【摘要】人工智能是当前全球最受关注的科技前沿，本文通过研究人工智能对当今世界经济发展、技术进步、社会和谐和国家安全的重要作用，指出人工智能是引领世界发展的新兴驱动力，是我国实现跨越发展的难得机遇。通过分析了我国发展人工智能所面临的一系列挑战，建议加强系统布局，落实新一代人工智能发展规划。提高研发能力，突破人工智能核心关键技术。重视教育体系构建，培养和引进人工智能顶尖人才。创新体制机制，推进人工智能产业发展。健全法律法规，加强人工智能风险预测与评估。
【关键词】人工智能 机器学习 脑科学 机遇 挑战
【中图分类号】 TP18 【文献标识码】A
【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2017.20.002
许晔，中国科学技术发展战略研究院研究员。研究方向为信息通信、技术预测与评价、技术路线图、技术出口限制、科技发展战略。主要著作有《领导干部和公务员科学素质读本》《中国科学技术发展报告（2011、2012、2013、2014）》《中国信息产业自主创新战略研究》等。
人工智能（AI, Artificial Intelligence）概念的出现，最早要追溯至1956年的美国达特矛斯会议（Dartmouth Conference），当时约翰·麦卡锡（John McCarthy）等科学家第一次提出了“人工智能”，并将其描述为：“让机器能像人那样理解、思考和学习，用计算机模拟人的智能。”这次历史性的会议，标志着人工智能学科的真正诞生。时至今日，人工智能已经走过了60年曲折的发展历程。关于人工智能，当前科学家们普遍认为：人工智能是一门新的技术科学，其主要研究能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。
近几年，随着在数次“人机大战”中人工智能系统完美战胜人类高手，使人们对人工智能的发展潜力刮目相看，对人工智能的未来影响力寄予厚望，人工智能更被誉为二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。据知名咨询公司埃森哲（Accenture）预测，全球人工智能市场未来将呈指数级增长，到2020年市场规模将达4000亿美元（Mark Purdy and Paul Daugherty，2017）。
人工智能是当前最受关注的科技前沿
社会关注。人工智能引起社会的广泛关注，主要源于历史上三次著名的人机大战。第一次是1997年5月，IBM超级计算机深蓝（Deep Blue）击败国际象棋世界冠军卡斯巴罗夫（Kasparov），成为首个在国际象棋标准比赛时限内击败世界冠军的人工智能系统；第二次是2011年2月，IBM人工智能系统沃森（Watson）挑战综艺节目《危险边缘》，战胜了人类高手——最高奖金得主布拉德·鲁特尔（Brad Rutter）和连胜纪录保持者肯·詹宁斯（Ken Jennings）；第三次是2016年3月，谷歌旗下Deepmind公司研发的人工智能AlphaGo，在与世界冠军李世石的围棋比赛中获得胜利，比赛期间双方激烈较量长达3个半小时。
深蓝的优势是在比赛中可搜寻及估计国际象棋随后的12步棋，这比人类棋手多出了2步棋；沃森的胜利，则因为它是可实现复杂问题分析的人工智能系统，每秒可处理500GB的数据，相当于1秒钟可阅读100万本书；AlphaGo赢得比赛，表明人工智能已经能在诸如围棋等高度复杂的项目中，发挥出超过人类的水平。
人工智能战胜人类高手，这是人工智能发展史上最重要的里程碑，也因此极大地激发了整个社会对人工智能的高度关注。人们有理由相信，人机之间的智慧对决还将延续下去，人工智能的巨大发展潜力，将来会给整个社会带来更多的惊喜和改变，人工智能一定会越来越出色！
政府关注。各国政府高度重视人工智能发展，纷纷出台本国发展战略，抢占发展先机。
美国政府于2016年10月发布了两份重要报告《为人工智能的未来做好准备》和《美国国家人工智能研究与发展战略规划》，详尽阐述了美国政府在发展人工智能技术方面的职责，明确了美国发展人工智能的七大战略，强调要长期投资人工智能研究、确保人工智能驱动系统的安全等。美国白宫还专门成立了人工智能委员会，用于协调全美各界在人工智能领域的行动。
欧盟于2013年启动了未来新兴计划（FET）旗舰“人脑项目”（Human Brain Project, HBP），这是全球最重要、最前沿的人类大脑研究项目之一，其目标就是要建立人工智能全脑模型。
