人工智能时代的到来范文1
在国家战略层面，新一代人工智能发展规划和重大科技项目全面启动实施。11月15日，科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，宣布成立新一代人工智能发展规划推进办公室，由科技部、发改委、工信部、中科院、工程院、军委科技委、中国科协等15个部门构成。同时，公布了首批国家新一代人工智能开放创新平台名单:依托百度公司建设自动驾驶国家人工智能开放创新平台、依托阿里云公司建设城市大脑国家人工智能开放创新平台、依托腾讯公司建设医疗影像国家人工智能开放创新平台、依托科大讯飞公司建设智能语音国家人工智能开放创新平台，以BATX为代表的人工智能“国家队”正式确立。
在地方政府层面，11月14日上海市政府《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见。《实施意见》指出到2020年上海实现人工智能重点产业规模超过1000亿;到2030年，上海人工智能总体发展水平进入国际先进行列，初步建成具有全球影响力的人工智能发展高地，为迈向卓越的全球城市奠定坚实基础。
在芯片和算法层面，11月全球芯片设计公司龙头企业高通宣布投资我国人工智能独角兽商汤科技。早在今年10月份，商汤科技已经和高通宣布，两家公司在人工智能上达成了战略合作关系，商汤科技的专有算法将运用到开发智能设备上。11月初，商汤科技计划在新一轮融资中筹集约5亿美元，这将是有史以来人工智能创业公司中最大的筹款活动。商汤科技在此次筹款活动中的估值约为20亿美元，吸引了包括新加坡国家投资商淡马锡在内的潜在投资商的关注。
在龙头企业层面，11月16日召开的百度世界大会上，李彦宏宣布无人驾驶汽车量产时间将提前两年。百度和金龙汽车合作将生产的一款无人驾驶的小巴车将在2018年7月份实现量产，2019年，江淮汽车与北汽都将会生产基于Apollo的自动驾驶汽车，奇瑞会在2020年的时候推出自动驾驶汽车。另外北京奥林匹克森林公园的“智行者”扫地车也已经用Apollo的技术来支持运营了。百度大脑每日调用次数达到惊人了2188亿次，而百度更是了首款智能硬件——raven H智能音箱，以及两款尚未发售的硬件产品raven R和raven Q机器人，其中raven Q具备人脸识别功能、计算机视觉识别和阿波罗自动驾驶等能力，百度称其为“集百度人工智能时代所有技术之大成的终极硬件形态”。
人工智能时代的到来范文2
关键词：人工智能；AI；视觉技术；计算机技术
随着科学技术的飞跃发展，人类社会已经逐渐步入了人工智能时代。2016年3月，当人工智能机器AlphaGo以悬殊比分打败世界围棋冠军、韩国围棋职业九段选手李世石后，世界为之惊呼：人类智慧是否要被人工智能的机器人超越？而在现实当中，人工智能的运用领域越来越广泛，在医学、机械、地质勘探、石油化工、安保、交通、通讯、军事等领域，人工智能已经显示出了其强大的作用。在2016年世界互联网大会上，人工智能被冠以“四大热词”之一备受关注，世界互联网大佬们都对人工智能抱以极大的重视和热情。可以预见，人工智能必将像人类历史上的几次科技变革一样，颠覆性地改变人类的未来生活。
一、人工智能的概念
什么是人工智能呢？人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这个说法通俗地反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。
二、人工智能发展的历程及在生活中的运用
人工智能的发展，不断更新着人们的生活观念，改变人们的生活习惯。可以说，未来的时代是属于人工智能的时代。那么，人工智能是如何发展到今天这样的格局、而且展示出未来无可限量的使用前途的呢？我们先来回顾一下人工智能的发展历程。
人工智能学科的诞生与发展，是以计算机科学技术的不断进步成熟为基础的。人工智能的发展大致经历了三个时期：
（一）第一阶段：上世纪四十年代至五十年代中期。这个时期是以控制论、信息论和系统论为理论基础，是人工智能探索的前期。1950年，英国数学家图灵提出机器可以思维的问题，直接推动了现代人工智能的发展。
（二）第二阶段：二十世纪五十年代中期至八十年代末。这个时期被称为经典符号时期，人工智能开始与认知心理学融合发展。
（三）第三阶段：二十世纪八十年代末到现在，这个时期又被称为人工智能发展的联结主义时期，主要通过人工神经网络来模拟人脑的智力活动，当然也开始朝向多元化的方向发展。
目前，人工智能在生活中的运用在逐渐普及，人类已经开始享受到人工智能带来的便利。采用人工智能技术，让机器具备一些人工智能，并且能做人无法完成的工作，这种双重属性，让人工智能技术拥有广泛的运用空间。
首先，人工智能的“觉”技术应用广泛。在医学上，可以运用人工智能进行预测、检测、诊断和治疗；在高端安防和监测领域，指纹识别和人脸识别技术已经能够成熟运用。
其次，人工智能已经运用于互联网尤其是搜索引擎技术当中。比如大家都知道的谷歌搜索，表面上是一个搜索引擎，实际上里面的搜索机理跟人工智能程序相同。我们现在觉得搜索引擎是越来越“聪明”，越来越人性化，就是这个道理。
另外，我们通俗意义上理解的机器人，正在变得越来越“聪明”。它们可以带着“人”的特征，做一些我们真正的人做不到的事情，或者为我们人类提供生活上的服务。比如航空航天领域的机器人、地质勘探中使用的机器人设备、游戏博弈领域的机器人棋手等。随着科技技术的发展，人工智能的发展已经开启了新的篇章，很多以前只能在科幻片里看到的场景，已经开始变成了现实。
三、人工智能对人类未来生活的影响
人工智能的发展现状和展示出来的未来远景，让人相信它必将为人类的未来带来翻天覆地的变化。甚至有观点认为，随着智能科技的发展，或许有一天人工智能设备将对人类的生存带来挑战甚至是危险。那么，人工智能对人类未来的生活将有哪些影响呢？
（一）人工智能的发展，可以让我们人类更安全。比如：人工智能机器人的发展，未来可以代替人来照顾老人和病弱者，让人生活得更长久，并且可以把更多的人手解放出来；车祸和天灾将会因为人工智能技术的使用变得更少，人们可以根据危险情况采取更有效的扼制手段。
