人工智能研究的主要目的就是探尋智能本質，研究出具有類人智能的智能機器，比如讓機器或者計算機會聽、會看、會說、會想、會決策，跟人一樣。

　　人工智能的概念提出到今年已經過去62年了，這確實是一個曲折的發(fā)展過程，但是進步是有目共睹的，無論是理論層面、關鍵技術還是具體應用。

　　近十年來，隨著大數據、云計算、互聯網、物聯網等信息技術的發(fā)展，人工智能技術成功跨越科學與應用之間的“技術鴻溝”，突破了從“不能用、不好用”到“可以用”的技術拐點，進入了爆發(fā)式增長的紅利期。如今，人工智能的春天剛剛開始，未來十年，人工智能將是最具變革性的技術。今天，在人工智能如日中天、火遍全球的當下，實事求是地設定科學目標顯得尤為重要。

　　談到目前人工智能發(fā)展的現狀，我首先要說的是專用人工智能取得突破性進展。

　　專用人工智能就是讓人工智能系統(tǒng)專門做一件事兒，比如下圍棋，是面向特定領域或者單一任務的人工智能。它確實取得一些突破性進展，而且比人做得更好。

　　可以說，專用人工智能取得突破性進展，很大程度取決于統(tǒng)計學習或者機器學習的進步。特別是人工智能領域現在火爆的深度學習，尤其是人工智能的深度神經網絡。

　　深度學習其實一點都不神秘，只是借鑒了人的大腦在處理信息過程當中的層次化過程。

　　因為深度學習的涌現，大家可以從曲線看到，用于圖像分類的標識人工智能或者深度學習識別力已經低于人的錯誤率，也就是說識別力高于人。包括跟環(huán)境的交互，找出最好策略，這就是所謂強化學習。以及我們經常講魔高一尺道高一丈，在博弈中學習，使得學習能力不斷提高，這就是生成對抗學習。

　　技術生態(tài)或者創(chuàng)新生態(tài)備受關注

　　另外一個值得一提的現狀是，技術生態(tài)或者創(chuàng)新生態(tài)備受關注。

　　科技巨頭紛紛推出自己的開源系統(tǒng)、技術軟件平臺和硬件平臺，原因是什么？他們沒有忘記信息技術和信息產業(yè)發(fā)展的歷史帶給他們的啟示。所以從傳統(tǒng)的IT操作系統(tǒng)硬件，到現在移動互聯網再到新時代的人工智能、IT，無論是谷歌也好、微軟也好、百度也好、IBM也好，都要全面轉向人工智能。人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)如火如荼。

　　從創(chuàng)投的角度來看，去年一年全球新成立的人工智能創(chuàng)業(yè)公司就有一千多家，人工智能領域獲得的投資達150多億美元，同比增長140%以上，確實是如火如荼。

　　在應用方面，可以說“智能+”已經成為一種創(chuàng)新的范式，向各行各業(yè)滲透。當然有的是炒作，把傳統(tǒng)的數據分析，貼上人工智能的標簽。但是人工智能發(fā)展迅速是一個客觀現狀。

　　此外，人工智能已經加速成為國家戰(zhàn)略：最早被大家熟悉的德國“工業(yè)4.0”，核心就是人工智能；2018年5月美國白宮組織AI研討會，成立AI專門委員會，確保人工智能領域美國第一。

　　人工智能對社會的影響得到了廣泛關注。在美國，一些同仁一起簽署了有關人工智能發(fā)展的阿西洛馬23條原則，關注人工智能可能帶來的社會影響，以及怎么規(guī)范人工智能研究和應用。

　　誤解和炒作

　　我認為目前人工智能發(fā)展的另外一個客觀現狀是，人工智能領域的誤解和炒作普遍存在，有的是有意的，有的是無意的。比如時不時聽到有人講，人工智能系統(tǒng)將超越人的智能水平，我認為這是炒作。與此同時，經常有人誤解，專用人工智能等于通用人工智能。