日本政府在其《第5期科学技术基本计划（2016～2020）》中提出，要以物联网、大数据、人工智能等技术为核心，将智能化进一步推广到日常生活、医疗保健、流通服务、文化体育等社会生活的各个方面，实现“超智能社会（Society5.0）”。日本在与人工智能发展密切相关的《机器人新战略（2015～2020）》计划中明确提出，要增强日本制造业和服务业的国际竞争力。
英国政府2012年将智能机器人和人工智能技术（RAS/AI）列为英国最重要的8大技术之一。《德国工业4.0》的核心也是发展人工智能，重点包括智能工厂、智能生产和智能物流。俄罗斯在《2020俄罗斯创新发展战略》规划中提出，到2020年俄罗斯高技术智能产品及服务，要在国际市场占据5%～10%的份额，出口额达到2%。
科研关注。美国、英国和德国等科技发达国家的高校和科研机构，都非常重视人工智能的科技研发。美国斯坦福大学于2016年9月发布了《2030年的人工智能与生活》（AI and Life in 2030）研究报告，公布其“人工智能百年研究（AI100）”项目阶段性研究结论，认为具备影响社会和经济巨大潜力的人工智能应用，很有可能在当前与2030年之间出现。英国剑桥大学和牛津大学，一直致力于无人驾驶巡航和感知系统的研发，并处于该领域的国际领先地位。英国爱丁堡大学和帝国理工在水下机器人、医用机器人和微型制造等方面都取得了出色的研发成果。德国各大学和科研机构中的计算机科学领域，也在开展人工智能研究。著名的德国人工智能研究中心（DFKI）拥有近500名高素质的人工智能科学家，目前正在开展自动驾驶、机器学习和智能机器人等180余个研究项目。日本的“革新智能统合研究中心（AIP中心）”“人工智能研究中心（AIRC）”和“脑情报通信融合中心（CiNet）”，是日本人工智能研发的国家级协同创新平台。日本北海道大学、大阪大学和京都大学等都在加强图像识别、人机交互和机器学习等方面的研发。
此外，以色列、加拿大、澳大利亚和俄罗斯等国家的高校和科研机构，也在开展人工智能方面的科研活动，主要研究方向包括了脑科学研究、类脑计算机、机器人、语言识别、图像识别和自然语言处理等。
产业关注。国际知名跨国巨头都十分关注人工智能的发展，纷纷以各种方式加入人工智能的竞争角逐。谷歌自称已不再是一家单纯的搜索、移动操作系统、电子邮件和互联网服务公司，而是一家“用AI去创造产品、服务和体验，帮助人类进步的公司”。2012年以来，谷歌共收购了15家AI公司。谷歌2014年就以高达6.25亿美元收购了英国著名的DeepMInd人工智能公司。
IBM致力于人工智能的研发和投资已有50多年的历史，IBM拥有先进的Watson平台，2010年至今，IBM已出资超过120亿美元完成了对40多家公司的并购，并购业务涵盖了云计算、智慧地球和人工智能等方向。2014年IBM收购了人工智能初创企业Cognea，该公司能够增强Watson系统对话的能力，让机器能够像人一样对话，并了解用户的性格。
亚马逊长期以来一直将人工智能视为其业务核心，目前已经通过机器学习技术，完善了搜索结果，提高了产品推荐的精准度，并改进了库存管理预测等。
百度已于2017年正式宣称：未来百度不应该被称作互联网公司，而应被称作人工智能公司。百度将以语音交互（DuerOS）和自动驾驶（Apollo计划）作为技术核心点，希望通过发展人工智能来提高百度的产业竞争力。
人工智能是引领世界发展的新兴驱动力
推动经济增长。纵观世界经济发展的总体趋势，正在从数字化、网络化和移动化经济，逐步走向智能化经济。人工智能作为推动世界经济走向智能化的核心力量，正在成为新一轮科技革命和产业变革的新兴驱动力。
人工智能将重构生产、分配、交换和消费等经济活动的各个环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，不断催生新技术新产品和新产业，引发经济结构的重大变革，从而推动产业转型升级，实现生产力的新跃升（陈芳、余晓洁等，2017）。发达国家近几年推出的“再工业化”战略，如美国的“工业互联网”、德国的“工业4.0”、日本的“工业智能化”以及英国的“工业2050”，都是要解决在当前人口红利逐渐消失的大环境下，如何进一步提高劳动生产率，如何利用人工智能推动未来工业发展的智能化。
