全球人工智能发展趋势及挑战

【前言】以深度学习等关键技术为核心，以云计算、生物识别等数据及计算能力为基础支撑的人工智能产业，在历经60年的轮回后，在2016年呈现井喷式爆发并大放异彩，迎来第三次浪潮。如今，人工智能在很多方面都有了突破性进展，全球人工智能的发展趋势已经势如破竹，这也为人类探索未知世界之路开启了无穷大之门。人工智能的发展水平正在呈指数增长的同时，也带来众多不可忽视的问题。在此基础上，本文对人工智能的发展进行了一定程度地思考与分析。

一、全球人工智能发展趋势

（一）第三次人工智能浪潮来临

2016年人工智能呈现井喷式爆发并大放异彩，这距人工智能概念的首次提出仅过去60年。

1956年，在美国达特茅斯大学召开的学术会议上与会专家学者共同提出人工智能的概念，多年后这场会议被认定为全球人工智能诞生的标志。[1]1956年至今，人工智能的发展可谓起起落落，历经两次从爆发到寒冬的革命性浪潮。第一次浪潮出现于20世纪60年代，在算法方面出现很多世界级的发明，但先天的缺陷导致人工智能在早期发展过程中遇到瓶颈，1974年到1980年人工智能迎来第一次冬天；第二次浪潮出现在20世纪80年代，这段时期人工智能在数学模型方面取得众多突破，但1987年到1993年由于个人电脑的出现，KUKA机器人电路板维修，人工智能再次步入寒冬阶段。[2]2016年正值人工智能发展的60年节点，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进展，为人类探索未知世界之路开启了无穷大之门。

（二）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AlphaGo，它们是优秀的信息处理者，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情况下处理前所未见的细节，并同时与人类开展交互式学习。[3]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年提出了全球范围内最重要的人类大脑研究项目-人脑计划（HumanBrainProject，HBP）。该计划耗资近12亿欧元，项目周期为10年，旨在通过计算机技术模拟大脑，建立一套全新的、革命性的生成、分析、整合、模拟数据的信息通信技术平台。人脑计划通过模拟大脑模型来探究大脑的生物构造与其具备的功能性之间的关系，揭示大脑的各个区域如何高效协作形成统一的、多层次功能结构体系。计划在2024年项目的最终阶段，设计出能够模拟人脑运作原理的超级计算机，并促进研究成果的应用性转化。[4]

此外，深度学习海啸正在构建起人工智能的递归循环。作为机器学习的分支，起源于人工神经网络的深度学习，如今不仅仅是具备多层架构的感知器，而是一系列能够用来构建可组合可微分的体系结构技术和方法。具体来说，通过深度学习算法，程序利用数据模型分析大量数据不断地自主学习，并逐渐变的更加强大。当前的深度学习虽然是人类向终极智能探索的一小步，但也许这一小步可能会成为人工智能大爆炸的奇点。基于脑计划的推进以及深度学习的深入开展，人工智能的发展水平正在呈指数增长。可以预见，强人工智能就在离我们不远的未来，人工智能的真正威力也将在此展现。超人工智能现在看来，似乎遥不可及。但源于未来的无法预知性，对于超人工智能更多的人持有恐惧和悲观的心理，担忧比人类更强大的智能群体出现，会导致整个世界的失控甚至人类的毁灭。但也许，实现超人工智能后，KUKA机器人示教器维修，人类会至此步入一个新纪元也未可知。无论如何，不可否认的一点是，机器人维修，由于科技越发达，科技本身的发展速度就会越快。故而从时间和效率上来看，人工智能的发展速度，一定会远远高于人类自身的进化速度。

（三）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+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。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、医疗、自动驾驶、安防、家居以及营销等领域将应用场景落地生根，创造出巨大价值。如今，互联网已经发展到了万物互联的阶段，爆发式增长数据引发人们对信息进行有效筛选并合理分配资源的需求。在这种万物皆互联，无处不计算的时代下要进行精准生活，人工智能+时代成为必然趋势。未来的人工智能将从专业性较强的领域逐步拓展到生活的各个领域，转变成为通用智能进而推动新一轮的产业革命。

二、人工智能带来的挑战

（一）法律层面

1.产品责任问题

由于科技技术的不完全可靠性以及智能系统存在的先天设计缺陷，产品责任的归责问题伴随人工智能的发展而来，尤其是感知智能领域的产品责任问题。2016年，联合国教科文组织与世界科学知识与技术伦理委员会联合发布报告指出，由于机器人一般被视为通常意义上的科技产品，机器人以及机器人技术造成的伤害，很大一部分可由民法中产品责任的相关法律进行调整。从这个角度看，机器人造成的伤害很大一部分被归责于机器人制造者和零售商的过失、产品警告的缺失、没有尽到合理的注意义务。[5]

我国《产品质量法》第四十三条规定，因产品存在缺陷造成人身、他人财产损害的，受害人可以向产品的生产者要求赔偿，也可以向产品的销售者要求赔偿。属于产品的生产者的责任，产品的销售者赔偿的，产品的销售者有权向产品的生产者追偿。属于产品的销售者的责任，产品的生产者赔偿的，产品的生产者有权向产品的销售者追偿。但该归责原则可能仅能适用于弱人工智能产品。当未来的人工智能出现自主意识和决策能力后，例如自动驾驶汽车做出独立智能决策导致损害发生，应当如何确定侵权主体，由谁来承担侵权责任。甚至于未来会出现以下问题：当机器人具备自主意识后是否会成为民事主体？何为生命？人的定义是否会发生变化？人与非人的界限到底在哪里？这是在此意义上，人机关系具备了丰富的内容层次，值得我们进一步去深思去完善立法。

2.隐私保护问题