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「环球网」人工智能带领人类从信息社会迈向智能社会( 二 )


第三种路径是行为主义或者说控制学派 ， 又称进化主义 。 这个学派在上世纪80年代末、90年代初兴起 ， 思想源头是上世纪40年代的控制论 。 控制论认为 ， 智能来自智能主体与环境以及其他智能主体相互作用的成功经验 ， 是优胜劣汰、适者生存的结果 。
机器学习是未来方向 ， 将人类从重复性劳动中解放出来
机器学习是上世纪80年代中期发展起来的人工智能新方向 。 机器学习研究机器怎样模拟或实现人类的学习行为 ， 以获取新的知识或技能 ， 或者根据环境自适应地调整对策 。 机器学习可以让机器通过对经验进行“归纳”和“推理”而实现自动改进 。
目前 ， 机器学习仍然是人工智能研究的热点之一 ， 包括深度学习的可解释性和可信性 ， 增强智能系统的自学习和自适应能力 ， 以及无监督学习、多模态协同学习、强化学习、终生学习等新的机器学习方法 。 另外 ， 考虑到数据安全和隐私保护 ， 在数据加密或者部分加密的情况下如何学习 ， 也是重要研究方向之一 。 在深度学习浪潮推动下 ， 人工智能其他研究方向也在加速发展 ， 包括机器感知、模式识别与数据挖掘、自然语言处理、知识表示与处理、智能芯片与系统、认知与神经科学启发的人工智能、人工智能和其他学科的交叉等 。
中国是世界上人工智能研发和产业规模最大的国家之一 。 虽然我们在人工智能基础理论与算法、核心芯片与元器件、机器学习算法开源框架等方面起步较晚 ， 但在国家人工智能优先发展策略、大数据规模、人工智能应用场景与产业规模、青年人才数量等方面具有优势 。
中国的人工智能发展 ， 挑战与机遇同在 ， 机遇大于挑战 。 尽管是后来者 ， 但我们市场规模大 ， 青年人多 ， 奋斗精神强 ， 长期来看更有优势 。 如果说18世纪中叶蒸汽机带来第一次工业革命 ， 持续了100年；19世纪中叶电力带来第二次工业革命 ， 持续了100年；20世纪中叶计算机与通信带来第三次工业革命 ， 到现在持续了70多年；我们可以预见 ， 本世纪中叶前后人工智能可能会带来下一次工业革命 ， 影响百年 。 当然 ， 现在人工智能技术的储备还远没有达到开启智能时代的量级 ， 还需要持续积累和创新 。 现在的计算机体系结构 ， 还无法满足实现强人工智能的需求 。 未来可能的突破方向包括人工智能基础理论与算法、类脑计算、生物计算、量子计算等 。
其影响不仅关系国家发展 ， 而且关系亿万劳动者日常生活 。 以深度学习为代表的人工智能技术高速发展并广泛应用 ， 正在深刻改变人类社会生活的方方面面 。 产业界从提高效率、降低成本等角度 ， 积极采用人工智能技术解决各种应用问题 ， 包括智能机器人、智能制造、智能监控、无人驾驶、自动问答、医疗诊断、智能家居、政务法务等 ， 为人类带来福祉 。
从就业角度来看 ， 越来越多的超市、银行、餐馆开始使用机器服务 ， 甚至律师、证券分析师等高知识含量工作也可能被机器人取代 ， 这给劳动者就业带来挑战 。 人工智能的应用必然会提高劳动生产率 ， 正如第一次工业革命期间 ， 机器的应用虽然减少了传统轻工业就业岗位 ， 但是也创造了更多新兴产业就业岗位 。 人工智能也一样 ， 随着它的发展 ， 将会产生很多新的工作岗位 ， 只是对技能的要求与传统岗位不同 。 因此 ， 随着人工智能的推进 ， 教育培训体系也应该根据就业结构变化而积极调整 ， 加快推进产业升级中的职业转岗培训 。
人工智能把我们从简单重复的劳动中解放出来 ， 更有利于人类充分挖掘自己的智能潜力 。 面对即将到来的智能社会 ， 我们应该以积极态度拥抱变化 。 与其担忧工作被抢走 ， 不如与机器“共勉” ， 机器尚在持续学习 ， 我们人类难道不应该更加努力学习、终身学习吗？
（作者高文为北京大学教授、中国工程院院士 ， 黄铁军为北京大学教授）
责编：樊俊卿


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