相关研究显示，人工智能将引领新一轮的全球经济增长，在人工智能的驱动下，到2035年发达国家的经济增长率将提高40%；通过转变工作方式以及开拓新的价值和增长源，人工智能到2035年将有望拉动中国经济年增长率从6.3%提高至7.9%（埃森哲，2017）。
加速技术进步。人工智能加速了新技术新成果的不断涌现。纵观人工智能60年的发展历史，曾经经历过三次热潮：第一次热潮是在20世纪50年代到60年代，英国科学家艾伦·图灵提出著名的“图灵测试”，用来判定一部机器是否具有人类的智慧，从而推动了聊天机器人的研发。第二次热潮是20世纪80年代到90年代，“语音识别”成为当时人工智能的代表性技术突破，人工智能使语音识别、机器视觉、数据挖掘等各领域走进了业界的真实应用场景，并与商业模式紧密结合。第三次热潮是21世纪的现在，“深度学习+大数据”成就了新一代人工智能的快速发展，随着统计模型和深度学习在语音识别中的运用，语音识别的错误率已经从20%降低至6.3%（李开复、王咏刚，2017）。
2010年以来，随着大数据的兴起、云计算能力的提高以及互联网的普遍运用，为人工智能加速发展提供了难得的发展基础和发展环境。当前，科学家在面向特定领域应用的专用人工智能研发方面，已经取得了很多研究成果，例如，在机器人领域，波士顿动力公司（Boston Dynamics）的新版人形机器人Atlas已经可以灵活自如地行动；在自动驾驶领域，福特公司已经突破了雪地环境自动驾驶汽车的驾驶禁区；在语音识别领域，科大讯飞的语音交互系统——讯飞开放平台，语音合成的自然度已经超过了真人发音水平；此外，在人脸识别、虹膜识别、步态识别以及智能视觉监控等领域，人工智能也都取得了令人瞩目的研发成果（谭铁牛，2016）。
人工智能在加速新技术进步的同时，也促进了相关交叉学科的融合发展。人工智能是计算机科学、脑科学、神经生理学、认知科学、心理学、生物信息学和方法论科学等诸多现代科学的交叉学科，因此，其进步也必将促进这些交叉学科的发展，加速相关学科领域的不断进步。
促进社会和谐。人工智能对整个社会的和谐发展，具有积极的促进作用。人工智能在与人类生活密切相关的很多领域，都发挥着重要的支撑和服务作用，影响和改变着人类的生活。
在家庭服务领域，随着老龄化社会的到来，采用人工智能技术的家庭服务机器人，将满足社会对个人服务的大量需求；在医疗保健领域，人工智能可实现让机器、算法和大数据为人类自身的健康服务，为人类未来抵御疾病、延长寿命而服务。
在智能交通领域，人工智能将带给城市交通翻天覆地的变化，智能调度算法的运用将极大改善城市的交通拥堵状况，自动驾驶技术的运用更将彻底改变人们的出行方式。在智能教育领域，人工智能的交互式机器导师可被用于科学、数学、语音和其他学科的教学中，自然语言处理和机器学习等人工智能技术，也可推动在线教育的发展等（斯坦福，2016）。
保障国家安全。人工智能对保障国家安全具有重要意义，已成为当前世界军事科技竞争中最前沿、最具挑战性的领域。军事专家认为，人工智能在军事领域的运用，将为军事作战理论变革、武器装备智能化发展带来重大机遇。人工智能在军事无人作战平台、智能精确弹药和指挥辅助决策等方面都将发挥重要作用（范奇飞等，2017）。美国国防部明确把人工智能作为第三次“抵消战略”的重要技术支柱，瞄准打造智能化作战体系，巩固美国的全球霸主地位。俄罗斯把发展人工智能作为装备现代化的优先领域，根据俄《2025年先进军用机器人技术装备研发专项综合计划》，俄军于2017年开始大量列装机器人，到2025年无人系统在俄军装备结构中的比例将达到30%。日本也将机器人技术列为重点发展的新军事技术，2016年日本防卫省发布《中长期技术评估》报告，提出未来20年将在无人技术及智能化、网络化等军事技术方向上取得关键突破。
人工智能对保障国家网络安全也具有重要意义。保障网络安全就是保障国家安全，当前，全球网络安全形势异常严峻，据思科预测，到2020年全球联网设备数量将从150亿部上升到500亿部，但由于受到软硬件资源限制，许多联网设备都不具备基本的安全防护措施。2016年黑客针对美国物联网的DDoS攻击，就是黑客首先攻破一款物联网摄像头，随后半个美国的网站便都陷入了瘫痪。网络安全专家认为，没有攻破不了的网络。因此，利用人工智能新技术，借助机器学习等新手段，侦测并阻止黑客入侵物联网设备，预防恶意软件和文档的运行，加强对网络流量的异常检测等，将可有效保障国家网络安全。
