摘要:如何实现从专用智能到通用智能的跨越式发展,即是下一代人工智能发展的必然趋势,也是研究与应用领域的挑战问题。在科学研究层面特别值得关注的趋势是:从专用到通用,从人工智能到人机融合、混合,学科交叉借鉴脑科学等。

人工智能经过六十多年发展已经缺德重大进展,但总体上还处于初级阶段。人工智能既具有巨大的理论与技术创新空间,也具有广阔应用前景。

人工智能未来的路很长,目前还只是萌芽

人工智能未来

从专用智能到通用智能

如何实现从专用智能到通用智能的跨越式发展,即是下一代人工智能发展的必然趋势,也是研究与应用领域的挑战问题。通用智能被认为是人工智能皇冠上面的明珠,是全世界科技巨头竞争的焦点。美国军方也开始规划通用智能的研究,他们认为通用人工智能喝自主武器,是显著优于现在人工智能技术体系发展方向,现有人工智能仅仅是走向通用人工智能的一小步。

从机器智能到人机混合智能

人类智能和人工智能各有所长,可以互补。所以人工智能一个非常重要的发展趋势,是From AI(Artificial Intelligence) to AI(Augmented Intelligence),两个AI含义不一样。人类智能和人工智能不是零和博弈,“人+机器”的组合将是人工智能演讲的主流方向,“人机共存”将是人类社会的新常态。

从“人工+智能”到自主智能系统

人工采集和标注大样本训练数据,是这些年来深度学习取得成功的一个重要基础或者重要人工基础。比如要让人工智能明白一副图像中哪一块是人、哪一块是草地、哪一块是天空,都要人工标注好,非常费时费力。此外还有人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、用户需要人工适配智能系统等。所以有人说,目前的人工智能有多少智能,取决于付出多少人工,这话不太精确,但确实指出了问题。下一步发展趋势是怎样以极少人工来获得最大程度的智能。人类看书可学习到知识,机器还做不到,所以一些机构例如谷歌,开始试图创建自动机器学习算法,来降低AI 的人工成本。

学科交叉将成为人工智能创新源泉

深度学习知识借鉴了大脑的原理:信息分层,层次化处理。所以,人工智能与脑科学交叉融合非常重要。《Nature》和《Scinece》都有这方面成果报道。比如《Nature》发表了一个研究团队开发的一种自主学习的人工突触,它能提高人工神经网络的学习速度。但大脑到底怎么处理外部视觉信息或者听觉信息的,很大程度还是一个黑箱,这就是脑科学面临的挑战。这两个学科的交叉有巨大创新空间。

人工智能产业将蓬勃发展

国际知名咨询公司预测,2016年到2025年人工智能的产业规模几乎直线上升。国务院《新一代人工智能发展规划》提出,2030年人工智能核心产业规模将超过1万亿,带动相关产业规模超过10万亿。这个产业是蓬勃发展的,前景显然是非常大的。

人工智能的法律法规将更加健全

大家很关注人工智能可能带来的社会问题和相关伦理问题,联合国还专门成立了人工智能喝机器人中心这样的监察机构。

前不久,欧盟25个国家签署了人工智能合作宣言,共同面对人工智能在伦理、法律等方面挑战。中国科学院也考虑了这方面的题目。

人工智能将成为更多国家的战略选择

一些国家已经把人工智能上升为国家战略,越来越多的国家一定会做出同样举措。包括智利、加拿大、韩国等等。

人工智能教育将会全面普及

教育部专门发布了高校人工智能的行动计划。国务院《新一代人工智能发展规划》也指出,要支持开展形式多样的人工智能科普活动。美国科技委员会在《为人工智能的未来做好准备》中提出全民计算机科学与人工智能教育。

这八大宏观发展趋势,既有科学研究层面,也有产业应用层面,也有国家战略和政策法规层面。在科学研究层面特别值得关注的趋势是:从专用到通用,从人工智能到人机融合、混合,学科交叉借鉴脑科学等。

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