人工智能日益成為新一輪產(chǎn)業(yè)革命的引擎。在人工智能領(lǐng)域，我國大體上能與世界先進國家發(fā)展同步，完全有能力躋身新工業(yè)革命前列。我們應(yīng)該依托互聯(lián)網(wǎng)平臺提供的人工智能創(chuàng)新公共服務(wù)方式，加快人工智能核心技術(shù)突破，促進人工智能在智能家居、智能終端、智能汽車、機器人等領(lǐng)域的推廣應(yīng)用，培育若干引領(lǐng)全球人工智能發(fā)展的骨干企業(yè)和創(chuàng)新團隊，形成創(chuàng)新活躍、開放合作、協(xié)同發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。我國必須把握這一重大發(fā)展機遇，瞄準(zhǔn)國際人工智能發(fā)展趨勢，把人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)升級改造有機結(jié)合起來，給經(jīng)濟發(fā)展新常態(tài)注入智能化的新動力。

　　人工智能是新工業(yè)革命的基礎(chǔ)

　　人工智能是研究、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)，該領(lǐng)域研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能被稱為20世紀(jì)世界三大尖端科技之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能），也被認(rèn)為是21世紀(jì)三大尖端技術(shù)之一（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）。人工智能被視為人類科學(xué)尖端，科研領(lǐng)域皇冠上的明珠。

　　人工智能的概念最早在20世紀(jì)50年代出現(xiàn)，在爾后發(fā)展過程中經(jīng)歷了多次起起落落。從50年代末期到60年代，人工智能主攻方向是通過“邏輯專家”的“推理和搜索”方法來解決一些特定問題，如迷宮探索、機器人行動規(guī)劃，以及各種棋類博弈。然而，當(dāng)人們意識到當(dāng)時的人工智能只能解決一些“玩具問題”，而對復(fù)雜現(xiàn)實問題束手無策時，人工智能研究走向了第一次低潮。

　　20世紀(jì)80年代，第二次人工智能浪潮卷土重來。這一階段特點是研發(fā)出了能利用“知識”的“專家系統(tǒng)”，讓計算機能夠像該領(lǐng)域的專家一樣出色地開展工作。同時，人工智能在程序設(shè)計語言、知識表示、推理方法等方面也都取得了重大進展。然而，到了90年代中期，很多雄心勃勃的大型人工智能計劃都面臨著推理能力弱、實用性差等難以克服的困難，人工智能研究又進入了第二次低潮。

　　從20世紀(jì)90年代后期開始，人工智能研究的瓶頸又有所突破。由于互聯(lián)網(wǎng)、瀏覽器及搜索引擎的問世和快速發(fā)展，運用海量數(shù)據(jù)的“機器學(xué)習(xí)”迅速崛起，爾后開發(fā)的計算機的“深度學(xué)習(xí)”能夠開始模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行分析學(xué)習(xí)。由此，人工智能研究與應(yīng)用進入了又一次新高潮。

　　各國人工智能技術(shù)飛速發(fā)展

　　隨著進入新世紀(jì)后第三次人工智能浪潮的到來，通過“機器學(xué)習(xí)”與“深度學(xué)習(xí)”，用計算機來模擬人的思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）得到極大發(fā)展。國際金融危機以后，歐美國家更加重視人工智能技術(shù)的研究，在人工智能基礎(chǔ)研究、人腦研究、網(wǎng)絡(luò)融合、3D智能打印等領(lǐng)域不斷有所突破。

　　現(xiàn)階段人工智能技術(shù)突破有兩大重點，分別是智能化的云機器人技術(shù)和人腦仿生計算技術(shù)。美國、日本、巴西等國家均將云機器人作為機器人技術(shù)的未來研究方向之一，包括建立開放系統(tǒng)機器人架構(gòu)、構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)機器人系統(tǒng)平臺、開發(fā)機器人網(wǎng)絡(luò)平臺的算法和圖像處理系統(tǒng)等。在人腦仿生計算技術(shù)上，由于“深度學(xué)習(xí)”的成功運用，電腦可以開始部分模仿人類大腦的運算并能夠?qū)崿F(xiàn)學(xué)習(xí)和記憶。美國IBM公司正在研究一種新型仿生芯片，預(yù)計最快到2019年可完全模擬出人類大腦。為此，各國都在該領(lǐng)域加大投入，企圖搶占制高點。

　　包括谷歌、IBM、Facebook和微軟在內(nèi)的各大公司紛紛加大在人工智能領(lǐng)域布局。這些公司早都在運行自己的人工智能實驗室。最近一個新趨勢是，各大公司紛紛開放了自己的研究資源平臺，以期吸引更多研究者在其上參與研究。2015年11月，谷歌開發(fā)了一個名叫TensorFlow的機器學(xué)習(xí)平臺，把復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)傳輸至人工智能神經(jīng)網(wǎng)中進行分析和處理。全球各地開發(fā)者和愛好者都可以免費使用這個平臺。Facebook人工智能研究院也推出基于Torch機器學(xué)習(xí)框架的能提升人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運行性能的開源工具。Facebook也宣布開放針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的服務(wù)器“Big Sur”。最近，IBM也宣布開源了旗下機器學(xué)習(xí)平臺SystemML，用以支持描述性分析、分類、聚類、回歸、矩陣分解及生存分析等算法。亞馬遜開放的Amazon Machine Learning，可以讓任何開發(fā)者都能夠輕松使用歷史數(shù)據(jù)開發(fā)并部署預(yù)測模型。

　　對人工智能如此的快速發(fā)展人們也產(chǎn)生了一些憂慮。著名物理學(xué)家斯蒂芬·威廉·霍金教授多次表示，如果人工智能擁有自我意志，能夠?qū)ψ陨碓O(shè)計進行自我改進，那么很快人類將無法與之抗衡。2015年7月，包括霍金、馬斯克、史蒂夫·沃茲尼亞克在內(nèi)的多名學(xué)者簽署了一封公開信，呼吁禁止自動化武器，從而避免引發(fā)軍備競賽，產(chǎn)生比冷戰(zhàn)更危險的態(tài)勢。著名美國實業(yè)家雷·庫茨維爾預(yù)計21世紀(jì)的40年代將會出現(xiàn)人工智能超越人類智能的“奇點”。為此，由谷歌和美國國家航天航空局及若干科技界專家聯(lián)合建立了一個“奇點大學(xué)”，專門來研究如何應(yīng)對這一“人類面臨的重大挑戰(zhàn)”。

　　人們同樣擔(dān)心的是，迅速發(fā)展的人工智能技術(shù)會嚴(yán)重威脅到勞動人口的就業(yè)。未來智能機器人不但可以替代低端、低技能藍(lán)領(lǐng)工作，還有可能沖擊知識密集型工作和服務(wù)類崗位。美國美林銀行預(yù)測未來英國將有35%工作被機器人取代，而美國這一比例有可能高達47%。

　　當(dāng)然，對這一問題持樂觀態(tài)度的人也不少。持這種觀點的人認(rèn)為，世界上總有些工作需要如同情心、創(chuàng)造力、判斷力等人類獨有的特質(zhì)，這些是機器難以勝任的。華盛頓皮尤研究中心一個調(diào)查顯示，有52%專家預(yù)期，雖然2025年很多工作會被機器人取代，未來人工智能發(fā)展創(chuàng)造的崗位會比被取代的崗位多。