人工智能+-緒論

人工智能導(dǎo)論Introductiontoartificialintelligence緒論1什么是人工智能2人工智能發(fā)展歷史3人工智能的研究4人工智能時(shí)代需要的人才5人工智能與安全1人工智能定義2強(qiáng)人工智能與弱人工智能第1節(jié)1.1什么是人工智能作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，人工智能（AI）是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，是一門自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)和技術(shù)科學(xué)交叉的邊緣學(xué)科，它涉及的學(xué)科內(nèi)容包括哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、數(shù)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、控制論、不定性論、仿生學(xué)、社會(huì)結(jié)構(gòu)學(xué)與科學(xué)發(fā)展觀等。Car

情報(bào)局1.1什么是人工智能人工智能的研究范疇包括自然語(yǔ)言學(xué)習(xí)與處理、知識(shí)表現(xiàn)、智能搜索、推理、規(guī)劃、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)獲取、組合調(diào)度、感知、模式識(shí)別、邏輯程序設(shè)計(jì)、軟計(jì)算、不精確和不確定的管理、人工生命、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、復(fù)雜系統(tǒng)、遺傳算法、人類思維方式等。一般認(rèn)為，人工智能最關(guān)鍵的難題還是機(jī)器自主創(chuàng)造性思維能力的塑造與提升。Car

情報(bào)局1.1什么是人工智能人工智能是對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考，甚至也可能超過(guò)人的智能。人工智能企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。自從誕生以來(lái)，人工智能的理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以預(yù)期，人工智能所帶來(lái)的科技產(chǎn)品將會(huì)是人類智慧的“容器”，因此，人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的學(xué)科。Car

情報(bào)局1.1.1人工智能定義人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，我們也會(huì)進(jìn)一步考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒(méi)有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。至于什么是“智能”，問(wèn)題就復(fù)雜多了，它涉及到諸如意識(shí)、自我、思維（包括無(wú)意識(shí)的思維）等等問(wèn)題。事實(shí)上，人唯一了解的是人類本身的智能，但我們對(duì)自身智能的理解，對(duì)構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，很難準(zhǔn)確定義出什么是“人工”制造的“智能”。因此，人工智能的研究往往涉及對(duì)人的智能本身的研究，其他關(guān)于動(dòng)物或人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是與人工智能相關(guān)的研究課題。Car

情報(bào)局1.1.1人工智能定義尼爾遜教授對(duì)人工智能下了這樣一個(gè)定義：“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科――怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)?！倍鴾厮诡D教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過(guò)去只有人才能做的智能工作?！边@些說(shuō)法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動(dòng)的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)

用計(jì)算機(jī)的軟/硬件來(lái)模擬人類某些智能行為的基

本理論、方法和技術(shù)。Car

情報(bào)局1.1.1人工智能定義20世紀(jì)七十年代以來(lái)，人工智能被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能），也被認(rèn)為是21世紀(jì)三大尖端技術(shù)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）之一，這是因?yàn)榻陙?lái)人工智能獲得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果。人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實(shí)踐和理論的關(guān)系，它是思維科學(xué)技術(shù)應(yīng)用層次的一個(gè)分支。從思維觀點(diǎn)看，人工智能不局限于邏輯思維，也要考慮形象思維、靈感思維，才能促進(jìn)人工智能的突破性發(fā)展。Car

情報(bào)局1.1.2強(qiáng)人工智能與弱人工智能對(duì)于人的思維模擬可以從兩個(gè)方向進(jìn)行：一是結(jié)構(gòu)模擬，仿照人腦的結(jié)構(gòu)機(jī)制，制造出“類人腦”的機(jī)器；二是功能模擬，從其人腦的功能過(guò)程進(jìn)行模擬。現(xiàn)代電子計(jì)算機(jī)的產(chǎn)生便是對(duì)人腦思維功能的模擬，是對(duì)人腦思維

的信息過(guò)程的模擬。Car

情報(bào)局1.1.2強(qiáng)人工智能與弱人工智能人工智能研究領(lǐng)域的一個(gè)較早流行的定義，是由約翰·麥卡錫在1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議上提出的，即：人工智能就是要讓機(jī)器的行為看起來(lái)像是人類所表現(xiàn)出的智能行為一樣。另一個(gè)定義是指：人工智能是人造機(jī)器所表現(xiàn)出來(lái)的智能性?？傮w來(lái)講，對(duì)人工智能的定義大多可劃分為四類，即機(jī)器“像人一樣思考”、“像人一樣行動(dòng)”、“理性地思考”和“理性地行動(dòng)”。這里“行動(dòng)”應(yīng)廣義地理解為采取行動(dòng)，或制定行動(dòng)的決策，而不是肢體動(dòng)作。Car

