全球人工智能发展的趋势及挑战-杨婕

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1、Feature全球人工智能发展的趋势及挑战■中国信息通信研究院互联网法律研究中心杨婕摘要：以深度学习等关键技术为1全球人工智能发展趋势核心，以云计算、生物识别等数据及计算能力为基础支撑的人工1.1第三次人工智能浪潮来临智能产业，在历经60年的轮回2016年人工智能呈现井喷式爆发并大放异彩，这距后，在2016年呈现井喷式爆发并离人工智能概念的首次提出仅过去了60年。大放异彩，迎来第三次浪潮。如1956年，在美国达特茅斯大学召开的学术会议上与今，人工智能在很多方面都有了会专家和学者共同提出人工智能的概念，多年后这场会[1]突破性进展，全球人工智能的发议被

2、认定为全球人工智能诞生的标志。1956年至今，展趋势已势如破竹，这也为人类人工智能的发展可谓起起落落，历经两次从爆发到寒冬探索未知世界之路开启了“无穷的革命性浪潮。第一次浪潮出现于20世纪60年代，在算大”之门。人工智能的发展水平法方面出现很多世界级的发明，但先天的缺陷导致人工在呈指数增长的同时，也带来众智能在早期发展过程中遇到瓶颈，1974年到1980年，人多不可忽视的问题。在此基础工智能迎来第一次冬天；第二次浪潮出现在20世纪80年上，本文对人工智能的发展进行代，这段时期人工智能在数学模型方面取得众多突破，但了一定程度的思考与分析。1987年到1

3、993年由于个人电脑的出现，人工智能再次步[2]关键词：人工智能；发展趋势；法入寒冬阶段。2016年正值人工智能发展的60年节点，律；伦理AlphaGo战胜人类顶级围棋高手李世石，成为人工智能迎来第三次浪潮的里程碑事件。第三次浪潮以大计算能力和深度学习为助推力，人工智能在很多方面都有了突破性的进展，为人类探索未知世界之路开启了“无穷大”之门。1.2通往强人工智能人工智能可以划分为“弱人工智能”、“强人工智能”以及“超人工智能”。“弱人工智能”只专注于完成某个特别设定的任务，例如语音识别、图像识别和翻译，也包括近年来出现的IBM的Watson和谷歌的A

4、lphaGo，它们是世界电信2017年第2期??专题优秀的信息处理者，但却无法真正理解信息。而“强人工智能”系统包括了学习、语言、认知、推理、创造和计划，目标是使人工智能在非监督学习的情况下处理前所未见的细节，并同时[3]与人类开展交互式学习。“超人工智能”是指通过模拟人类的智慧，人工智能开始具备自主思维意识，形成新的智能群体，能够像人类一样独自地进行思维。从当前的人工智能发展水平来看，“强人工智能”尚未实现，但通往“强人工智能”的道路也许并不遥远。近年来，多国先后提出“脑计划”，期望通过计算机技术模拟大脑以探索大脑工作机制。其中，欧盟于2013年

5、提出了全型分析大量数据不断地自主学习，并逐渐变得球范围内最重要的人类大脑研究项目——人更加强大。当前的深度学习虽然是人类向终脑计划（HumanBrainProject，HBP）。该计划耗极智能探索的一小步，但也许这一小步可能会资近12亿欧元，项目周期为10年，旨在通过计成为人工智能大爆炸的奇点。基于脑计划的算机技术模拟大脑，建立一套全新的、革命性推进以及深度学习的深入开展，人工智能的发的生成、分析、整合、模拟数据的信息通信技术展水平正在呈指数增长。可以预见，“强人工平台。人脑计划通过模拟大脑模型来探究大智能”就在离我们不远的未来，人工智能的真脑的生物

6、构造与其具备的功能性之间的关系，正威力也将在此展现。“超人工智能”现在看来揭示大脑的各个区域如何高效协作形成统一似乎遥不可及，但源于未来的无法预知性，对的、多层次的功能结构体系。欧盟计划在2024于“超人工智能”更多的人持有恐惧和悲观的年项目的最终阶段，设计出能够模拟人脑运作心理，担忧比人类更强大的智能群体出现，会原理的超级计算机，并促进研究成果的应用性导致整个世界的失控甚至人类的毁灭。但也[4]转化。此外，深度学习海啸正在构建起人工许，实现“超人工智能”后，人类会至此步入一智能的递归循环。作为机器学习的分支，起源个新纪元也未可知。无论如何，不可否认

7、的一于人工神经网络的深度学习，如今不仅仅是具点是，由于科技越发达，科技本身的发展速度备多层架构的感知器，而是一系列能够用来构就会越快。故而从时间和效率上来看，人工智建可组合可微分的体系结构技术和方法。具能的发展速度一定会远远高于人类自身的进体来说，通过深度学习算法，程序利用数据模化速度。1.3进入“人工智能+”时代社会正在从“互联网+”向“人工智能+”转型。“人工智能+”是指让人工智能融入各个传统行业，对行业进行改造，在旧领域创造新业态。在“人工智能+”时代，以深度学习等关键技术为核心，以云计算、生物识别等数据或计算能力为基础支撑，推动人工智能在金融

8、、医疗、自动驾驶、安防、家居以及营销等领域将应??2017年第2期/世界电信Feature用场景落地生根，创