人工智能是我国实现跨越发展的难得机遇
国家高度重视。我国高度重视人工智能发展。习近平总书记多次就人工智能做重要批示，指出人工智能技术的发展将深刻改变人类社会生活、改变世界，要求一定要抓住机遇，抢占先机，加快部署和实施。李克强总理在2017年的《政府工作报告》中也强调，要加快人工智能等技术研发和转化，做大做强产业集群（《第一财经》，2017）。
2017年7月20日，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，描绘了我国新一代人工智能的发展蓝图，确立了“三步走”目标：到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步；到2025年人工智能基础理论实现重大突破，技术与应用部分达到世界领先水平；到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
巨大发展需求。当前，我国经济建设正面临大量复杂问题的挑战，亟需人工智能等新技术提供发展支撑。传统产业亟待升级，结构调整迫在眉睫。随着传统人口红利的逐渐消失，借助人工智能技术，我国将可实现产品生产的自动化和智能化，进一步降低劳动成本，提高劳动生产率。
我国拥有丰富的数据资源，众多企业都拥有本行业的海量数据。借助这些行业数据发展人工智能，将有可能优化行业的现有产品和服务，创造新的市场需求，提供新的就业机会。
有专家认为，未来5到10年，人工智能将像水和电一样无所不在，可以进入到教育、医疗、金融、交通、智慧城市等几乎所有行业。依靠人工智能的自动驾驶，可实现在人工智能与视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作下的无人自动驾驶操作；依靠人工智能的个人助理，通过智能语音识别、自然语言处理和大数据搜索、深度学习神经网络，可实现人与机器的真正交互；依靠人工智能的金融服务，通过分析、预测和辨别交易数据、价格走势等信息，可实现为客户提供投资理财、股权投资等服务；依靠人工智能的电商零售行业，可利用大数据分析技术实现智能化的管理仓储、管理物流和智能化的导购。此外，在安防、教育和医疗健康等众多领域，人工智能也拥有广泛的应用需求（《人民日报海外版》，2017）。
良好发展基础。我国具有发展人工智能的良好科技实力。我国人工智能领域的相关研究，起步于国家“863”计划。经过30多年的发展，我国很多高校、研究机构和高科技企业都开展了人工智能方面的研究，在图像识别、人工智能芯片、智能医疗和智能制造等领域，取得了一系列举世瞩目的创新成果。我国的“神威”“天河”“曙光”系列超级计算机，一直居于世界领先的水平；语音识别合成技术，已经连续10年获得世界最高水平竞赛的冠军。据《全球人工智能发展报告2016》显示，我国人工智能专利申请数量已累计达到15745项，居世界第二位；我国人工智能领域投资数量已达146笔，居世界第三位（乌镇指数，2016）。
我国具有发展人工智能的良好人才实力。目前领英平台上的全球人工智能人才主要分布在美国、欧洲、印度及中国，我国高校的人工智能人才大约有32%集中在清华大学、北京大学、中科院和浙江大学。据相关研究统计，我国在企业人工智能人才方面，百度在机器学习、数据挖掘、大数据架构和深度学习领域拥有的人才最多，科大讯飞在语音识别领域拥有的人才最多，阿里巴巴在人工智能算法领域拥有较多的人才（默菲，2017）。
我国还具有发展人工智能的良好基础条件。我国在大数据、云计算、互联网以及物联网的智能化基础设施建设实力，为人工智能发展创造了良好的发展基础。一是，我国拥有大量的数据资源，正在成为真正的数据资源大国，据统计，我国数据总量正在以年均50%的速度增长，预计到2020年将占全球21%（2016中国大数据技术与应用研讨会，2016）。二是，我国网络建设日渐成熟，宽带互联网、移动互联网和物联网的规模不断扩大，5G网络建设也走在世界的前列。三是，我国云计算应用正在逐步从互联网行业向制造、金融、交通、医疗健康和广电等传统行业渗透融合，促进传统行业的转型升级。据相关数据显示，2016年，我国云服务市场规模已达到516.6亿元，预计2017年中国云计算市场份额将达到690亿元以上（前瞻网，2017）。各种智能化基础条件的日渐成熟，必将进一步促进我国人工智能的快速发展。