（二）人工智能技术将使人变得更能干，工作效率更高。把人工智能技术和人的智慧结合，相辅相成，可以让人类的思想认知得到延伸；同时，依靠人工智能技术，我们人类将变得更为强大，完成为我们人类自身现在还不能完成的事情；依靠人工智能技术，也许未来人类将变成我们现在想象当中的“超人”，拥有超出目前视觉、听觉和操控力的超能力。
（三）人工智能技术将解决许多我们人类目前无法解决的一些难题。比如现在人类面临的大气变化、环境污染等世界性难题，可能会因为智能科技的发展而在某一天得到彻底解决。如果说，人工智能在未来可能会拯救世界，这绝对不是一种夺人眼球的夸夸之谈。
（四）人工智能的发展，可以让我们人类生活的空间得到大大的拓展。我们人类在几十年前就已经开始进行外太空的探索。人工智能的发展，对于宇宙空间探索事业而言无异于如虎添翼。
（五）最后，人工智能的发展，让我们人类多了一位“朋友”。只要做好对智能设备的控制，那么人工智能就能够最大限度地为人类生活服务，并且风险降到最低。
四、结语
人工智能的发展，是人类科学技术发展的必然趋势。面对这一趋势，我们应该保持积极乐观的态度，不断拓展，锐意创新，真正让人工智能促进社会的进步与发展，最大化地惠及我们的生产生活。
参考文献：
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关键词：智能制造 机械 启示
随着信息技术的不断发展，现代制造业向着以智能制造为核心的新一代工业发展，社会对机械人才的需求量越来越大，但同时对人才的质量和综合素质也提出了与以往不同的新要求。笔者将从智能制造基础和内涵出发分析智能制造高职院校机械教学影响和启示。
一、智能制造的含义及关键技术
制造是从概念到实物的过程，通过制造活动把原材料加工成适用的产品，智能制造是在网络化、数字化基础上融入人工智能和机器人技术形成的人、机、物之间相互交互与深度融合的新一代制造系统。智能制造系统的本质特征是分布于各个地方的单个制造者自主性和整个制造系统的自组织能力，实质就是应用快速可靠的通信传输网络建立的分布式多自主体智能系统。
智能制造系统的基础技术。
1.数控机床技术
数控机床技术是智能制造的基础，智能制造系统最终产品的生产都依赖于数据机床技术。
2.计算机技术
计算机辅助设计能够提高产品的质量和缩短产品生产周期，在制造过程综合利用计算机技术使生产从概念、设计到制造联成一体，做到直接面向市场进行生产，可以从事大小规模并举的多样化的生产。
3.工业控制技术、微电子技术
利用工业控制技术、微电子技术结合人工智能技术发明的机器人开创了工业智能新局面，使生产结构发生重大变化，使制造过程更富于柔性，扩展了人类工作范围。
4.人工智能技术
人工智能的目的是为了用技术系统来突破人的自然智力的局限性，达到对人脑的部分代替、延伸和加强的目的，使那些单靠人的天然智能无法进行或带有危险性的工作得以完成，从而使人类的智慧能集中到那些更富于创造性的工作中去。人是制造智能的重要来源，在制造业走向智能化过程中起着决定性作用。
5.通信网络技术
构成智能制造系统的基础就是高可靠实时通信网络，通过通信网络高速可靠实时传输智能制造系统中各个制造者所需要的所有信息，通信网络技术主要包括嵌入式网络技术、高可靠无线网络技术，网络信息安全技术和异构网络间无缝交换技术。
二、智能制造对机械教学影响及启示
机械专业是现代工业的基础，机械专业的人才将是工业4.0时代弄潮儿，为了适应智能制造工业发展的需要，在机械人才培养方面必须要适应时代的发展，作为机械专业人才培养主要摇篮，高职院校培养的人才只有满足智能制造的需求，才能立足于未来工业发展，否则培养的人才将被现代工业社会所淘汰。因此在机械专业人才培养方面对教学模式、教学内容和教学方法等方面进行改革创新是大势所趋。
1.不断完善机械专业教学内容
智能制造所需要的机械人才已经不再是仅仅懂得机械专业的人才，而应该是对计算机技术、工业控制技术、网络技术、人工智能技术等智能制造基础技术都要熟悉和了解的人才，这就需要学校在进行机械专业课程设计时要在加强传统机械专业课程的同时，增加计算机技术、工业控制和微电子技术以及人工智能技术的相关课程，老师在教授传统机械课程的同时，把计算机技术、工业控制技术和人工智能技术融入到教学中，从而使学生熟悉在机械制造工业中如何应用计算机、人工智能等技术，充实学生的技术储备，为学生的就业打好基础。
2.在机械专业教学中不断创新应用教学方法
智能制造对机械专业人才提出了新的要求，学生不仅要加强对机械知识的掌握和运用，还要熟悉了解计算机技术、工业控制和微电子技术和人工智能知识，这就产生老师传统教授机械知识的教学方法不一定适用于这些新知识教学的问题，因此教师应该深入研究计算机技术、工业控制和微电子技术以及人工智能技术的教学方法，并结合适用于机械专业教学方法不断创新新的教学方法， 培养学生学习的主动性、创造性、理论实践能力和学习的方法习惯。同时要不断提高任职教师能力素质，加强学习智能制造关键技术相关知识。
3.逐步完善改进教学模式
智能制造需要新的理论知识体系，原来的机械专业知识的教学模式可能已经不再适应新知识的教学，这就要求我们的老师不断研究新知识理论，探索尝试新的教学模式，使得学生能够牢固、快速掌握新知识。
三、小结
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2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，不仅对人工智能的发展做出了战略性部署，还确立了“三步走”的政策目标，力争到2030年将我国建设成为世界主要的人工智能创新中心。[1]值得注意的是，此次规划不仅仅只是技术或产业发展规划，还同时包括了社会建设、制度重构、全球治理等方方面面的内容。之所以如此，是由于人工智能技术本身具有通用性和基础性。换句话说，为助推人工智能时代的崛起，我们面对的任务不是实现某一个专业领域或产业领域内的颠覆性技术突破，而是大力推动源于技术发展而引发的综合性变革。
也正因为如此，人工智能发展进程中所面临的挑战才不仅仅局限于技术或产业领域，而更多体现在经济、社会、政治领域的公共政策选择上。首先，普遍建立在科层制基础上的公共事务治理结构，是否能够适应技术发展和应用过程中所大规模激发的不确定性和不可预知性?再者，长久以来围绕人类行为的规制制度，是否同样能够适应以数据、算法为主体的应用环境?最后，如何构建新的治理体系和治理工具来应对伴随人工智能发展而兴起的新的经济、社会、政治问题?