情報(bào)局1.1.2強(qiáng)人工智能與弱人工智能強(qiáng)人工智能（Bottom-UpAI），又稱多元智能。研究人員希望人工智能最終能成為多元智能并且超越大部分人類的能力。有些人認(rèn)為要達(dá)成以上目標(biāo)，可能需要擬人化的特性，如人工意識(shí)或人工大腦。上述問(wèn)題被認(rèn)為是人工智能完整性：為了解決其中一個(gè)問(wèn)題，你必須解決全部的問(wèn)題。即使一個(gè)簡(jiǎn)單和特定的任務(wù)，如機(jī)器翻譯，要求機(jī)器按照作者的論點(diǎn)（推理），知道什么是被人談?wù)摚ㄖR(shí)），忠實(shí)地再現(xiàn)作者的意圖（情感計(jì)算）。因此，機(jī)器翻譯被認(rèn)為是具有人工智能完整性。Car

情報(bào)局1.1.2強(qiáng)人工智能與弱人工智能強(qiáng)人工智能的觀點(diǎn)認(rèn)為有可能制造出真正能推理和解決問(wèn)題的智能機(jī)器，并且這樣的機(jī)器將被認(rèn)為是有知覺(jué)的，有自我意識(shí)的。強(qiáng)人工智能可以有兩類：（1）類人的人工智能，即機(jī)器的思考和推理就像人的思維一樣；（2）非類人的人工智能，即機(jī)器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺(jué)和意識(shí)，使用和人完全不一樣的推理方式。Car

情報(bào)局1.1.2強(qiáng)人工智能與弱人工智能弱人工智能（Top-DownAI）觀點(diǎn)認(rèn)為不可能制造出能真正地推理和解決問(wèn)題的智能機(jī)器，這些機(jī)器只不過(guò)看起來(lái)像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會(huì)有自主意識(shí)。如今主流的研究活動(dòng)都集中在弱人工智能上，并且一般認(rèn)為這一研究領(lǐng)域已經(jīng)取得可觀的成就，而強(qiáng)人工智能的研究則處于停滯不前的狀態(tài)。Car

情報(bào)局1大師與通用機(jī)器2人工智能學(xué)科的誕生3人工智能的發(fā)展歷程4人工智能的社會(huì)必然性第2節(jié)Car

情報(bào)局1.2人工智能發(fā)展歷史科學(xué)家已經(jīng)制造出了汽車、火車、飛機(jī)、收音機(jī)這樣無(wú)數(shù)的技術(shù)系統(tǒng)，它們模仿并拓展了人類身體器官的功能。但是，技術(shù)系統(tǒng)能不能模仿人類大腦的功能呢？到目前為止，我們也僅僅知道這個(gè)裝在人類大腦是由數(shù)十億個(gè)神經(jīng)細(xì)胞組成的器官，我們對(duì)它還知之甚少，模仿它或許是天下最困難的事情了。

人腦的外觀Car

情報(bào)局1.2.1大師與通用機(jī)器艾倫·麥席森·圖靈（AlanMathisonTuring，1912年6月23日-1954年6月7日），出生于英國(guó)倫敦帕丁頓，畢業(yè)于普林斯頓大學(xué)，是英國(guó)數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家，被譽(yù)為“計(jì)算機(jī)科學(xué)之父”、“人工智能之父”，他是計(jì)算機(jī)邏輯的奠基者。1950年，圖靈在其論文《計(jì)算機(jī)器與智能》中提出了著

名的“圖靈機(jī)”和“圖靈測(cè)試”等重要概念。

計(jì)算機(jī)科學(xué)之父，人工智能之父——圖靈Car

情報(bào)局1.2.1大師與通用機(jī)器圖靈測(cè)試的內(nèi)容是，如果電腦能在5分鐘內(nèi)回答由人類測(cè)試者提出的一系列問(wèn)題，且被超過(guò)30%的測(cè)試者誤認(rèn)為是人類所答，則電腦通過(guò)測(cè)試。圖靈思想為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的邏輯工作方式奠定了基礎(chǔ)。為了紀(jì)念圖靈對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)的巨大貢獻(xiàn)，1966年，由美國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)（ACM）設(shè)立一年一度的“圖靈獎(jiǎng)”，以表彰在計(jì)算機(jī)科學(xué)中做出突出貢獻(xiàn)的人。圖靈獎(jiǎng)被喻為“計(jì)算機(jī)界的諾貝爾獎(jiǎng)”。Car

