人工智能一般被认为是通过模拟、延伸和扩展人类智能，产生具有类人智能的计算系统。经过半个多世纪的努力，人工智能技术在诸多领域取得了一连串重要突破。1968年，斯坦福大学计算机科学教授爱德华·费根鲍曼设计出第一个专家系统，拉开了知识工程的序幕；1982年，加州理工学院物理学家约翰·霍普菲尔德提出了新的神经网络模型，开创人工神经网络新局面；1997年，IBM“深蓝”电脑战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；2011年，IBM超级计算机“沃森”在美国电视答题节目中战胜两位人类冠军……今年3月，谷歌人工智能围棋程序“阿尔法围棋”战胜韩国棋手李世石，人工智能技术的发展迎来又一重要里程碑。

 

　　美国《彭博商业周刊》称，2015年，人工智能技术取得了诸多突破。一方面，计算机在数据搜集、存储和管理等能力上有很大进步；另一方面，云技术的迅猛发展使得云计算基础能力也有所提升。

 

　　硅谷的科技巨头们已经着手布局人工智能领域，一场人工智能的商业竞赛已经开始。以谷歌为例，通过业内巨额并购，以及与斯坦福大学、麻省理工学院等高校合作，谷歌已在人工智能上取得初步成果。自2015年3月起，谷歌先后宣布在医药研发、无人驾驶汽车、血糖实时监测隐形眼镜、即时翻译摄像头、聊天机器人等方面取得显著成果；去年10月，谷歌首席执行官皮查伊表示，谷歌计划将人工智能研发和其核心业务联合起来，包括搜索引擎、广告、视频网站和电子商务。

 

　　与此同时，脸谱、微软、IBM等也开始在语音助手、智能家居、无人驾驶汽车等方面投下巨资布局。其中，脸谱于2013年成立人工智能实验室，研发能让计算机向盲人描述图像的图像识别系统，并计划在2016年研发出能在家务和工作上帮助用户的人工智能技术。微软则着力于Cortana系统的开发，在过去一年还展示了一个全新的Skype系统，可以将一种语言自动转化为另一种语言。IBM的“沃森”正是获得最广泛应用的人工智能系统之一，它可以自动学习最新医学文献，分析患者临床资料和医疗记录，给患者提供适合的治疗方案，快速帮助临床医生进行决策等。

 

　　在德国，一些大型工业企业与相关研究所都深度介入人工智能研究领域。博世集团新闻发言人特里克斯·布约纳告诉本报记者，博世集团每年投入研发的资金占总营业额的10%左右。围绕提高人们生活质量和节约资源，博世正在研究一些前景课题，大数据、数据挖掘和人工智能就在其中。例如在移动交通领域，博世正在研究处理车载摄像头图片的算法，让无人驾驶车辆能够快速躲避突然闯入的行人。自2013年起，博世开始测试无人驾驶汽车，目前已完成了总计超过1万公里的测试，目前车辆可以自行加速、刹车、超车、并道。精密的传感器以及导航仪合作伙伴提供的高精度地图数据，使车辆能够对道路上其他车辆的行为进行精确计算，快速推导出行驶决策，实现汽车的智能化。此外，博世还在农业机器人Bonirob上实验机器学习技术。基于图像处理的算法让机器人能够通过叶片轮廓确定种类，使其能够自主学习区分农作物与杂草。

 

　　在日本，人工智能不仅会下棋还能写小说。据《日本经济新闻》报道，今年3月日本“人工智能小说创作”的研究人员称，将人工智能创作的4篇小说投稿“星新一奖”，其中部分作品通过了初审。

 

　　据研发人员介绍，人工智能的小说“创作”首先由研发人员设定好人物和故事大纲，人工智能再根据已掌握的资料自动生成小说。虽然这些作品都没有通过最终审核获奖，但今后文学作品的创作或将很大程度上减少人力的参与。

 

　　今后，人工智能将广泛应用于自动驾驶、机器人、物流等各行业，日本期待依靠人工智能技术重振制造业辉煌，抢占市场先机。

 

　　人工智能理论与技术的突破，近年来逐步成为提升传统产业和催生新兴工业的重要支撑技术之一。为此，各国在产业布局方面都投入了大手笔。

 

　　今年3月17日，韩国总统朴槿惠召集多名政府官员、相关领域专家和企业家举行关于智能信息社会的座谈会。朴槿惠在会上表示，应利用韩国在电子通信领域的优势，以文化影响力为基础，积极迎接以人工智能为中心的第四次产业技术革命。韩国未来创造科学部长官崔杨姬在会上发表了关于智能信息产业发展战略的报告，宣布韩国政府将在研发、扩充研究人力、建设数据存储设施、培育产业生态等方面进行投入，在未来5年直接投资1万亿韩元（约合55.6亿元人民币）。为此政府和民间将共同成立智能信息技术研究所，整合电子产品制造企业、移动通信企业、网络企业和汽车企业的研究机构。研究所的主要研究方向为语言智能、视觉智能、空间智能、情感智能、概括创作智能等五大领域，还将支持超级计算机、神经芯片、脑科学、工程数学等基础学科的研究，并将构筑数据基础设施，实现政府、企业、研究所各方的数据共享。

 

　　自人工智能技术诞生至今，美国政府主要通过公共投资的方式牵引人工智能产业的发展。2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。在2013年初的国情咨文中，奥巴马总统宣布投入30亿美元在10年内绘制“人类大脑图谱”，以了解人脑的运行机理。

 