应对上述挑战并不完全取决于技术发展或商业创新本身，而更多依赖于我们的公共政策选择。本文试图在分析人工智能发展逻辑及其所引发的风险挑战的基础上，对人工智能时代的公共政策选择做出分析，并讨论未来改革的可能路径，这也就构成了人工智能治理的三个基本问题。具体而言，人工智能本身成为治理对象，其发展与应用构成了治理挑战，而在此基础上如何做出公共政策选择便是未来治理变革的方向。
全文共分为四个部分：第一部分将探讨人工智能的概念及特征，并进而对其发展逻辑进行阐述。作为一项颠覆性技术创新，其本身的技术门槛对决策者而言构成了挑战，梳理并捋清人工智能的本质内涵因而成为制定相关公共政策的前提;第二部分将着重分析人工智能时代崛起所带来的治理挑战，主要包括三个方面，即传统科层治理结构应对人工智能新的生产模式的滞后性、建基于行为因果关系之上的传统治理逻辑应对人工智能新主体的不适用性，以及人工智能发展所引发的新议题的治理空白;面对上述挑战，各国都出台了相关政策，本文第三部分对此进行了综述性对比分析，并指出了其进步意义所在。需要指出的是，尽管各国的政策目标都试图追求人工智能发展与监管的二维平衡，但由于缺乏对人工智能内涵及其发展逻辑的完整认识，当前的公共政策选择有失综合性;本文第四部分将提出新的治理思路以及公共政策选择的其他可能路径，以推动围绕人工智能治理的相关公共政策议题的深入讨论。
一、人工智能的概念及技术发展逻辑：算法与数据
伴随着人工智能技术的快速发展，尤其是其近年来在棋类对弈、自动驾驶、人脸识别等领域的广泛应用，围绕人工智能所可能引发的社会变革产生了激烈争论。在一方面，以霍金[2]、马斯克[3]、比尔-盖茨[4]、赫拉利[5]为代表的诸多人士呼吁加强监管，警惕“人工智能成为人类文明史的终结”;在另一方面，包括奥巴马[6]在内的政治家、学者又认为应该放松监管，充分释放人工智能的技术潜力以造福社会。未来发展的不确定性固然是引发当前争论的重要原因之一，但围绕“人工智能”概念内涵理解的不同，以及对其发展逻辑认识的不清晰，可能也同样严重地加剧了人们的分歧。正因为此，廓清人工智能的概念内涵和发展逻辑不仅是回应争论的需要，也是进一步提出公共政策建议的前提。
就相关研究领域而言，人们对于“人工智能”这一概念的定义并未形成普遍共识。计算机领域的先驱阿兰-图灵曾在《计算机器与智能》一文中提出，重要的不是机器模仿人类思维过程的能力，而是机器重复人类思维外在表现行为的能力。[7]正是由此理解出发，著名的“图灵测试”方案被提出。但如同斯坦福大学计算机系教授约翰·麦卡锡所指出的，“图灵测试”仅仅只是“人工智能”概念的一部分，不模仿人类但同时也能完成相关行为的机器同样应被视为“智能”的。[8]事实上，约翰·麦卡锡正是现代人工智能概念的提出者。在他看来，“智能”关乎完成某种目标的行为“机制”，而机器既可以通过模仿人来实现行为机制，也可以自由地使用任何办法来创造行为机制。[9]由此，我们便得到了人工智能领域另一个非常重要的概念——“机器学习”。
人工智能研究的目标是使机器达到人类级别的智能能力，而其中最重要的便是学习能力。[10]因此，尽管“机器学习”是“人工智能”的子域，但很多时候我们都将这两个概念等同起来。[11]就实现过程而言，机器学习是指利用某些算法指导计算机利用已知数据得出适当模型，并利用此模型对新的情境给出判断，从而完成行为机制的过程。此处需要强调一下机器学习算法与传统算法的差异。算法本质上就是一系列指令，告诉计算机该做什么。对于传统算法而言，其往往事无巨细地规定好了机器在既定条件下的既定动作;机器学习算法却是通过对已有数据的“学习”，使机器能够在与历史数据不同的新情境下做出判断。以机器人行走的实现为例，传统算法下，程序员要仔细规定好机器人在既定环境下每一个动作的实现流程;而机器学习算法下，程序员要做的则是使计算机分析并模拟人类的行走动作，以使其即使在完全陌生的环境中也能实现行走。
由此，我们可以对“人工智能”设定一个“工作定义”以方便进一步的讨论：人工智能是建立在现代算法基础上，以历史数据为支撑，而形成的具有感知、推理、学习、决策等思维活动并能够按照一定目标完成相应行为的计算系统。这一概念尽管可能仍不完善，但它突出了人工智能技术发展和应用的两大基石——算法与数据，有助于讨论人工智能的治理问题。
首先，算法即是规则，它不仅确立了机器所试图实现的目标，同时也指出了实现目标的路径与方法。就人工智能当前的技术发展史而言，算法主要可被划分为五个类别：符号学派、联接学派、进化学派、类推学派和贝叶斯学派。[12]每个学派都遵循不同的逻辑、以不同的理念实现了人工智能(也即“机器学习”)的过程。举例而言，“符号学派”将所有的信息处理简化为对符号的操纵，由此学习过程被简化(抽象)为基于数据和假设的规则归纳过程。在数据(即历史事实)和已有知识(即预先设定的条件)的基础上，符号学派通过“提出假设-数据验证-进一步提出新假设-归纳新规则”的过程来训练机器的学习能力，并由此实现在新环境下的决策判断。
