编者按：智能时代早已不在梦中，但是对于人工智能，我们还是未知的，人工智能那点事儿，咱们今天来听新华社记者说说。
全球治理当尽早启动
从北欧银行“机器换人”裁员５０００人，到阿尔法围棋横扫中韩顶级棋手之后又被新版本“碾压”，人工智能给人类心理带来的震荡一波接着一波。
作为“最强有力的创新加速器”，人工智能技术必将得到更大发展，也将会为人类带来巨大利益。另一方面，业界普遍认为，人工智能发展升级的速度快于以往任何一次技术革新，正全方位、加速改变着人类生活。如果对人工智能技术发展的应对不够及时，也可能对人类社会产生一系列隐患乃至冲击。
６０年前，人们还把电视看作高不可攀的高技术产品；３０年前，互联网的普及还被认为是异想天开。新技术发展和改变人类生活方式的速度总是超出人们的估计，人工智能技术的飞跃，在这方面将会有过之而无不及。
在鼓励人工智能技术不断进步的同时，对其可能产生的挑战尽早进行应对的声音，也在逐渐增多。
科学家霍金曾警告人工智能有可能“毁灭人类”，如果说他的言论尚是有争议的“远虑”，那么人工智能与人类抢饭碗则是切实的“近忧”，北欧银行大幅裁员只是众多例证之一。
还有其他一些关于人工智能可能引发的隐患的讨论，也并非完全杞人忧天。比如，智能武器不计后果的开发，会否最终引发失控危险？人工智能的更加便捷和人性化发展，会否让人类对人工智能的依赖“成瘾”，从而让正常的人际关系更加疏离乃至冲击正常的人类伦理秩序？
及时跟踪人工智能技术发展潮流，对可能形成的负面冲击提前进行探讨和应对，为智能社会划出法律和伦理道德的边界，有利于人工智能技术的长远健康发展。相比于生物技术、核技术，目前人工智能领域受到的监管和规范很少，几乎处于空白。
一些国际组织和研究机构已开始就人工智能可能形成的负面效应进行研究并谋划应对措施。联合国即将在荷兰海牙启动一个监视人工智能发展状况的机构，防范包括大规模失业、有组织犯罪等风险；美国有大学推出了人工智能伦理研究计划。
中国政府在今年７月颁布的《新一代人工智能发展规划》中也提出，“建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系，形成人工智能安全评估和管控能力”。作为负责任大国和在人工智能技术领域发展较快的国家，中国愿意也能够为人工智能领域的良好治理作出应有贡献。
人工智能的发展必须以人类社会的稳定与福祉为前提，这是一项国际共识，也是人工智能发展全球治理呼声增多的重大背景。各国政府、研究机构等在人工智能治理领域开始进行合作，已势在必行。
需要指出的是，人工智能当前的发展和讨论，只是刚刚揭开了“智能时代”全球治理大幕的一角。对于这一引领未来的战略性技术和基础能力，人类社会有必要把眼光放得更长远，因为未雨绸缪才能创造美好未来。
“助手”还是“对手”
人工智能在一个个领域“攻城略地”挑战人类，也促进了社会巨大发展。但不少人仍对人工智能心存芥蒂，这多半来自其高速发展带来的未知性。
与生物技术、核技术相比，目前对人工智能的监管近乎空白。如何未雨绸缪，保证人工智能良性有序发展并使人类社会尽快适应，已经被提上议事日程。
发展速度有多快？
近年，得益于互联网、大数据、云计算等领域的飞速进步，人工智能发展迅猛。过去２０个月，人工智能的计算速度以百倍提升。同时，蒙特卡洛树搜索、神经网络等更多先进方法极大提升了人工智能的水平。
人工智能与大数据结合也成为一种不可逆转的发展趋势。清华大学国家金融研究院院长、前国际货币基金组织副总裁朱民接受记者采访时说，目前在医疗、金融、军事、运输等领域，人工智能技术已经进入快速渗透阶段。总体看，超强的计算能力、不断增加的海量数据，以及不断涌现的优秀算法三者结合，使人工智能高速发展，效率和精准性不断提升。
在应用方面，机器学习在制造业中已经开始代替人类劳动，但机器学习会继续沿着价值链向上攀升，机器甚至能自己提出未来新药物发展的逻辑，并且参与疾病诊断。未来人工智能还可能在法律、金融等领域大量替代人类劳动。斯坦福大学人工智能科学家李飞飞说，人工智能会像电一样，改变人们生活的方方面面。
未来应该担心吗？
许多人在担心，人工智能充分发展后是否会对整个人类产生威胁？著名科学家霍金就曾指出，如果有朝一日人工智能掌握了各种重要基础设施和武器系统，稍有不慎就可能让人类面临风险。与霍金观点一致的还有特斯拉汽车公司首席执行官埃隆·马斯克、微软创始人比尔·盖茨等科技界名人。
如果说未来威胁是“远虑”，现实的“近忧”则是人工智能可能和人类“抢工作”引发失业潮。国外律师事务所雇佣人工智能系统支持的虚拟助理，能够同时查阅数万份历史判决，以前需要５００名初级律师完成的劳动，现在数分钟就能解决。不少银行还在尝试用人工智能做交易员。瑞士联合银行集团位于美国的交易大厅原有１４００个交易员，如今已人去楼空；最新的案例是北欧银行日前宣布将在未来４年内裁员６０００人。
对“机器换人”的焦虑，美国得克萨斯大学计算机科学系副主任彼得·斯通教授说，纵观历史，技术进步始终影响着职场，但在可以预见的未来，多数工作不会被人工智能技术取代。比如，人工智能在医疗领域的进步并不会取代医生，但可能改变医生所需技能或者改变他们利用时间的方式。
