來源:中國科協創新戰略研究院《創新研究報告》
第103期（總第108期）2016-10-17
編者按：2014年秋，斯坦福大學發起了人工智能百年研究（one hundred year study on artificial intelligence）調研項目，主要考察人工智能的發展現狀，展望未來發展潛力并分析其對社會的影響。2016年9月，作為人工智能百年研究中的一部分，斯坦福發布了《2030年的人工智能與生活》報告。該報告分析了人工智能（artificial intelligence，AI）過去15年的發展狀況，并預測了其未來15年的發展趨勢。它不僅對政府官員的監管和研究人員的實際研究提供決策支持，而且對普通大眾具有重要的科普意義。本文主要從AI的定義、研究趨勢、應用領域和公共政策建議等方面進行概述。
一、人工智能的定義及研究趨勢
人工智能的涵義
人工智能的邊界在不斷變化和擴展，比如, 曾經電子計算器以其快而準的算法可以稱得上智能，而目前計算器可以實現的功能只是當下的智能手機的百萬分之一。事實上，人工智能領域的研究是一個不斷努力推動機器智能向前發展的過程。然而，它正在形成“人工智能效應”(AI effect)，即人工智能將一種新技術帶入人們的生活，一旦人們習慣了這種技術，它便不再被認為是人工智能。人工智能并不以“忽如一夜春風來”的方式進場，相反，它總是以一種“潤物細無聲”的姿態存在。
人工智能的研究趨勢
最近15年，該領域對智能系統的要求漸漸增加了新的內涵，即具有人類意識的、值得信賴的。未來15年，該研究領域也將集中關注人類意識系統的開發。人工智能革命得益于多個因素協同作用：首先是機器學習的成熟，其次是云計算資源以及基于Web的數據收集?；谶@些趨勢，人工智能主要推動著以下幾個熱門研究領域的發展：
大規模機器學習：關系到學習算法的設計，將已有的算法擴展到更龐大的數據集上。
深度學習：可促進圖像、視頻標記和運動中的目標識別。在其他感知領域也有重大影響，如音頻、語音和自然語言處理。
強化學習：鑒于傳統機器學習主要關注于模式挖掘，強化學習則將重點轉移到決策中。近期，谷歌開發的計算機程序AlphaGo在五次對抗比賽中擊敗了人類圍棋冠軍，這在很大程度上歸功于強化學習。
機器人：目前主要涉及如何訓練機器人以通用型、預測性的方式與周圍世界進行交互。
計算機視覺：它是機器感知中最突出的形式，主要關注如何為圖像和視頻自動添加字幕。
自然語言處理：通常與自動語音識別系統相結合，目前的研究正轉向開發能夠通過對話( 而不是固定格式的請求) 與人類互動的系統。
協同系統：能夠充分利用人類和機器的互補優勢，不僅可以幫助人工智能系統克服其局限性，還能擴大人類的能力和活動。
眾包和人類計算：基于人類和機器之間不同的能力和成本，探索它們之間理想的任務分割模式。
算法博弈論和計算社會選擇：20世紀80年代分布式人工智能和多代理系統研究完成并在互聯網時代加速發展，現在的研究更多關注于人工智能在經濟和社會方面的計算，包括激勵機制算法、計算機制設計、社會選擇計算和博弈論算法等。
物聯網（IoT）：主要關注于將大量設備（家電、汽車、相機）連接，收集并共享傳感信息，從而實現智能化。當前，這些設備所使用的是不能相互兼容的通信協議，相信未來人工智能可以幫助克服這個問題。
神經形態計算：隨著深度神經網絡得發展，其能夠成功完成大量任務，制造商們正積極開展神經網絡計算模式的研究。通過模擬生物神經網絡，從而提高計算機系統硬件效率和穩定性，取代計算機的傳統計算模型。
二、未來人工智能的應用領域
隨著技術的發展，人工智能將廣泛應用于交通、家庭/服務機器人、醫療、教育等多個領域。
交通（transportation）