从对“符号学派”的描述中可以发现，机器学习模型成功的关键不仅是算法，还有数据。数据的缺失和预设条件的不合理将直接影响机器学习的输出(就符号学派而言，即决策规则的归纳)。最明显体现这一问题的例子便是罗素的“归纳主义者火鸡”问题：火鸡在观察10天(数据集不完整)之后得出结论(代表预设条件不合理，超过10个确认数据即接受规则)，主人会在每天早上9点给它喂食;但接下来是平安夜的早餐，主人没有喂它而是宰了它。
所有算法类型尽管理念不同，但模型成功的关键都聚焦于“算法”和“数据”。事实上，如果跳出具体学派的思维束缚，每种机器学习算法都可被概括为“表示方法、评估、优化”这三个部分。[13]尽管机器可以不断的自我优化以提升学习能力，且原则上可以学习任何东西，但评估的方法和原则(算法)以及用以评估的数据(数据)都是人为决定的——而这也正是人工智能治理的关键所在。算法与数据不仅是人工智能发展逻辑的基石，其同样是治理的对象和关键。
总而言之，围绕“人工智能是否会取代人类”的争论事实上并无太大意义，更重要的反而是在廓清人工智能的内涵并理解其发展逻辑之后，回答“治理什么”和“如何治理”的问题。就此而言，明确治理对象为算法和数据无疑是重要的一步。但接下来的重要问题仍然在于，人工智能时代的崛起所带来的治理挑战究竟是什么?当前的制度设计是否能够对其做出有效应对?如果答案是否定的，我们又该如何重构治理体系以迎接人工智能时代的崛起?本文余下部分将对此做进一步的阐述。
二、人工智能时代崛起的治理挑战
不同于其他颠覆性技术，人工智能的发展并不局限于某一特定产业，而是能够支撑所有产业变革的通用型技术。也正因为此，其具有广泛的社会溢出效应，在政治、经济、社会等各个领域都会带来深刻变革，并将同时引发治理方面的挑战。具体而言，挑战主要体现在以下三个方面。
首先，治理结构的僵化性，即传统的科层制治理结构可能难以应对人工智能快速发展而形成的开放性和不确定性。之所以需要对人工智能加以监管，原因在于其可能成为公共危险的源头，例如当自动驾驶技术普及之后，一旦出现问题，便可能导致大规模的连续性伤害。但不同于飞机、大型水坝、原子核科技等二十世纪的公共危险源，人工智能的发展具有极强的开放性，任何一个程序员或公司都可以毫无门槛的进行人工智能程序的开发与应用。这一方面是由于互联网时代的到来，使得基于代码的生产门槛被大大降低[14];另一方面，这也是人工智能本身发展规律的需要。正如前文所提到，唯有大规模的数据输入才可能得到较好的机器学习结果，因此将人工智能的平台(也即算法)以开源形式公开出来，以使更多的人在不同场景之下加以利用并由此吸收更多、更完备的数据以完善算法本身，就成为了大多数人工智能公司的必然选择。与此同时，人工智能生产模式的开放性也必然带来发展的不确定性，在缺乏有效约束或引导的情况下，人工智能的发展很可能走向歧途。面对这一新形势，传统的、基于科层制的治理结构显然难以做出有效应对。一方面，政府试图全范围覆盖的事前监管已经成为不可能，开放的人工智能生产网络使得监管机构几乎找不到监管对象;另一方面，由上至下的权威结构既不能传递给生产者，信息不对称问题的加剧还可能导致监管行为走向反面。调整治理结构与治理逻辑，并形成适应具有开放性、不确定性特征的人工智能生产模式，是当前面临的治理挑战之一。
再者，治理方法的滞后性，即长久以来建立在人类行为因果关系基础上的法律规制体系，可能难以适用于以算法、数据为主体的应用环境。人工智能的价值并不在于模仿人类行为，而是其具备自主的学习和决策能力;正因为如此，人工智能技术才不能简单地理解为其创造者(即人)意志的表达。程序员给出的只是学习规则，但真正做出决策的是基于大规模数据训练后的算法本身，而这一结果与程序员的意志并无直接因果关联。事实上也正由于这个特点，AlphaGo才可能连续击败围棋冠军，而其设计者却并非围棋顶尖大师。也正是在这个意义上，我们才回到了福柯所言的“技术的主体性”概念。在他看来，“技术并不仅仅是工具，或者不仅仅是达到目的的手段;相反，其是政治行动者，手段与目的密不可分”。[15]就此而言，长久以来通过探究行为与后果之因果关系来规范人的行为的法律规制体系，便可能遭遇窘境：如果将人工智能所造成的侵权行为归咎于其设计者，无疑不具有说服力;但如果要归咎于人工智能本身，我们又该如何问责一个机器呢?由此，如何应对以算法、数据为核心的技术主体所带来的公共责任分配问题，是当前面临的第二个治理挑战。
