AI时代，开挂未来

说起人工智能你会想到什么？是《终结者》中的T-800，《黑客帝国》中的“矩阵”？还是生产线上的工业机器人，顶尖棋手“阿尔法狗”？

从感知到认知

人工智分成感知智能、认知智能和决策智能，所谓的感知智能就是和我们感官直接相连的这些智能，比如视觉、听觉、触觉，这些方面弱人工智已经做得非常好。不论是刷脸，还是语音识别，甚至机器翻译，识别一个病例，识别一个产品有没有残次……人工智能正在慢慢地从一般的感知智能向认知智能进行升级。

类脑计算和量子计算

现有的计算机做不出更大规模的或者和认知有关的人工智能产品，可能的技术路线有两个：类脑智能和量子计算。

人类一天消耗的能量只相当于一个20瓦灯泡的能量，但是人对信息处理的能效比超过巨型计算机。研究者希望能做出能效比更高的类脑计算。

量子计算的能效比也极高，所以量子计算也可能成为稳定的系统。

混合智能具备独特优势

在智能形态方面，越来越多的是人和计算机混合在一起的，即人机混合智能。比如说，你想做一个把人100%甩在环外的无人驾驶系统是非常困难的，但如果人介入一下，很多问题迎刃而解。机器能做的事交给机器去做，机器做得不那么好的事，则让人类介入。这种人机混合智能是现阶段发展人工智能的重要技术途径之一。

应用先行

深度学习三巨头

防止技术失控

人工智能有社会属性，由此而来人工智能会不会奴役人类这一争论，而且还出现了不利的案例：波音737 MAX 8。波音公司对人工智能怎么用或者对无人驾驶怎么用，就过于大意，导致了至少两次飞机失事。驾驶员拼命和飞机搏斗，要往上拉，就是拉不起来，最终飞机坠毁。

人机混合系统中，人才是关键，不能让机器替人决策。

在人工智能的社会属性这方面，一定要摆正人和智能系统之间的关系。对将来人工智能能干什么，不能干什么，现在就要开展不间断的研究和立法，从法律层面进行约束。所有的技术都有好的一面和坏的一面，要防止坏的一面发生，需要通过法律、道德规范等手段去约束它。

我国已经成为人工智能领域的超级大国之一

改革开放以后，我们国家在基础研究方面的投入巨大，人工智能的发展有了非常好的沉淀。

首先，在一些核心关键技术，中国已经走在了世界的前列。比如说人脸识别技术、语音识别技术，全世界都公认中国做得最好。

其次，中国人工智能的发展和各行各业的结合越来越紧密，从互联网行业推广和渗透至各行各业。就人工智能的应用来说，中国比世界上其他国家都做得更好。

再次，人工智能发展的创新生态环境已经初步形成。例如，科技部布局了15个开放平台，第一批5个，分别为百度的无人驾驶、阿里的城市大脑、腾讯的智能医疗、科大迅飞的语音识别、商汤的图像与视频处理。

最后，中国在全球人工智能领域，占有的位势非常重要。本领域的两个超级大国——美国和中国，美国优势在基础研究方面，中国则在应用方面强一些。

四大优势护航中国人工智能发展

第一个优势是政策优势。人工智能现在已经被列为整个中国优先发展的领域。

第二个优势是海量数据资源的优势。我们国家有十四亿人口，智能手机群体全球最大，手机支付人群也是全球最大，这也是在人工智能应用方面，任何一个国家都无法和中国相比的一个主要原因。

第三个优势是应用场景的优势。因为中国是发展中国家，从农业社会到工业社会，现代社会发展的时间非常短，很多基础设施没有建设到位；但是这种不到位恰恰给人工智能提供了深应用场景。比如城市化过程中，原来乡镇的基础设施要改造成城市的基础设施架构费时费力，但如果人工智能介入，服务质量就能飞速提升。

第四个优势是青年人才优势。中国大学的毛入学率现在已经接近40%了，而且理工科学生的比例很高，这些学生将来都可能成为人工智能的系统工程师。此外，近年来因政策倾斜，人工智能已设立了一级学科代码，年轻教师就可以申请人工智能的项目。

第一个薄弱环节，基础理论和原创算法。根本原因在于中国起步晚，是后来者，缺乏积累；另外近年来中国飞速发展，导致人才评估体系过于简单粗暴，比如发了若干篇论文、拿了若干科研项目的人比长期做基础研究、肯坐冷板凳的人更受欢迎。

第二个短板是在高端器件方面，比如说做深度神经网络训练的GPU（图形处理器）芯片，目前英伟达（NVIDIA）一家公司就占了70%的市场份额。中国自己的GPU生产厂商占的份额还是比较低的。

第三个短板就是我们缺乏有影响的人工智能开源开放平台。人工智能近年能够发展这么快，和开源开放关系密切。现在最好的算法有很多都开放了，源程序都在网络上，但是最有影响的前五个平台，都是美国的企业，分别是谷歌、亚马逊、微软、IBM、Facebook。

第四个短板是高端人才比较少。有统计说，中国最顶级的人工智能高端人才数量只相当于美国的20%。

数据是人工智能的基础。学会数据组织、数据清洗、数据安全保护则是进入人工智能行业的基础。

开源平台的发展居于第二位。中国作为人工智能大国，正在该领域发力。

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