有可能实现“弯道超车”。据专家判断，在当前新一轮人工智能发展浪潮中，我国与世界特别是美国的发展基本保持同步。虽然我国在基础理论突破、芯片设计和算法、强人工智能应用等领域与美国还存在较大差距，但在机器视觉和语音识别等方面占有较大的优势，在某些人工智能产业发展上已经领先世界。在安防监控、中文语义识别等领域，我国居于世界先进水平。科大讯飞基于深度学习和语音识别高效算法所开发的输入法，中文语音识别率高达97%，与真人相差无几；同时，我国在生物科技和人工智能结合等领域，也已开始产业上的发展探索。
更有专家指出，人工智能研究与生俱来具有“哲学特质”，不同人工智能专家研发出的人工智能产品，其背后通常蕴含着不同的哲学预设和思路。我国在人工智能理论和方法研究方面占有思维方式的优势，中华传统的“整体论和辩证论”思维方式，非常契合人工智能的研究思想（钟义信，2016）。因此，只要扬长避短，注重发挥中华传统思维优势，注重发挥我国在人才储备、数据资源和市场需求上的潜在优势，我国极有可能抢先占据人工智能发展制高点，最终实现“弯道超车”（王存福、周琳等，2017）。
我国人工智能发展面临的挑战
国际竞争异常激烈。当前，人工智能发展国际竞争形势异常激烈。机器学习专家佩德罗·多明戈斯教授（Pedro Domingos）曾经指出：“谁赢得了人工智能竞赛，谁就可以主导信息时代的下一阶段”，足以显示人工智能的重要地位。
各国政府纷纷通过政策和资金投入等方式，支持本国人工智能发展。美国仅在2016年就投入人工智能领域约12亿美元，美国2013年启动的“创新神经技术脑研究计划（BRAIN）”，10年将投入45亿美元。欧盟于2013年启动的“人脑计划（HBP）”，10年将投入12亿欧元。欧盟机器人研发计划政府将出资7亿欧元，同时带动产业界21亿欧元的研发投入。日本政府2015年启动的“机器人新战略”，计划5年内与民间企业共同投入1000亿日元发展人工智能。
人工智能产业竞争目前已达到白热化程度。美国在人工智能产业布局方面全面领先世界，在芯片、技术平台、消费级产品和整体解决方案等方面都进行了布局，尤其是在算法、芯片和数据等产业核心利益积累了强大的优势。谷歌的AlphaGo、IBM的Watson、微软的聊天机器人小冰和人工智能助理小娜、百度的度秘、科大讯飞的讯飞超脑等，都在不同领域使人工智能技术实现了应用。
人工智能企业竞争也十分激烈。据乌镇智库统计显示，自2000年以来，全球新增AI企业8107家，其中美国新增3033家，占比37.4%，欧洲新增企业1531家，占比18.9%，中国新增1477家，占比18.2%。与此同时，人工智能并购交易也呈整体上升趋势，谷歌2012年以来共收购了15家AI公司，苹果收购了11家AI公司，Intel、Facebook、微软、IBM、百度和亚马逊等国际巨头也竞相收购AI公司。
核心基础技术依然薄弱。我国虽然在人工智能领域取得了很多重要进展，国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，但重量级论文并不多，论文的开创性和影响力也很不够。我国虽然在人工智能部分领域的核心关键技术实现了重要突破，但整体发展水平与发达国家相比仍存在差距。我国目前仍然缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面与国际先进水平仍存在较大差距（《新一代人工智能发展规划》，2017）。
我国在人工智能基础核心算法方面还十分欠缺。在人工智能芯片方面，国外有英伟达的GPU，英特尔及Xilinx有FPGA，谷歌推出了TPU，而我国中科院的“寒武纪”芯片，无论从技术还是产业化方面，都与国际领先水平存在较大差距；在人工智能开发框架方面，国际上具有影响力的公司基本都在美国，如谷歌的Tensorflow、Facebook的Torchnet、微软的DMTK、英伟达的CUDA，而我国百度的对话式人工智能系统DuerOS和自动驾驶Apollo开放平台，刚于2017年7月推出，且只是应用于语音和无人驾驶两个细分领域，还不是通用性的人工智能开发框架。
因此，目前我国还没有出现一个大的AI系统可以实现不同领域的广泛应用，而这种系统在微软和IBM则相对比较成熟（首届人工智能计算大会，2017）。我国人工智能发展仍缺乏系统的超前研发布局，科研机构和企业也尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链。
