應設備使用，將汽車速度、加減速等行駛數據與周邊道路擁堵程度加以匹配，改善交通狀況。
從長期看，人工智能將驅動經濟向服務化、高端化方向轉型，驅動社會向靈活化、智慧化方向轉型。變易就是差異化，差異化對應的是需求價值上的高端化和供給上的服務化。工業化和自動化的主要經濟效果是需求越差異化，差異化供給的平均成本越高，而人工智能實現與工業化相反的經濟效果，即需求越差異化，差異化供給的平均成本越低。
借助人工智能，可以通過大規模定制，低成本地實現這種差異化。即以小批量多品種的方式，向服務化的方向升級，獲取穩定的高附加值。未來的新聞可以是情境化的，通過個性化推薦+智能計算+情景感知等降低情境化的成本;未來廣告可以是精準廣告，根據消費者的上下文情境，判斷消費意向，精準投放;未來的個人健康狀況數據可以通過可穿戴設備記錄，借助大數據分析，實現24小時醫護和診療的個人定制化服務。2016年日本東京大學用國際商業機器公司的沃森人工智能技術，僅花了10分鐘，便診斷出一名60多歲女性患有一種罕見的白血病，并提供了低成本的個性化診療方案。
對人工智能的安全問題，人類歷來有弗蘭肯斯坦情結。英國小說家瑪麗·雪萊的小說《弗蘭肯斯坦》講述了一位理工科學生創造了一個科學生物，這個生物最終變成了殺人狂。人工智能會不會在超越人類智力后，與人類作對呢?美國奇點大學校長雷·庫茲韋爾預言，這個奇點會出現在2045年。但《人工智能》一書的作者多梅爾認為，不在于人類是否能設計出比自身好的東西，而在于政策是什么以及人們決定要用技術去做什么。2016年9月，英國標準化協會發布了《機器人和機器系統的倫理設計和應用指南》，希望以機器人倫理指南為突破口，探索規避這類風險。目前各國政府、企業也越來越重視這一問題。
對人工智能發展帶來的負面問題如何監管，是國際社會普遍關心的話題。美國前總統奧巴馬認為，在人工智能的早期發展階段，監管框架應當百花齊放。政府要盡量少干預，更多地投資科研，確保基礎研究和應用研究之間的轉化。隨著技術的開發和成熟，如何將其納入現有監管框架中，這是更難的問題，需要各國政府更多地參與探索。
(作者為中國社會科學院信息化研究中心秘書長)
制圖：蔡華偉