最后，治理范围的狭隘性，即对于受人工智能发展冲击而引发的新的社会议题，需要构建新的治理体系和发展新的治理工具。人工智能发展所引发的治理挑战不仅仅体现在现有体系的不适应上，同时还有新议题所面临的治理空白问题。具体而言，这又主要包括以下议题：算法是否能够享有言论自由的宪法保护，数据的权属关系究竟如何界定，如何缓解人工智能所可能加剧的不平等现象，以及如何平衡人工智能的发展与失业问题。在人工智能时代之前，上述问题并不存在，或者说并不突出;但伴随着人工智能的快速发展和应用普及，它们的重要性便日渐显著。以最为人所关注的失业问题为例，就技术可能性来说，人工智能和机器人的广泛应用代替人工劳动，已是一个不可否定的事实了。无论是新闻记者，还是股市分析员，甚至是法律工作者，其都有可能为机器所取代。在一个“充分自动化(Full Automation)”的世界中，如何重新认识劳动与福利保障的关系、重构劳动和福利保障制度，便成为最迫切需要解决的治理挑战之一。[16]
上述三方面共同构成了人工智能时代崛起所带来的治理挑战。面对这些挑战，各国也做出了相应的公共政策选择。本文第三部分将对各国人工智能的治理政策进行对比性分析。在此基础上，第四部分将提出本文的政策建议。
三、各国人工智能治理政策及监管路径综述
人工智能时代的崛起作为一种普遍现象，其所引发的治理挑战是各国面临的共同问题，各国也陆续出台了相关公共政策以试图推动并规范人工智能的快速发展。
美国于2016年同时颁布了《国家人工智能研究与发展战略规划》和《为人工智能的未来做好准备》两个部级政策框架，前者侧重从技术角度指出美国人工智能战略的目的、愿景和重点方向，而后者则更多从治理角度探讨政府在促进创新、保障公共安全方面所应扮演的角色和作用。就具体的监管政策而言，《为人工智能的未来做好准备》提出了一般性的应对方法，强调基于风险评估和成本-收益考量的原则以决定是否对人工智能技术的研发与应用施以监管负担。[17]日本同样于2016年出台了《第五期(2016～2020年度)科学技术基本计划》，提出了“超智能社会5.0”的概念，强调通过推动数据标准化、建设社会服务平台、协调发展多领域智能系统等各方面工作促进人工智能的发展和应用。[18]
尽管美国和日本的政策着力点不同，但其共有的特点是对人工智能的发展及其所引发的挑战持普遍的包容与开放态度。就当前的政策框架而言，美日两国的政策目标更倾斜于推动技术创新、保持其国家竞争力的优势地位;当涉及对人工智能所可能引发的公共问题施以监管时，其政策选择也更倾向于遵循“无需批准式(permissionless)”的监管逻辑，即强调除非有充分案例证明其危害性，新技术和新商业模式默认为都是被允许的。[19]至于人工智能的发展对个人数据隐私、社会公共安全的潜在威胁，尽管两国的政策框架都有所涉及，却并非其政策重心——相比之下，英国、法国则采取了不同的政策路径。
英国政府2016年了《人工智能：未来决策制定的机遇与影响》，对人工智能的变革性影响以及如何利用人工智能做出了阐述与规划，尤其关注到了人工智能发展所带来的法律和伦理风险。在该报告中，英国政府强调了机器学习与个人数据相结合而对个人自由及隐私等基本权利所带来的影响，明确了对使用人工智能所制定出的决策采用问责的概念和机制，并同时在算法透明度、算法一致性、风险分配等具体政策方面做出了规定。[20]与英国类似，法国在2017年的《人工智能战略》中延续了其在2006年通过的《信息社会法案》的立法精神，同样强调加强对新技术的“共同调控”，以在享有技术发展所带来的福利改进的同时，充分保护个人权利和公共利益。[21]与美日相比，英法的公共政策更偏向于“审慎监管(precautionary)”的政策逻辑，即强调新技术或新的商业模式只有在开发者证明其无害的前提下才被允许使用。[22]
在本文看来，无论是“无需批准式监管”还是“审慎监管”，在应对人工智能时代崛起所带来的治理挑战方面都有其可取之处：前者侧重于推动创新，而后者则因重视安全而更显稳健。但需要指出的是，这两种监管路径的不足却也十分明显。正如前文第二部分所指出，一方面，快速迭代的技术发展与商业模式创新必将引发新的社会议题，无论是算法是否受到言论自由的权利保护还是普遍失业对社会形成的挑战，它们都在客观上要求公共政策做出应对，而非片面的“无需批准式监管”能够处理。更重要的是，“无需批准式监管”的潜在假设是事后监管的有效性;然而，在事实上，正如2010年5月6日美国道琼斯工业指数“瞬间崩盘”事件所揭示的，即使单个电子交易程序合规运行，当各个系统行为聚合在一起时反而却造成了更大的危机。[23]在此种情形下，依赖于合规性判断的“事后监管”基本上难以有效实施。另一方面，人工智能本身的自主性和主体性使得建立在人类行为因果关系基础上的“审慎监管”逻辑存在天然缺陷：既然人类无法预知人工智能系统可能的行为或决策，开发者又如何证明人工智能系统的无害性?