　　人工智能總體發(fā)展水平仍然處于起步的階段，美國的DARPA對人工智能現狀也是這個觀念。對此，用“四有四無”概括人工智能總體狀況：

　　1.現在人工智能是有智能沒有智慧，智慧是高級智能，有意識，有悟性，可以決策。

　　2.人工智能有智商沒有情商，科幻電影中跟人類談情說愛的人工智能還差得很遠。

　　3.人工智能會計算不會算計，一個詞顛倒一個順序，這個概念完全不一樣。

　　4.人工智能有專才沒有通才，下圍棋的阿爾法狗不一定會下象棋。

　　我舉一個具體的例子，現在即使最先進的圖象識別算法都無法識別出圖像里那只斑點狗。語音翻譯現在已經很好了，但大家看這簡單的三句話：他吃食堂，他吃面條，他吃大碗。有一天晚上我特意上網用谷歌翻譯這幾句，翻譯不出來，機器翻譯把大碗、食堂“吃掉”了。我也試了一下，“那輛白車是黑車”和“能穿多少穿多少”，谷歌翻譯也翻譯不出來?？吹?ldquo;歡迎新老師生前來就餐”的橫標，相信人類理解起來沒有歧義，但是人工智能算法就會有。

　　上述的局限，是因為人工智能還有很多瓶頸。以深度學習為例，我們還不能完全從數據上論證為什么那么有效，不能完全確保這個多層深層神經網絡訓練是收斂的，所以有數據瓶頸，深度學習要提供大量已經標注數據，還需要大量的人工；還有它不能舉一反三、不能解釋，“知其然不知其所以然”，與人類存在很大差距。

　　人工智能已經突破了從“不能用、不好用”到“可以用”的技術拐點，但是距離“很好用”還存在諸多瓶頸，如數據、能耗、泛化、可解釋性、可靠性、安全性等，理論創(chuàng)新和產業(yè)應用發(fā)展空間巨大。

　　八個AI宏觀發(fā)展趨勢

　　人工智能春天剛剛開始，我提出這一個觀點是因為人類社會經歷機械化、電氣化、信息化的時代以后，正在向智能化社會邁進。人類進入智能化社會以后當然需要智能技術、人工智能的支撐和引領。

　　人工智能有望引領新一輪科技革命。世界著名科學家格特納說人工智能是未來最具顛覆性的技術。具體講有八個宏觀發(fā)展趨勢值得關注：

　　1.從專用走向通用。這是必然的發(fā)展趨勢。因此有人認為，通用智能被認為是人工智能皇冠上的明珠。

　　2.從機器智能到人機混合智能。人類智能和人工智能各有所長，可以互補。所以人工智能是一個非常重要的發(fā)展趨勢。

　　3.從“人工+智能”到自主智能系統(tǒng)。為了讓深度學習提高性能，需要大量已經標注好的數據。下一步發(fā)展趨勢是怎樣以極少人工來獲得最大程度的智能。

　　4.學科交叉將成為人工智能創(chuàng)新源泉。前面提到深度學習現在很火爆，它只是借鑒了大腦的原理：信息分層，層次化處理。所以，跟腦科學交叉融合非常重要。

　　5.人工智能產業(yè)將蓬勃發(fā)展。國際上一個比較有名的咨詢公司預測，2016年到2025年人工智能的產業(yè)規(guī)模幾乎直線上升。我們國家發(fā)展規(guī)劃提出，2030年人工智能核心產業(yè)規(guī)模將超過1萬億，帶動相關產業(yè)規(guī)模超過10萬億，這個產業(yè)是蓬勃發(fā)展的，前景顯然是非常大的。

　　6.人工智能的法律法規(guī)更加健全。聯合國專門成立了人工智能機器人中心這樣的監(jiān)察機構。前不久，歐盟25個國家簽署人工智能合作宣言，共同面對人工智能在倫理法律方面挑戰(zhàn)。

　　7.人工智能將成為更多國家的戰(zhàn)略選擇。一些國家已經把人工智能上升為國家戰(zhàn)略，越來越多國家一定會做出同樣舉措。包括智利、加拿大、韓國等。

　　8.人工智能的教育會全面普及。教育部專門發(fā)布了高校人工智能的行動計劃。國務院新的人工智能發(fā)展規(guī)劃也指出，要支持開展形式多樣的人工智能科普活動。

　?。ǜ鶕T鐵牛在中國科學院第十九次院士大會上的演講整理而成，未經本人確認。）

　　中國科學院院士 譚鐵牛

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