2030年，飛行器或機器人等人工智能設備將會作為交通工具運用于北美的城市中。人工智能系統還將被應用于執行危險任務的領域。除此之外，在交通領域，人工智能還有以下應用：
自動駕駛汽車：預計2020年自動駕駛汽車會得到廣泛應用。其帶來的正面影響包括：①自動駕駛汽車可以避免交通傷亡，延長人們的平均壽命。②它可以在駕駛過程中解放人類的雙手，提高工作效率和生活質量。同時，還能極大地提高老弱病殘人群的出行能力。③對停車位的需求降低，對人們居住地的選擇以及城市空間設計也可能產生積極影響。其負面影響包括：①可能為犯罪分子尋找網絡漏洞提供新的場所。②涉及交通事故責任的認定問題。
交通規劃：交通部門可以預測個人出行模式，但這也可能引發倫理道德問題。
人機交互：至少在2030年之前，基本交通工具在外觀和功能上還與今天無異，無人機雖然將會越來越普遍，但還無法實現海陸空一體。
家庭/服務機器人（home/service robots）
家庭機器人將在北美城市出現并得到推廣，它們將在我們的生活中扮演郵遞員、清潔員、保安等角色，但由于技術限制和機器設備成本高等原因，初期可能僅限于特定領域。未來將會有更多的手機能夠支持機載人工智能，語音識別和圖像標記技術的發展將使得人機交互更加智能，而與此同時，由此引發的倫理道德和個人隱私等問題也將會是重大挑戰。
醫療保健（health care）
臨床環境：醫師通過自動化助手，憑借自身經驗和直覺進行診療，并根據智能機器的輸出結果做出判斷。
醫療分析：智能觀察（I-WATCH）等自動穿戴設備將會促進個性化醫療的發展；人工智能將完成高度可靠且經濟高效的放射檢查初步結果。
醫療機器人：醫療機器人將完成許多醫學任務，但無法實現完全自動化，需要人機交互?；咏Y果將對治療過程形成反饋，從而形成治療過程的“閉環”。
移動健康：生物統計學將得到發展。人工智能應用將發揮預測和決定功能，比如制定健身計劃和動作指導等。
老年人護理：智能設備將為老年人提供智能家政服務，也減少去醫院以及護理中心的需求，但這些創新也將引發一些隱私問題。
人工智能在醫療保健領域充分發揮作用的前提是要能夠得到醫生、護士和患者的信任，而與醫療專業人員和患者交互方式的提升則是焦點所在。
教育（education）
兼具互動樂趣與學習效果的教學機器人等智能設備可能會得到普及，但并不能完全取代人類教師。學生可以在家中自學，個性化地選擇適合自己的教材和教學方法，但課堂教學也不會就此消失，因為缺乏與同齡人面對面的交流可能會對神經造成不良影響，而且事實證明自閉癥兒童的確可從人機交互中獲益。因此，如何最佳地整合人機交互與面對面學習將是人工智能在教育領域應用的核心問題。
低資源社區（low-resource communities）
通過有針對性的激勵和資助優先性，人工智能技術可以幫助解決低資源社區的需求。人工智能可能會有助于低資源社區對抗失業和其他社會問題帶來的恐懼，它或許能夠提供緩解措施和解決方案，特別是通過受影響的社區與其以建立信任的方式來實現。
公共安全（public safety and security）
到2030年，北美城市將對人工智能在公共安全領域的應用產生強烈依賴。人工智能工具不僅將在事后發揮作用，還將在事前發揮重要預防和預測作用。
事后：一方面通過科學的優先級設置，有助于警察管理犯罪現場或幫助警察開展搜索和救援活動。另一方面是監測白領犯罪，比如信用卡詐騙、網絡安全（包括垃圾郵件）等隱患。
事前：一方面，通過無人機監測，對監控攝像頭視頻進行自動化處理，檢測出潛在的欺詐和犯罪行為，有利于對犯罪嫌疑人提起訴訟，實現預防犯罪。另一方面，通過對臉書（Facebook）等社交網站的數據挖掘，將影響公共安全的大規模破壞性事件扼殺在搖籃里。此外，針對國際犯罪，人工智能技術還能對來自各個國家的警方進行培訓以便在開展行動時能更有效地合作。