正如本文所反复强调的，人工智能与其他革命性技术的不同之处，正是在于其所带来的社会冲击的综合性和基础性。人工智能并非单个领域、单个产业的技术突破，而是对于社会运行状态的根本性变革;人工智能时代的崛起也并非一夜之功，而是建立在计算机革命、互联网革命直至数字革命基础上的“奇点”变革。因此，面对人工智能时代崛起所带来的治理挑战，我们同样应该制定综合性的公共政策框架，而非仅仅沿袭传统治理逻辑，例如只是针对具体议题在“创新”与“安全”这个二元维度下进行艰难选择。本文在第四部分从承认技术的主体性、重构社会治理制度、推进人工智能全球治理这三方面提出了政策建议，并希望以此推动更深入地围绕人工智能时代公共政策选择的研究与讨论。
四、人工智能时代的公共政策选择
《新一代人工智能发展规划》明确提出了到2030年我国人工智能发展的“三步走”目标，而在每一个阶段，人工智能法律法规、伦理规范和政策体系的逐步建立与完善都是必不可少的重要内容。面对人工智能时代崛起的治理挑战，究竟应该如何重构治理体系、创新治理机制、发展治理工具，是摆在决策者面前的重要难题。本文基于对人工智能基本概念和发展逻辑的梳理分析，结合各国已有政策的对比分析，提出以下三方面的改革思路，以为人工智能时代的公共选择提供参考。
第一，人工智能发展的基石是算法与数据，建立并完善围绕算法和数据的治理体系与治理机制，是人工智能时代公共政策选择的首要命题，也是应对治理挑战、赋予算法和数据以主体性的必然要求。(1)就算法治理而言，涉及的核心议题是算法的制定权及相应的监督程序问题。算法作为人工智能时代的主要规则，究竟谁有权并通过何种程序来加以制定，谁来对其进行监督且又如何监督?长久以来公众针对社交媒体脸书(Facebook)的质疑正体现了这一问题的重要性：公众如何相信脸书向用户自动推荐的新闻内容不会掺杂特殊利益的取向?[24]当越来越多的人依赖定制化的新闻推送时，人工智能甚至会影响到总统选举。也正因为此，包括透明要求、开源要求在内的诸多治理原则，应当被纳入到算法治理相关议题的考虑之中。(2)就数据治理而言，伴随着人工智能越来越多地依赖于大规模数据的收集与利用，个人隐私的保护、数据价值的分配、数据安全等相关议题也必将成为公共政策的焦点。如何平衡不同价值需求、规范数据的分享与应用，也同样成为人工智能时代公共政策选择的另一重要抓手。
第二，创新社会治理制度，进一步完善社会保障体系，在最大程度上缓解人工智能发展所可能带来的不确定性冲击。与历史上的技术革命类似，人工智能的发展同样会导致利益的分化与重构，而如何保证技术革命成本的承受者得到最大限度的弥补并使所有人都享有技术发展的“获得感”，不仅是社会发展公平、正义的必然要求，也是促进技术革命更快完成的催化剂。就此而言，在人工智能相关公共政策的考量中，我们不仅应该关注产业和经济政策，同时也应该关注社会政策，因为只有后者的完善才能够控制工人或企业家所承担的风险，并帮助他们判断是否支持或抵制变革的发生。就具体的政策设计来说，为缓解人工智能所可能带来的失业潮，基本收入制度的普遍建立可能应该被提上讨论议程了。“基本收入”是指政治共同体(如国家)向所有成员不加任何限制条件地支付一定数额的收入，以满足其基本生活的需求。尽管存在“养懒汉”的质疑，但有研究者已指出，自18世纪就开始构想的基本收入制度很有可能反过来促进就业。[25]芬兰政府已经于2017年初开始了相关实验，美国的一些州、瑞士也做出了一定探索。在人工智能时代尚未完全展现其“狰容”之前，创新社会治理机制、完善社会保障体系，可能是平衡技术创新与社会风险的最佳路径。
第三，构建人工智能全球治理机制，以多种形式促进人工智能重大国际共性问题的解决，共同应对开放性人工智能生产模式的全球性挑战。人工智能的发展具有开放性和不确定性的特征，生产门槛的降低使得人工智能技术研发的跨国流动性很强，相关标准的制定、开放平台的搭建、共享合作框架的形成，无不要求构建相应的全球治理机制。另一方面，跨境数据流动在广度和深度上的快速发展成为了人工智能技术进步的直接推动力，但各国数据规制制度的巨大差异在制约跨境数据流动进一步发展的同时，也将影响人工智能时代的全面到来。[26]故此，创新全球治理机制，在承认各国制度差异的前提下寻找合作共享的可能性，便成为人工智能时代公共政策选择的重要考量之一。就具体的机制设计而言，可以在人工智能全球治理机制的构建中引入多利益相关模式;另一方面，为防止巨头垄断的形成，充分发挥主权国家作用的多边主义模式同样不可忽视。作为影响深远的基础性技术变革，互联网全球治理机制的经验和教训值得人工智能发展所借鉴。
上述三方面从整体上对人工智能时代的公共政策框架做出了阐述。与传统政策局限于“创新”与“安全”之间做出二维选择不同，本文以更综合的视角提出了未来公共政策选择的可能路径。就其内在联系来讲，建立并完善围绕算法和数据的治理体系是起点，其将重构人工智能时代的规则与制度;创新社会治理机制并完善社会保障体系是底线，其将缓解人工智能所带来的影响与波动;构建全球治理机制则成为了制度性的基础设施，推动各国在此之上共同走向人工智能时代的“人类命运共同体”。
五、结语
在经历了60余年的发展之后，人工智能终于在互联网、大数据、机器学习等诸多技术取得突破的基础上实现了腾飞。在未来的人类生活中，人工智能也必将扮演越来越重要的角色。对于这样的图景，我们自不必惊慌，但却也不可掉以轻心。对于人工智能的治理，找到正确的方向并采取合理的措施，正是当下所应该重视的政策议题。而本文的主旨也正在于此：打破长久以来人们对于人工智能的“笼统”式担忧，指出人工智能技术发展的技术逻辑及其所引发的治理挑战，并在此基础上提出相应的政策选择。人工智能治理的这三个基本问题，是重构治理体系、创新治理机制、发展治理工具所必须思考的前提。伴随着我国国家层面战略规划的出台，我国人工智能的发展也必将跃上新台阶。在此背景下，深入探讨人工智能治理的相关公共政策议题，对于助推一个人工智能时代的崛起而言，既有其必要性，也有其迫切性。（来源：中国行政管理 文/贾开 蒋余浩 编选：中国电子商务研究中心）