人才储备仍十分短缺。我国人工智能人才储备还很薄弱。全球职场社交平台领英（LinkedIn）2017年7月发布的《全球AI领域人才报告》显示，全球人工智能人才需求三年翻8倍，从业者达190万，而中国只占2%，排名第7。全球拥有10年以上人工智能从业经验的人才占比达65.4%，美国为71.5%，而我国则为38.7%，仅为美国的1/30（LinkedIn, 2017）。人工智能人才的培养，通常需要6到10年的培养期。因此，我国人工智能人才缺口，在短期内还很难得到有效填补。
我国人工智能工程师和应用型人才十分缺乏，具备交叉学科教育背景的人工智能人才贮备也很有限。人工智能的辐射领域十分广泛，已经远远超出计算机学的范畴和概念，是一门学科交叉性很强的综合领域。从目前我国人工智能人才知识结构来看，仍是以理工科背景居多，主要专业有计算机、自动化和电子等，还不能满足我国人工智能当前发展的人才需求。
更值得注意的是，全球科技巨头也在网罗我国的人工智能优秀人才。Facebook人工智能实验室高管表示，吸引中国人才是Facebook在中国的首要任务，Facebook已经开始与中国大学合作，目前在Facebook的研发团队里已有很多中国人。IBM在我国的研发、软件和硬件实验室，都有与人工智能相关的研发项目，截至2016年底，IBM累计在我国高校的人员、设备和资金投入已达43亿元。微软2016年在苏州工业园区成立了人工智能研发中心，微软认为，苏州毗邻上海，在吸引人才方面具有天然优势（张盖伦，2017）。
可能引发的负面影响无法全面预知。人工智能可能引发的负面影响，是人们一直高度关注的问题。著名物理学家斯蒂芬·霍金（StephenHawking）认为，“人工智能或将威胁人类生存”；微软创始人比尔·盖茨（Bill Gates）指出，“人工智能或毁灭人类”；伊隆·马斯克（Elon Musk）则认为，“人工智能是人类生存的最大威胁，或可能引发第三次世界大战”。
人工智能可能影响就业，使直接从事生产性劳动的人口比例下降，消灭相关行业对劳动力的依赖。例如，自动驾驶技术将掀起一场交通运输行业的革命，无人驾驶汽车会在卫星导航的协助下，自动把乘客拉到指定地点，届时我国的260万出租车司机将面临失业风险。无人农业机械和无人机，将颠覆延续数千年的农业生产方式。自动化插秧机可以按照预设路径在田间行走，无人机可实现自动喷药。据测算，仅在我国，人工智能就将影响3000万货车从业者和2亿以上农村劳动力就业。被人工智能顶掉饭碗的大量人口，该如何维持自身生存，是人工智能带给社会治理的新挑战。
人工智能可能影响社会伦理关系，引发社会性的伦理缺失。一些伦理学学者担心：人类对人工智能技术会产生过分依赖。以机器人为例，其在疑难手术中表现出的精湛医术，将逐步取代传统的人类医生，这可能影响人类医学技能和知识的进一步发展，使整个社会变得更为脆弱；机器人也可能对传统的人际关系产生深远影响，由于机器人往往被定位为人类的忠诚聆听者，不会出现欺骗等不忠行为，极有可能发展成为人类的情感伴侣等（王绍源、任晓明，2015）。
人工智能还可能影响国家安全和个人隐私安全，给社会带来难以预料的灾难。在社会安全方面，黑客对智能系统的攻击，将有可能对个人隐私、生命财产和社会稳定直接造成危害；人工智能系统产生错误与偏见时，也可能会对人类造成安全上的威胁；在经济安全方面，智能金融系统高频交易和量化交易的偏差，可能使证券和期货市场产生巨大非正常波动。在国防安全方面，军用人工智能在自行完成战斗任务时，武器系统也有可能“失控”，等等。这些难以预料的负面影响，都是未来我国所必须面对的巨大挑战。
几点建议
综上所述，人工智能对我国发展是难得机遇也是严峻挑战。因此，我国应在加强系统布局、提高核心技术研发能力、培养顶尖人才、创新体制机制和健全法律法规等方面加强战略部署。
加强系统布局，落实新一代人工智能发展规划。我国于2017年7月发布的《新一代人工智能发展规划》，是未来相当长一段时间内我国人工智能发展的指导性文件，是我国为抢抓人工智能发展重大战略机遇，构筑先发优势而制定的纲领性文件。规划确定了建立开放协同的人工智能科技创新体系、培育高端高效的智能经济、建设安全便捷的智能社会、强化人工智能对国家安全的支撑、构建泛在安全高效的智能化基础设施体系、实施新一代人工智能重大科技项目等六大方面的重点任务。