　　美国政府对于人工智能等计算机技术领域的长期基础性研究开发发挥了重要作用。联邦政府资助的计算机人工智能技术研究始于上世纪70年代早期，尽管直到1997年才研制出能够成功识别持续性语音的个人电脑，但政府对计算机科学研究和技术开发的支持力度有增无减，同时支持建立大学计算中心、研制高性能计算设备和建设网络设施，培养了一大批电子工程和计算机科学人才。另外，美国政府重视推动技术商业化，对产业界早期研究提供资助，支持共性技术研究开发。这些扶持政策都为人工智能等计算机技术的长远发展创造了有利条件。

 

　　德国人工智能研究所柏林分所所长汉斯·乌斯克莱特告诉本报记者，在人工智能研究上，德国经济部和教研部两大部门都给予了很大支持，前者注重实际应用，后者关注科研。德国经济部去年启动“智慧数据项目”，以千万级欧元的资金资助了13个项目。人工智能研究所主导的两个项目成功入围，并在今年3月的汉诺威消费电子、信息及通信博览会上进行了展示。

 

　　从2016年开始执行的“第五期科学技术基本计划”中，日本政府列入总额约26万亿日元（约合1.5万亿元人民币）的研发经费，期待通过提升大学及公共研究机构的研究能力，促进开发物联网及人工智能系统，从而提高生产效率。经产省于2015年设立了人工智能研究中心，文部省则在2016年度计入100亿日元预算（约5.9亿元人民币）用于人工智能研发。

 

 

　　自从谷歌的无人驾驶汽车为外界所知以来，其安全性一直被各方关注。今年2月，在美国加州发生的一起无人驾驶汽车因躲避路上障碍物而撞上公交车的交通事故，凸显出人工智能设备在应对人类社会各种场景时面临的挑战，这些社会场景是人类每天都会遇到的，但却超出了机器人的能力范围。

 

　　不少人则担心人工智能技术成熟后的问题，比如将机器人用于战争是否会带来像核武器一样的后果等。美国特斯拉公司创始人马斯克与LinkedIn联合创始人霍夫曼等人捐资10亿美元，在2015年12月成立了非政府研究机构OpenAI，希望使一部分人工智能技术脱离各种利益的驱使，将专利与世人共享。

 

　　韩国首尔大学哲学系教授金起显对本报记者表示，人机对弈是人类思考自身作用的契机。他注意到许多人在观看比赛时的情绪是恐怖和惊愕。人工智能的目的是帮助人类，创造出比李世石更优秀的棋手应该是人类的胜利。人们之所以产生恐惧，首先是害怕工作被人工智能抢走。日本驹泽大学经济学系讲师井上智洋预测称，未来只有一些需要创造性、社交沟通的岗位会为人类保留下来。其次，正如日本人工智能学会前会长、京都大学教授西田丰明所说，人工智能未来或再现人类情感，有可能被恶意使用。此外，在面对复杂的伦理问题时，人工智能技术可能会陷入不可预知的选择困境。

 

　　德国美因茨大学哲学教授托马斯·梅辛革常年专注于研究人工智能等现代技术带来的道德问题。梅辛革向本报记者提出一个极端假设：如果3辆谷歌无人驾驶汽车与两辆普通车辆交错行驶，突然路面冲出一只狗。“无人驾驶汽车必须立即做出反应，让谁拥有更大的生存机会？是狗，还是自己车上的乘客，或是普通车辆里的乘客？”这对人类而言尚是一个难解的道德问题。梅辛革认为，目前人工智能的思维还像个“孩子”，有成长完善的空间。目前，它们只被要求尽快做出“正确”反应。但更重要的问题是：人类是只想让人工智能的行为自主，还是道德思考能力也能自主？一旦人工智能独立进行伦理思考，是否会产生与人类不同的价值观？人类是否该承担这一风险？因此，人工智能需要一套“价值论”规则，在这套规则下让它们拥有一定程度的思想自主和自由的权利。然而，这样一套“价值论”规则很难实现，因为人类社会尚不能形成统一的价值标准。“不过有一点是公认的，那就是我们都要尽可能最小化给有意识生物可能造成的痛苦，即为所有生命体造福的准则。”

 

　　日本人工智能学会在2014年12月成立了“伦理委员会”，探讨机器人、人工智能与社会伦理观的联系。日本机器人学会提出“实现、维持健康社会”的理念，要求机器人及人工智能技术的研究应符合人类现实生活中的世俗观念与伦理道德。

 

　　梅辛革认为，目前人类对人工智能技术的担忧，大多是基于人工智能高度“类人”这一前提。如果人工智能朝着与人类能力互补的目标发展，就不用担心人工智能变成“人造烦恼”。梅辛革认为，“我们不应该致力于发明具有意识和自我意识的人工智能”，这样就能绕过人工智能“是机器还是人”这样的伦理难题。

 

　　汉斯·乌斯克莱特对本报记者强调说，人工智能的研究方向不是要取代人类，而是要与人类互补，增强人类的能力。我们要认识到一点，即对人类而言很简单的事情，对机器来说可能很难；对人类很难的事情，对机器而言可能很简单。人工智能不会取代人类，因为只有人类才具有创造力和目标，而机器只关注如何解决眼前遇到的问题。要让人工智能避免犯下道德层面的错误，关键在于人类自己。在没有更好的解决方法前，不应涉及人工智能伦理学习这一研究领域，不该将机器置于道德上两难抉择的情形。

 

　　在美国《连线》杂志创始主编凯文·凯利看来，每个发明都不可避免带来新问题，但同时也会带来新解决方案。解决这些问题的方式不是减少技术的使用，而是通过改进技术来提供解决方案。凯利认为，即使新的科技发明带来的49%是问题，但它首先带来了51%的好处。而这正是人类进步的动力。

 

　　从这个意义上讲，“阿尔法围棋”和李世石无论谁胜谁败，人类都是最后的赢家。