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人工智能发展存在过热和泡沫化风险

发表时间:2021-12-27 16:40


佰联学校认为,人工智能发展存在过热和泡沫化风险,特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面存在很多值得重视的问题。

2017年10月,在沙特阿拉伯首都利雅得举行的“未来投资倡议”大会上,机器人索菲亚被授予沙特公民身份,她也因此成为全球首个获得公民身份的机器人。

2018年2月25日,在平昌冬奥会北京8分钟闭幕式的表演中,由沈阳新松机器人自动化股份有限公司研发的智能移动机器人与轮滑演员进行互动。

2018年5月3日,中国科学院发布国内首款云端人工智能芯片,理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算,达到世界先进水平。

2018年11月22日, 在“伟大的变革——庆祝改革开放40周年大型展览”上,第三代国产骨科手术机器人“天玑”正在模拟做手术,它是国际上首个适应症覆盖脊柱全节段和骨盆髋臼手术的骨科机器人,性能指标达到国际领先水平。



如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网,人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。

全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义,纷纷转型发展,抢滩布局人工智能创新生态,加快发展新一代人工智能是事关华夏能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。

人工智能发展存在过热和泡沫化风险,世界发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略,力图在国际科技竞争中掌握主导权。

1956年夏,麦卡锡、明斯基等科学家首次提出人工智能概念,意味着人工智能学科的诞生,新一轮科技革命与产业变革已曙光可见,在这场关乎前途命运的大赛场上,必须抢抓机遇,错过一个机遇,可能会错过一个时代。

人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,促使智能机器会听、会看、会说、会思考、会学习、会行动。

1956年—20世纪60年代初,人工智能概念提出后,相继取得了一批令人瞩目的研究成果,如机器定理证明、跳棋程序等,掀起人工智能发展的第一个高潮。

20世纪60年代—70年代初,人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望,人们开始尝试更具挑战性的任务,提出了一些不切实际的研发目标。

20世纪70年代初—80年代中,20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题,实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破,专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功,推动人工智能走入应用发展的新高潮。

20世纪80年代中—90年代中,随着人工智能的应用规模不断扩大,专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。

1997年国际商业机器公司深蓝超级计算机战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,2008年IBM提出智慧地球的概念,全球一体化,地球村越来越火。

20世纪90年代中—2010年,由于网络技术特别是互联网技术的发展,加速了人工智能的创新研究,促使人工智能技术进一步走向实用化。



随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展,泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展,大幅跨越了科学与应用之间的技术鸿沟。

人工智能有近百年的历史,诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从不能用、不好用,到可以用的技术突破,迎来爆发式增长的新高潮。

阿尔法狗在围棋比赛中战胜人类冠军,人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平,人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。

面向特定任务的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单,形成了人工智能领域的单点突破,在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。

看景不如听景,有人觉得,人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶等,给人工智能的发展带来不利影响。



电脑再复杂再先进也是人造的,一脑万用的人脑是通用智能系统,可以举一反三融会贯通,可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题。

人工智能发展存在过热和泡沫化风险,当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等浅层智能方面进步显著,在概念抽象和推理决策等深层智能方面的能力很薄弱。

跨世纪的人工智能是人的智慧结晶,人工智能有明显的局限性,还有很多不能,人工智能系统有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会算计、有专才而无通才。


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