人工智能被视为第四次工业革命的一个标志，发达国家和众多的科技公司，纷纷投入巨资展开研发和布局，我国也在全力构筑人工智能发展的先发优势。党的二十大报告指出，推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。什么是人工智能？人工智能将如何改变我们的生活？如何在这场技术革命中抢占先机？

什么是人工智能

人工智能的发展历史只有六七十年。人工智能也叫人造智能，就是由人制造出来的模仿人的智能，一般通过机器人、计算机等载体表现出来。

1956年，10位年轻的学者，其中许多是图灵奖和诺贝尔奖的获得者，在美国达特茅斯市搞了一个暑期研究所。在两个月的讨论中，他们针对人工智能应该干什么、怎么干进行了一番讨论，列出了人工智能领域需要研究的自动计算机、编程语言、神经网络、计算规模理论等问题，并形成了一个比较前沿的报告，这被公认为是对人工智能一个比较完整的描述，这一年也被称为人工智能元年。

从1956年到1976年，这20年是人工智能发展的第一个阶段，这一时期的人工智能主要是在模拟大脑工作。这种模拟不是信号级的模拟，而是在逻辑推理等更高层面上去模拟大脑。这一阶段比较珍贵的一个成果是数学定理证明，也就是用计算机自动进行数学定理的证明。后来，学者们开始尝试研发对社会有影响力的系统，比如医疗诊断专家系统、故障诊断系统，可以代替医生、专家去做一些诊断。另外就是模拟神经系统来做专家系统，这在字符识别、文字识别领域比较有效。后来应用到机器自动识别、自动分拣系统，包括今天的语音识别，基本上都是走的神经网络这条技术路线。

这两条技术路线使第二次人工智能发展专家系统的这30年，开创了百花齐放的局面。不过专家系统的高光时刻并没有持续太久，因为专家系统虽然做了很多，演示时效果也不错，但真正上线去用的时候效果并不理想，于是热度开始下降，直到2006年引发人工智能领域轰动的3篇重量级文章的问世，人工智能才开始了突飞猛进的发展。

这一年，多伦多大学教授辛顿、纽约大学教授杨立昆、蒙特利尔大学教授本杰奥，几乎同时发表了重量级的文章，从不同角度说明深度神经网络是大有可为的，是可以进行大规模学习训练的。只要输入的数据好，它就可以解决问题。

人工智能的特点和成长

从感知到认知，人工智能更上一层楼。在智能水平上，感知智能日益成熟。智能可分为感知智能、认知智能和决策智能。感知智能是和我们眼看、耳听、手摸等感官直接相连的智能，现在的脸部和语音识别、机器翻译，以及诊断病人病例、产品残次识别，都发展得非常好，人工智能正在慢慢从一般的感知智能向认知智能进行升级。

类脑计算和量子计算，两条突破之路。如果做更大规模或者做和认知有关的人工智能以及强人工智能，靠现有计算机是做不到的，怎么办？就要寻找出路，在技术路线上有两个比较可能的出路。一个是类脑智能，人对信息处理的能效比非常之高，现在的计算机不行，能效比太低了，类脑计算能效比会高一些。另一个是量子计算，其能效比是极高的，把量子计算做成比较稳定的一个系统是有可能的。当然不管是类脑、量子计算，现在还有很大的不确定性，需要继续加以研究和积累。

中国人工智能发展的优势与差距

从2013年起，世界许多国家政府，尤其是发达国家纷纷调研人工智能对社会、经济可能带来的颠覆性影响，相继发布符合自身国情的人工智能战略。在这场事关未来的技术革命中，我们的机会在哪里？优势和短板分别是什么？

我国已经成为人工智能领域的超级大国之一。改革开放以来，我们国家在基础研究方面的投入巨大，人工智能的发展有了非常好的沉淀。一些关键核心技术，中国已经走在了世界前列，比如说人脸和语音识别技术。中国人工智能的发展与各行各业的结合和渗透是非常高的，其应用和推广比其他国家做得更好。我国人工智能发展的创新生态环境已经初步形成。

当然，我们也存在一些短板，特别是在4个薄弱环节急需加强。第一，基础理论和原创算法研究比较薄弱。第二，高端器件研发能力弱，比如做深度神经网络训练的GPU（图形处理器），中国在这方面差距比较明显。第三，缺乏有影响的人工智能开源开放平台。第四，缺乏相应的高端人才。

我们该如何布局未来

未来已来，到底是哪一个未来来了？过去30年是变化非常大、非常快的30年。第一个是计算机的算力增强了约100万倍，第二个是存储容量增加了约100万倍，第三个是通信速度增加了约100万倍。这三个100万倍，让我们的社会、工作、生活、学习都发生了天翻地覆的变化。而下一次影响人类社会的工业革命时间可能会发生在2030年到2040年之间，其主题将会是人工智能，人工智能将是未来一个世纪的核心技术。

国家战略、人才高地、基础建设、立法保障，一个都不能少。要想把人工智能发展好，就需要我们在很多事上起好步、布好局。一是将发展人工智能提升至国家发展战略，国家、地方和企业，要把其作为战略性新兴产业，给予大力支持。二是健全人工智能的国家研发体系。三是加快人才培养，形成一批人工智能的国家人才高地，进而带动整个人工智能理论和算法的发展。四是加强智能化基础设施建设，推动公开数据的开放、共享，同时完善相关法律法规保护数据的安全性。五是加快人工智能法律、伦理问题的研究，引导人工智能安全可控发展。六是深化国际开放合作，主动参与全球人工智能的治理和标准制定。

数据处理、开源平台、应用场景，三个抓手要记牢。利用人工智能为各行各业赋能，抓手是什么？排在第一位的是数据，没有数据，即便是弱人工智能也没法做，所以要把数据组织起来、清洗出来、利用起来并加以安全防护。第二位是创建好自己的开源平台，与我们作为人工智能大国的地位相匹配。第三位是应用场景的培育和赋能。在做大做强自己，补齐自身短板弱项后，我们要和全世界人工智能同步推进，去迎接人工智能第四次工业革命的到来。据《学习时报》