情報(bào)局1.2.1大師與通用機(jī)器約翰·馮·諾依曼（JohnvonNeumann，1903年12月28日-1957年2月8日），出生于匈牙利，畢業(yè)于蘇黎世聯(lián)邦工業(yè)大學(xué)，數(shù)學(xué)家，現(xiàn)代計(jì)算機(jī)、博弈論、核武器和生化武器等領(lǐng)域內(nèi)的科學(xué)全才，被后人稱為“現(xiàn)代計(jì)算機(jī)之父”和“博弈論之父”。他在泛函分析、遍歷理論、幾何學(xué)、拓?fù)鋵W(xué)和

數(shù)值分析等眾多數(shù)學(xué)領(lǐng)域及計(jì)算機(jī)學(xué)、量子力學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)

中都有重大成就，也為第一顆原子彈和第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)

的研制做出了巨大貢獻(xiàn)。

現(xiàn)代計(jì)算機(jī)之父，博弈論之父——馮·諾依曼Car

情報(bào)局1.2.1大師與通用機(jī)器電子計(jì)算機(jī)通稱電腦，簡(jiǎn)稱計(jì)算機(jī)，是一種通用的信息處理機(jī)器，它能執(zhí)行可以充分詳細(xì)描述的任何過(guò)程。用于描述解決特定問(wèn)題的步驟序列稱為算法，算法可以變成軟件（程序），確定硬件（物理機(jī)）能做什么和做了什么。創(chuàng)建軟件的過(guò)程稱為編程。幾乎每個(gè)人都用過(guò)計(jì)算機(jī)，人們玩計(jì)算機(jī)游戲，或用計(jì)算機(jī)寫文章、在線購(gòu)物、聽(tīng)音樂(lè)或通過(guò)社交媒體與朋友聯(lián)系。計(jì)算機(jī)被用于預(yù)測(cè)天氣、設(shè)計(jì)飛機(jī)、制作電影、經(jīng)營(yíng)企業(yè)、完成金融交易和控制工廠等。Car

情報(bào)局1.2.1大師與通用機(jī)器世界上第一臺(tái)通用電子數(shù)字計(jì)算機(jī)ENIAC誕生于1946年，中國(guó)的第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)誕生于1958年。在2019年6月17日公布的全球超算500強(qiáng)榜單中，中國(guó)以擁有219臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)，繼續(xù)蟬聯(lián)全

球擁有超算數(shù)量最多的國(guó)家。

世界上第一臺(tái)通用計(jì)算機(jī)ENIACCar

情報(bào)局1.2.1大師與通用機(jī)器但是，計(jì)算機(jī)到底是什么機(jī)器？一個(gè)計(jì)算設(shè)備怎么能執(zhí)行這么多不同的任務(wù)呢？現(xiàn)代計(jì)算機(jī)可以被定義為“在可改變的程序的控制下，存儲(chǔ)和操縱信息的機(jī)器”。該定義有兩個(gè)關(guān)鍵要素：第一，計(jì)算機(jī)是用于操縱信息的設(shè)備。這意味著我們可以將信息存入計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)將信息轉(zhuǎn)換為新的、有用的形式，然后顯示或以其他方式輸出信息。第二，計(jì)算機(jī)在可改變的程序的控制下運(yùn)行。計(jì)算機(jī)不是唯一能操縱信息的機(jī)器。當(dāng)你用簡(jiǎn)單的計(jì)算器來(lái)運(yùn)算一組數(shù)字時(shí)，就是在輸入信息（數(shù)字），處理信息（如計(jì)算連續(xù)的總和），然后輸出信息（如顯示）。Car

情報(bào)局1.2.1大師與通用機(jī)器另一個(gè)簡(jiǎn)單的例子是油泵，給油箱加油時(shí)，油泵利用某些輸入：當(dāng)前每升汽油的價(jià)格和來(lái)自傳感器的信號(hào)，讀取汽油流入汽車油箱的速率。油泵將這個(gè)輸入轉(zhuǎn)換為加了多少汽油和應(yīng)付多少錢的信息。但是，計(jì)算器或油泵并不是完整的計(jì)算機(jī)，盡管這些設(shè)備實(shí)際上可能包含有嵌入式計(jì)算機(jī)，與計(jì)算機(jī)不同，它們被構(gòu)建為執(zhí)行單個(gè)特定任務(wù)。Car

情報(bào)局1.2.2人工智能學(xué)科的誕生人工智能甚至可以追溯到古埃及。電子計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)使信息存儲(chǔ)和處理的各個(gè)方面都發(fā)生了革命，計(jì)算機(jī)理論的發(fā)展產(chǎn)生了計(jì)算機(jī)科學(xué)并最終促使了人工智能的出現(xiàn)。計(jì)算機(jī)這個(gè)用電子方式處理數(shù)據(jù)的發(fā)明，為人工智能的可能實(shí)現(xiàn)提供了一種媒介。Car