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人工智能时代的到来范文5
通过开展《人工智能的历史、现状和未来》专题讨论会，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。这是一门富有挑战性的科学，它是机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟；
它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；它是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
蒸汽机时代、电气时代、信息时代、在到如今的人工智能时代，每一次科技的进步都会引领产业的变革。如今处于蓬勃发展期的人工智能时代，随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，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技术突破，迎来了增长的高潮，全球科技企业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研局，全力抢占人工智能相关产业制高点。
人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。从街边早餐店的微信支付到火车站的“刷脸”乘车、从帮助家人干活的扫地机器人到哄孩子玩耍的陪伴机器人，从人工翻译到机器翻译、从普通购物超市到阿里无人超市，从普通仓库管理到京东的无人仓库、……原本是学界尖端、专业的科学技术正在变成人们习以为常的“生活模样”。“先知先觉，后知后觉，不知不觉”。科技的进步有了大机器生产，代替了人类特别多的体力劳动，现在的人工智正往人类脑力劳动方面发展，人类已经有越来越多的岗位被替代。以后我们还可以做什么？
在社会治理上，也能看到人工智能的“身影”。如当前贵州省警方将天网工程与人工智能等技术相结合，通过“人脸识别”在茫茫人海中成功抓获逃犯。想必未来的治安团结会越来越好，人们都是知法守法的好公民。因为你无论走到哪，都能定位到你的位置，你无论化妆成什么样，人脸识别都能认出你，你会清醒的认识到只要犯罪，结果都会被抓。
在工业领域里，人工智能也应用的比较早了，只不过基本上都是专用人工智能，通用人工智能尚处于起步阶段。富士康自动化机器人生产线，机器人汽车组装生产线已实现“机器换人”。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能，人工智能在许多具体行业中的应用也才刚开始。“智能”、“智造”这是当下工业展会上主打的字样，这是未来发展的趋势所在。人工智能为传统企业带来新机遇，如我们的机床行业，如何从数控化的机床到智能化的机床，已经成为我们亟需处理的问题。我认为未来智能机床应具有更高速、更高精度。高速、高精加工技术可极大地提高效率 ,提高产品的质量和档次 ,缩短生产周期和提高市场竞争能力。智能化的机床应具有智能调校功能，智能机床依托传感器、机电一体化等技能，完成对加工的差错检测，并主动确定差错补偿值。智能化的机床应具有感知功能，智能机床能感知周围环境温度变化及压力变化，能感知工件和刀具的情况等，智能化的机床应具有网络功能，互相之间能组网，能传输实时信息到云服务，电脑手机等能实时监控等。
人工智能时代的到来范文6
自1956年人工智能概念在达特茅斯会议提出以来, 人工智能的发展超出了人们的想象:1997年, IBM超级电脑深蓝击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫;2016年, 由Google旗下的深度学习公司Deep Mind开发的人工智能围棋程序Alpha Go战胜了世界围棋冠军李世石, 这件事轰动了全世界[1]。随后有关人工智能的热点应用不断推出, 比如无人驾驶、智能医生、语音与人脸识别等, 让我们认识到人工智能的应用已与生活息息相关。在教育领域, 人工智能应用也取得了重大突破, 比如2017年高考期间, 机器人艾达挑战高考数学, 10分钟就答完, 获得134分, 激发了教育领域对人工智能的巨大热情, 同时也引发了人们对教育的忧虑与反思[2]。2017年7月国务院印发了《新一代人工智能发展规划》, 提出人工智能产业竞争力在2030年要达到国际领先水平。目前世界主要发达国家先后从国家层面人工智能政策规划, 将人工智能作为国家经济发展、社会变革和国际竞争的新动力[1]。
1 人工智能定义和发展阶段
人工智能的英文是Artificial Intelligence, 简称AI, 人工智能的内容不断丰富和发展, 至今还没有统一的定义。比较权威的说法认为[3]:人工智能是关于人造物的智能行为, 主要包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器, 短期目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中, 所以它包含了科学和工程双重目标。根据其功能强弱, 人工智能分为三类, 即弱人工智能、强人工智能还有超级人工智能。人工智能的发展大体上经历了三个阶段, 第一阶段是20世纪50~60年代, 提出人工智能的概念。主要以命题逻辑、谓词逻辑等知识表达和启发式搜索算法为代表;第二阶段是20世纪70~80年代, 提出了专家系统, 同时基于人工神经网络的算法研究发展迅猛, 伴随着半导体技术计算硬件能力的逐步提高, 人工智能逐渐开始突破;第三阶段是自20世纪末以来, 尤其是2006年开始进入了大数据和自主学习的认知智能时代。随着移动互联网的快速发展, 人工智能的应用场景也开始增多, 特别是深度学习算法在语音和视觉识别上实现了巨大的突破[4,5]。人工智能的技术体系主要分为四个方面, 即机器学习、自然语言处理、图像识别以及人机交互等。当今击败世界围棋冠军李世石的Alpha GO主要应用了机器学习中的深度学习算法。
