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第四次工業(yè)革命正在來臨，尤其是以人工智能為技術已經從科幻逐步走入現(xiàn)實。世界各國已經認識到人工智能是未來國家之間競爭的關鍵賽場。對于中國而言，人工智能的發(fā)展更是一個歷史性的戰(zhàn)略機遇，對于緩解未來人口老齡化壓力、應對可持續(xù)發(fā)展挑戰(zhàn)、以及促進經濟結構轉型升級至關重要。圍繞人工智能發(fā)展的諸多問題，上海交通大學海外教育學院副院長谷來豐分享了他的思考。

問：一種說法認為人類已經進入智能時代，這場科技革命和以往有何不同？

谷來豐：人工智能（AI）技術革命與以往歷次革命最大的差別是，以前的蒸汽機、電力、內燃機、計算機信息化革命，都是工具革命；這次革命是從工具革命過渡到頭腦革命。更有悲觀派認為，如果任由AI發(fā)展下去，就會出現(xiàn)對人的革命。

未來是否會出現(xiàn)像人一樣具有創(chuàng)新能力的機器人，是一個技術問題，也是一個哲學問題。我相信人類社會的自我保護意識。追求全人類權利和幸福的價值觀是一股巨大的能量，完全可以抵御幾個反人類的瘋子利用邪惡AI對人類的攻擊。AI的技術發(fā)展，如果在未來對人類社會帶來了超越人類智力的不確定性，人類社會就會利用自身的能量，讓AI定格在那里，不得超越。

問：人工智能技術經歷了怎樣的發(fā)展歷程？

谷來豐：早在1956年，人工智能的概念就提出來了。當年達特茅斯學院研討會的研究計劃，放在現(xiàn)在也不過時。1956年以后，人工智能經歷了過山車一樣的發(fā)展路徑。1986年，當代AI教父級人物杰弗里·辛頓提出反向傳播理論（多層神經網絡訓練）。直到2012年，他在基于深度學習的機器視覺上作出了驚人的成就，并由此廣泛應用于實踐，各種科研和商業(yè)成果不斷涌現(xiàn)。

最近6年間，無論是機器視覺、自然語言處理、還是人機互動、機器人，各類技術日新月異，商業(yè)應用場景呈幾何級數(shù)增加。這就是我們看到的“AI熱”。如今，最著名的人工智能應用幾乎都以深度學習為基礎，并在幾乎所有領域不斷擴展。

問：人工智能技術的終極目標是什么？現(xiàn)在發(fā)展到了什么階段？需要突破哪些瓶頸？

谷來豐：人工智能最初的研究目標是試圖使機器模擬智能的學習行為。當然，在不同時代，AI會有不同的目標。在應用層面，目標是使各種工作、活動越來越智能化，給人類帶來越來越多的方便，所以出現(xiàn)了智慧城市、智能家居、智能工廠、智能車等實踐應用的目標。在無人駕駛等領域雖然還沒有理想產品，但是技術上正在一點點逼近商業(yè)化。

根據(jù)牛津大學未來學家鮑斯特洛姆的分類，目前AI還處在弱人工智能階段（specific AI），距離強人工智能（general AI）還有很遠的距離。所謂強弱的區(qū)分，主要看該人工智能是否只能做好一件事，還是像人一樣，是什么都行的多面手。Alpha GO雖然厲害，但它只能下圍棋，不能寫文章、做飯，或者研究股票。

人工智能需要突破的瓶頸很多，比如現(xiàn)在的算法仍然很笨，神經網絡與人腦的神經系統(tǒng)相差十萬八千里。數(shù)據(jù)上，模式識別仍然要喂給AI大量標簽數(shù)據(jù)，才能緩慢提升識別能力。應用場景方面，人類到哪兒都能自己了解環(huán)境，提高認知和判斷，AI只能一個場景接一個場景地訓練，沒有常識，不能舉一反三。相關技術的發(fā)展將對AI產生很大影響，比如計算速度、通信、傳感器、存儲等方面，我們期待有更多高速、高效的設備為人工智能的發(fā)展鋪路。

問：人工智能領域各國發(fā)展的現(xiàn)狀如何？中國應該如何面對人工智能時代的到來？

谷來豐：中國在AI論文總量和高被引論文數(shù)量、專利布局國家的數(shù)量、人工智能領域的投融資等方面都占有優(yōu)勢，不過AI杰出人才占比偏低，芯片、硬件、存儲、傳感器、軟件、云技術、大數(shù)據(jù)等綜合實力上不及美國。

人工智能是新一輪科技革命和產業(yè)變革的重要驅動力量，加快發(fā)展新一代人工智能是事關中國能否抓住新一輪科技革命和產業(yè)變革機遇的戰(zhàn)略問題。過去，中國抓住了互聯(lián)網的機遇，整個國家進入了數(shù)字經濟時代。但互聯(lián)網僅僅是智能時代的序曲，相信我們在AI這個領域也一定能引領潮頭。一旦抓住了這個機遇，其他國家想追都難了。