就業和工作場所（empolyment and workplace）
隨著人工智能進入就業領域，計算機可以代替的工作崗位可能向高端領域蔓延，但那些需要人工認知和職業判斷的工作并不會因此發生改變。當然，在這個過程中人工智能也將產生新的工作崗位。
由于人工智能取代了人力，使許多商品和服務的成本下降，每個人的錢都顯得更值錢，而因此也會產生一個新的問題，即對于人工智能技術所創造的經濟成果將如何分配。
娛樂（entertainment）
個性化：隨著智能家居的出現，人們的生活中也會出現個性化的伴侶機器人。此外，部分媒體將具備為特定細分群體提供個性化的微分析和微服務的能力，而他們同時也就擁有了控制特定個體思想和體驗的能力。
參與感：先進的設備和應用將降低高質量內容的生產成本，如創作音樂或使用虛擬角色編排舞蹈。而這種因人工智能創造的媒體的民主化也將使人們的娛樂口味更難以預料。
交互性：可以通過人機交互開發更多新的功能和特點，如情感、換位思考、適應人類環境的節奏等。
三、人工智能公共政策的建議
為了幫助解決個人和社會對快速發展的人工智能技術產生的憂慮，提出以下幾個一般性政策建議：
暢通各級政府人工智能專業人才的輸送通道
培養一批能夠理解并分析人工智能技術、項目目標和整體社會價值之間相互作用關系的專家。由于政府官員本身專業技術知識和經驗的缺乏，可能導致他們錯誤地估計人工智能對項目目標的影響，從而輕率地批準一個未經充分審查的應用進入市場，或拒絕批準一個極具前景的應用。因此，要為各級政府輸送人工智能專業技術人才，并做好人才供給的頂層設計。
加強對人工智能相關法律方面的研究
在一些相關的聯邦法律中，如《計算機欺詐和濫用法案》（Computer Fraud and Abuse Act ）和《數字千年版權法》的反規避條款（the anti-circumvention provision of the Digital Millennium Copyright Act） ，涉及專有的人工智能系統可能對如何逆向向工程或者被學者、記者和其他研究人員評估的內容還很模糊。當人工智能系統帶來了一些實質性后果需要被審查和追究責任時，對這些法律的研究十分必要。
為人工智能社會影響的跨學科研究提供公私資助
目前，在人工智能技術對社會的影響力研究方面的投資不足。公共和民間資本應該直接投放給有能力從多角度研究人工智能的跨學科團隊。研究的問題涉及人工智能的安全性、隱私性和公平性等，例如，自動駕駛汽車發生車禍誰來負責？如何避免人工智能應用出現非法歧視等問題？當人工智能越來越廣泛地融入到工業產品和消費品中，法規管理體制也需要適應人工智能創新，甚至在一些情況下需要根據被廣泛接受的目標和原則來進行重新配置。
為促進人工智能的發展加強監管
迄今為止，美國的做法是人工智能在某種特定方面的應用由特定的部門負責監管，并接受各種機構的監督。如，在設備中使用人工智能實現醫療診斷和治療由食品藥品監督管理局（Food and Drug Administration，FDA）監管。除了指定部門監管的方式，在關鍵基礎設施中設定寬泛的監管類別也可能會適用于人工智能的應用。
誠然，技術是一把雙刃劍。人工智能可能對人們當前的價值觀產生沖擊，如針對隱私、道德、安全等社會問題。對此，的確需要更多、更嚴的監管。然而，不當或者過分監管也可能給人工智能帶來悲劇性后果，不僅會阻礙其潛力的發揮，還可能對技術發展本身起到反作用。因此，人們應該正確思考和評估人工智能帶來的影響，適度引導發展，保障人類能平等地共享其發展成果，使之能被人們理解和信任，既能有效地服務于人類，又能實現人類社會的發展和創新。
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