因此，当前应以规划为指导，加强系统布局，汇集我国人工智能领域的优质资源，建设良好的人工智能创新生态环境，建设开放共享的人工智能创新发展平台。同时，发挥我国互联网大国的优势，努力把我国的数据资源优势和用户资源优势，转化为人工智能发展的技术优势。
提高研发能力，突破人工智能核心关键技术。我国《新一代人工智能发展规划》在核心技术布局方面主要包括：设计了新一代人工智能科技重大项目，如大数据智能、跨媒体混合智能、群体智能、自主智能系统。同时也把目前国家其他围绕人工智能方面的计划项目部署，进行了整体安排，形成“1+N”的人工智能项目群，如大数据、云计算、智能制造、机器人、量子计算、量子通信和脑科学等。
我国尤其要注重加强人工智能的前瞻性基础研究，探索认知机制与方法，加强信息科学和脑认知科学的交叉融合，培育原创性人工智能重大成果。人工智能发展的关键，一是要加强数学算法和统计识别模块等计算领域研究，加强人工智能计算模型与关键技术研究，建立认知机制与应用平台的有机结合。二是要开展脑科学、神经科学和人工智能等基础理论研究，加强基础理论的顶层设计和统筹协调，探索人工智能系统的工作原理与体系结构。三是要突破人工智能芯片的自主研发，发展具有战略地位的核心关键技术。
重视教育体系构建，培养和引进人工智能顶尖人才。人工智能发展的关键在人才。我国目前在人工智能人才培养方面，还没有形成完整的培养体系，这将制约我国人工智能的可持续发展。当前我国应加大人工智能领域的教育投入，支持有条件的高等院校和科研机构设立人工智能方向的系科和专业。同时，基于我国人工智能工程师和应用型人才的缺乏，也应在课程设置上与应用型人才需求加强匹配。
人工智能是一门交叉性极强的学科，建议在一流高校成立交叉学科的教育研究机构或研究团队，促进信息科学与脑科学等其他学科的融合，加强人工智能交叉学科人才的培养。
此外，我国还应重视顶尖人才的培养和引进，加大高端人工智能人才引进力度。开辟专门渠道，实行特殊政策，重点引进神经认知、机器学习、自动驾驶、智能机器人等国际顶尖科学家和高水平创新团队，实现我国人工智能高端人才的精准引进。
创新体制机制，推进人工智能产业发展。我国应加强人工智能理论与应用的密切结合，通过组建或利用已有的国家级人工智能创新中心或国家实验室，全链条布局、一体化实施人工智能典型目标产品的研发。
推进人工智能与产业发展的结合，还要遵循市场规律，坚持应用导向，把握好政府和市场的分工，突出企业在技术路线选择和行业产品标准制定中的主体作用。要面向国计民生重大需求，选择一批对国家和产业具有重大战略意义的典型项目，以产学研结合的方式开展产业化示范。同时还要注重倡导开源共享理念，促进产学研用各创新主体的共创共享，深化人工智能技术成果在各行业的推广应用。
健全法律法规，加强人工智能风险预测与评估。人工智能的发展，有可能给我国经济、安全、道德和法律问题等诸多领域，带来难以预料的风险，因此，我国应注重加强对人工智能风险的预测与评估，健全相关的法律法规。
一是要加强对人工智能社会影响的前瞻性研究，加强对人工智能发展所具有不确定性的跟踪和监测，对其可能产生的风险加强预测与评估。二是要加强人工智能社会学的研究，深入分析人工智能对我国未来经济社会发展的可能影响，要研究人工智能所引发的安全问题、隐私问题以及可能引发的社会影响。加强对可能风险的规避，确保人工智能的正面效应。三是建立健全相关政策与法律法规，加强对人工智能发展的控制与规范，使人工智能能够为人类的文明和进步发挥积极的促进作用。
参考文献
Mark Purdy and Paul Daugherty , 2017, WHY ARTIFICIAL INTELLIGENCE IS THE FUTURE OF GROWTH.
陈芳、余晓洁、胡喆，2017，《构筑人工智能先发优势 把握新一轮科技革命战略主动》，《新华网》。
埃森哲，2017，《人工智能：助力中国经济增长》，大连夏季达沃斯论坛。
李开复、王咏刚，2017，《人工智能》，北京：文化发展出版社。
谭铁牛，2016，《关于人工智能发展的思考》，CCAI2016中国人工智能大会。
斯坦福，2016，《2030年的人工智能与生活》。
范奇飞等，2017，《人工智能将影响国防建设？要高度重视》，http://www.81.cn/jmywyl/2017-08/09/content_7710957_2.htm。
《第一财经》，2017，《科技部副部长：人工智能重大科技项目将发布 大力培育领军企业》，http://finance.china.com/news/11173316/20170721/30994588.html。