人类主动“换岗”也许是个办法。微软亚洲研究院院长洪小文认为，现在白领做的工作，在未来职场可能很容易被人工智能所取代，而强调工匠精神的技校却会有更好的工作前景。
伦理法律怎么管？
随着对人工智能相关法律、伦理和社会问题的深入探讨，划出法律和伦理道德的边界迫在眉睫。让人工智能更好服务人类社会，也是世界范围内的一项共识。今年７月，中国国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出“建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系，形成人工智能安全评估和管控能力”。
科学家一直希望以最简单的办法，保证以机器人为代表的人工智能不给人类带来任何威胁。人们最熟悉的莫过于科幻作家阿西莫夫设计的“机器人三定律”。专门研究人工智能安全发展的美国机器智能研究院奠基人尤德科夫斯基也提出了“友好人工智能”的概念，认为“友善”从设计伊始就应当被注入机器的智能系统中。
不少专家建议，除了设计和建造要遵循技术规范，还可由政府有关部门牵头，成立由人工智能技术专家、社会科学研究人员、政府管理人员为核心的人工智能管理委员会，对涉及人工智能的研究和开发项目进行审核评估。此外还应从多个方面加强对人工智能的研究，跟踪、了解人工智能的发展趋势和实践，开展以未来学为基本范式的研究。
中国科学技术大学机器人实验室主任陈小平认为，要规范人工智能发展，首先要把基础的技术先研究好，“未雨绸缪，需要我们走到前列，才能有发言权，有具体的思考和对这一领域的深刻知识，才能具备治理的能力，进而提出我们自己的意见和规则”。
人工智能发展到了哪一步
年初，“阿尔法围棋”横扫中韩等国顶级棋手，１０月它又被自己的新版算法“阿尔法围棋－零”战胜。人工智能领域的一系列新现象、新突破，让人眼花缭乱、目不暇接。
无论是将人工智能称作“下一个风口”、“最强有力的创新加速器”、“驱动未来的动力”，还是关于它会不会比人类更聪明、甚至取代人类的争论，都说明人工智能又一次迎来发展高潮。
与以往几十年不同的是，人工智能这一轮高潮，是科技进步的水到渠成，也是与生活和工作相关的科技应用快速发展的结果，被嵌入十分广泛的生活场景中。有科学家因此认为，“我们或许将成为与人工智能真正共同生活的第一代人”。
不怕机器记性好，就怕机器会学习。像“阿尔法围棋”这样的机器自我学习技术基于三方面要素：互联网大数据、强大的运算能力以及深度学习技术突破。它们共同造就了语音、人脸识别准确率的惊人提升，更加自然的人机对话，乃至可以像“阿尔法围棋”一样去找寻规律、自我决策，其中最核心的是深度学习。
那究竟什么是深度学习？一是通过算法给机器设计一个神经网络；二是通过大量标定的数据样本训练神经网络，让它认识外部世界。以前，一个应用要通过非常精确的算法来描述，但是今天，我们不知道该用什么精确模型来教计算机，只能拿非常多的数据样本让机器比对学习，举一反三。
具体到“阿尔法围棋”，它还使用了强化学习和蒙特卡洛树搜索等技术。后者是一种启发式的搜索策略，能够基于对搜索空间的随机抽样来扩大搜索树，从而分析围棋这类游戏中每一步棋应该怎么走才能够创造最好机会。
只需要先教“阿尔法围棋”一些人类摸索出的基本下法，然后让它与自己大量对战，就可以飞速提升水平。而“阿尔法围棋”的最新版本“阿尔法围棋－零”具备了无师自通的能力，在没有人类知识与对决训练的情况下，“从零开始”自己与自己对弈，仅３天后就战胜了自己的前辈。
搜狗首席执行官王小川认为，识别、决策、生成是人工智能的核心应用。例如，在决策方面，人工智能可以帮助提高决策效率，提升商业效率。
“我们已经在金融、医疗和教育等方面看到这些应用。在识别和生成领域，人工智能的进展已使人机交互越来越自然，这也是我们感兴趣的领域。从历史趋势上看，机器在逐渐适应人，并已为人类分担了许多具体工作。”王小川说。
前百度首席科学家吴恩达、香港科技大学教授杨强等众多全球顶尖人工智能专家都认为，人工智能下一个重要突破口是“迁移学习”，这也是人工智能未来的发展方向。简单说，“迁移学习”类似中国成语里的“触类旁通”，就是机器将在一个领域学习掌握的技巧、经验和能力，迁移到一个新的有一定关联的领域里再应用，这样在新领域里，它就能省去大规模数据训练，只需一小部分数据就能迅速“成才”。当机器具备这种能力后，将使人工智能迈入全新层次。
按照人工智能“弱智能”、“强智能”和“超智能”的划分，当前乃至很长一段时间，人工智能还处于“弱智能”阶段，还只能局限在特定的封闭领域。比如，“阿尔法围棋”只能在封闭场景通过数据样本学习和对弈训练提高下棋能力，并不能发挥创造性。到了“强智能”和“超智能”阶段，人工智能就能像人类那样学习、决策和反思，解决不同领域的各种复杂问题。
尽管如此，仅靠当下的人工智能技术水平，人类就已经对机器的计算与“算计”产生高度依赖了。从购物网站的精准推送到电视剧的编剧、再到无人驾驶汽车，生活中的人工智能可谓无处不在。
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