2 人工智能应用状况与反思
2017年, 阿里的无人超市落地杭州, 进店、挑选商品、付款支付一气呵成, 消费者几乎在完全自主的状态下完成购物。与此类似, 昆山富士康公司裁员6万名工人, 全用机器人代替。京东、淘宝引入的智能机器人替代了原来的仓库管理、人工客服等岗位。因此有学者悲观地断言:在人工智能时代, 因为很多职业岗位或技能将被智能机器人所代替, 职业院校毕业生很有可能面临毕业就失业的窘境。笔者认为, 我们不应该重蹈历史上英国制定的限制汽车推广使用的《红旗法案》的悲剧。正是这个在今天看来毫无道理的, 但却持续了三十年的法案让德国和美国的汽车工业完全赶上来, 最终远超英国。人工智能应用必将淘汰或替代很多现有就业岗位, 但同时又会创造新的就业岗位, 这是一个伴随着产业智能升级的、长期的艰难过程, 对于职业教育来说, 这既是一个严峻的挑战, 也是一个难得的机遇。
3 人工智能时代职业教育的发展策略
为了更积极地适应人工智能时代, 除了国家层面的统筹规划、科学指导和政策、经费支持之外, 建议还要做好以下几个方面的发展规划。
3.1 解放思想, 更新理念与制度
中国工程院院士潘云鹤提出, 人工智能走向2.0阶段的真正原因是世界正从原来由人类社会与物理空间构成的二元空间, 向着由物理空间、人类社会与信息空间构成的新三元空间演变[6]。因此, 职业教育在教学和管理过程中应该加入人工智能等相关理念和技术, 同时其办学定位、人才培养方案、专业建设、课程内容、考核评价标准等方面都需要做出相应的改进。比如当前大多数职业院校非计算机类专业的课程安排中, 信息技术类课程课时偏少, 数据处理、编程类或人工智能课程几乎没有, 这样的安排不利于提升学生的信息素养, 必须做出相应的调整, 同时适当减少将来可被人工智能应用替代的技能课程的课时, 比如电算会计、环境监测等。
3.2 善用人工智能, 提升教学与管理
在人工智能背景下, 教师们现有的重复性工作和大量数据积淀的教学任务, 比如批改作业或阅卷或课堂考勤都可能被人工智能取代, 因此, 教师能腾出更多的时间, 更充分地关注学生的个性差异, 从而为学习者提供更精确的个性化学习服务, 教师也能够及时调整教学方法和手段, 优化教学评价方式, 补充教学资源, 减少备课重复性工作, 提升教学效率, 真正地做得因材施教, 同时学生们的学习方法和方式将不同程度地得到重构, 基于大数据的智能在线学习平台大量出现, 不同的学校、学科及专业课程不再封闭, 学习时时处处都可以进行, 碎片化与个性化学习将日益普遍。教师能完整地跟踪学生的整个学习过程, 比如学生上课是否睡觉、是否玩手机、是否在教室里与其他同学合作学习等, 都能够根据监测数据进行智能解析, 有利于更有效、更全面地对学生进行过程性评价。大部分课程考试将全部自动化, 考生资格审查利用人脸识别、监考与阅卷都由智能机器来完成。上述人工智能给教学带来的这些变化既需要网络硬件设施和相关软件系统来支撑, 更需要职业教育的教师们继续提升信息技能、深化和加强信息素养。
3.3 深化产教融合、优化实训筑牢就业
在人工智能时代, 职业院校应与相关行业统筹发展, 深化产教融合, 拓宽企业参与的途径, 深化引企入教改革, 支持引导企业深度参与职业院校的教育教学改革, 多种方式参与学校专业规划、教材开发、教学设计、课程设置、实习实训, 促进企业需求融入人才培养环节;鼓励以引企驻校、引校进企、校企一体等方式吸引优势企业与学校共建共享生产性实训基地;全面推行现代学徒制和企业新型学徒制, 推动学校就业与企业招工无缝衔接。比如职业教育将出现新师徒制, 行业领域的行家里手将通过互联网以VR或者AR技术言传身教的方式, 带领规模庞大的徒弟用碎片时间进行学习与实践。
3.4 完善终身学习的职业教育体系
随着人工智能应用的深入推广, 职业院校培养的技能型人才所掌握的技能如果不及时进行充电升级, 中低端的重复性强的工作将面临被智能机器人不同程度进行替代的危险。所以对于不少技能岗位, 守着一门技术吃一辈子老本的时代将一去不复返。因此, 职业教育要继续完善终身教育体系, 为职业教育学生的充电升级铺就一条纵深的通道。
3.5 人文教育为道, 智能教育为用
在人工智能的帮助下, 简单重复性的工作将被机器替代, 人们将从重复繁琐的事务中解脱出来, 转去从事更具有创造性、创新性或者更具有情感类的工作, 这些工作需要人与人之间的合作与沟通, 因此, 职业教育更需要注重学生思想道德水平、人文综合素质的培养, 这是做人之道, 在此基础之上激发学生们的学习主动性和创造力, 促进跨界思维的形成, 更好地掌握人工智能时代的相关职业岗位知识和相应的智能技能。著名理论物理学家霍金曾说:完全人工智能的研发可能意味着人类的末日。Tesla汽车和Space X公司创始人马斯克说:我们必须非常小心人工智能。如果必须预测我们面临的最大现实威胁, 恐怕就是人工智能了[7]。一群没有良好道德水平的, 但掌握了智能技术或设备的人们是危险的, 所以职业教育应该从学生入学起就开始, 不断提升学生的思想道德水平, 热爱社会、热爱生活、乐于助人、与人为善。只有这样, 人工智能应用才能更好地服务人们、造福社会。
4 结论
人工智能正在快速又深刻地改变我们的教学、生活和工作方式, 也对职业教育提出了严峻的挑战, 同时也是一个巨大的机遇。职业教育在面对人工智能时代的变革时, 须要从国家政策、理念与制度、教学管理、产教融合、终身学习等方面做好应对, 切实地把握人文教育之道对智能教育之用的统领原则, 培养能很好地掌控人工智能技术和应用的人才。
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