《人民日报海外版》，2017，《人工智能》有望成可触摸增长点，http://news.163.com/17/0321/05/CG1CQS0F00018AOP.html。
乌镇指数，2016，《全球人工智能发展报告2016》，http://tech.163.com/special/aireport2016a/。
默菲，2017，《AI人才争夺战持续升级，数据看懂中国人工智能人才分布》，http://robot.ofweek.com/2017-05/ART-8321205-8400-30131274.html。
《2016中国大数据技术与应用研讨会》，2016-08-25。
前瞻网，2017，http://cloud.idcquan.com/yzx/114338.shtml。
钟义信，2016，“香山科学会议”（第574次）。
王存福、周琳、马晓澄、王晓洁、付光宇，2017，《中国人工智能或实现“弯道超车”》，《经济参考报》。
国务院，2017，《新一代人工智能发展规划》。
首届人工智能计算大会（AI Computing Conference简称AICC），2016。
LinkedIn, 2017, https://www.linkedin.com/.
张盖伦，2017，《中国人工智能人才数量、质量都跟不上行业发展》，《科技日报》。
王绍源、任晓明，2015，《警惕人工智能的伦理缺失》，《中国社会科学报》。
The Next Generation of Artificial Intelligence:
The New Driving force Leading World Development
Xu Ye
Abstract: Artificial intelligence (AI) is the most important frontier science and technology in the world. By studying the important role of AI in the economic development, technological progress, social harmony and national security in today's world, this paper points out that AI is the new driving force leading world development as well as a rare opportunity for China to achieve leap-forward development. With an analysis of the challenges facing China's efforts to develop AI, this paper suggests strengthening overall institutional arrangement and implementing a new generation of AI development plan; improving research and development capabilities and making a breakthrough in the AI core and key technologies; paying attention to the AI educational system, and cultivating and introducing the top-notch AI talents; innovating system and mechanism, and promoting the development of AI industry; and establishing a sound system of laws and regulations, and emphasizing AI risk forecast and assessment.
Keywords: Artificial intelligence, machine learning, brain science, opportunity, challenge
责 编∕杨昀赟