情報(bào)局1.2.2人工智能學(xué)科的誕生雖然計(jì)算機(jī)為人工智能提供了必要的技術(shù)基礎(chǔ)，但人們直到上個(gè)世紀(jì)50年代早期才注意到人類智能與機(jī)器之間的聯(lián)系。諾伯特·維納是最早研究反饋理論的美國(guó)人之一，反饋控制的一個(gè)大家熟悉的例子是自動(dòng)調(diào)溫器，它將收集到的房間溫度與人們希望的溫度比較并做出反應(yīng)，將加熱器開(kāi)大或關(guān)小，從而控制環(huán)境溫度。這項(xiàng)對(duì)反饋回路的研究重要性在于：維納從理論上指出，所有的智能活動(dòng)都是反饋機(jī)制的結(jié)果，而反饋機(jī)制是有可能用機(jī)器模擬的。這項(xiàng)發(fā)現(xiàn)對(duì)早期人工智能的發(fā)展影響很大。Car

情報(bào)局1.2.2人工智能學(xué)科的誕生電子計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)，使技術(shù)上最終可以創(chuàng)造出機(jī)器智能，人類開(kāi)始真正有了一個(gè)可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無(wú)數(shù)科學(xué)家為這個(gè)目標(biāo)努力著。如今，全世界幾乎所有大學(xué)的計(jì)算機(jī)系都有人在研究這門學(xué)科，各個(gè)專業(yè)大學(xué)生也都開(kāi)始學(xué)習(xí)這樣一門課程，在大家不懈的努力下，計(jì)算機(jī)也似乎變得十分聰明了。1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠(yuǎn)見(jiàn)卓識(shí)的年輕科學(xué)家在達(dá)特茅斯學(xué)會(huì)上聚會(huì)，共同研究和探討用機(jī)器模擬智能的一系列有關(guān)問(wèn)題，首次提出了“人工智能（AI）”這一術(shù)語(yǔ)，它標(biāo)志著“人工智能”這門新興學(xué)科的正式誕生。Car

情報(bào)局1.2.2人工智能學(xué)科的誕生1997年5月，IBM公司研制的深藍(lán)計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋大師卡斯帕洛夫，這是人工智能技術(shù)的一次完美表現(xiàn)。

卡斯帕羅夫與深藍(lán)對(duì)弈當(dāng)中Car

情報(bào)局1.2.2人工智能學(xué)科的誕生我國(guó)政府以及社會(huì)各界都高度重視人工智能學(xué)科的發(fā)展。2017年12月，人工智能入選“2017年度中國(guó)媒體十大流行語(yǔ)”。2019年6月17日，國(guó)家新一代人工智能治理專業(yè)委員會(huì)發(fā)布《新一代人工智能治理原則——發(fā)展負(fù)責(zé)任的人工智能》，提出了人工智能治理的框架和行動(dòng)指南。這是中國(guó)促進(jìn)新一代人工智能健康發(fā)展，加強(qiáng)人工智能法律、倫理、社會(huì)問(wèn)題研究，積極推動(dòng)人工智能全球治理的一項(xiàng)重要成果。Car

情報(bào)局1.2.3人工智能的發(fā)展歷程人工智能60余年的發(fā)展歷程還是頗具周折的，大致可以劃分為以下6個(gè)階段：人工智能發(fā)展歷程Car

情報(bào)局1.2.3人工智能的發(fā)展歷程一是起步發(fā)展期：1956年~20世紀(jì)60年代初。人工智能概念在首次被提出后，相繼取得了一批令人矚目的研究成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、LISP表處理語(yǔ)言等，掀起了人工智能發(fā)展的第一個(gè)高潮。二是反思發(fā)展期：60~70年代初。人工智能發(fā)展初期的突破性進(jìn)展大大提升了人們對(duì)人工智能的期望，人們開(kāi)始嘗試更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)，并提出了一些不切實(shí)際的研發(fā)目標(biāo)。然而，接二連三的失敗和預(yù)期目標(biāo)的落空（例如無(wú)法用機(jī)器證明兩個(gè)連續(xù)函數(shù)之和還是連續(xù)函數(shù)、機(jī)器翻譯鬧出笑話等），使人工智能的發(fā)展走入了低谷。Car

情報(bào)局1.2.3人工智能的發(fā)展歷程三是應(yīng)用發(fā)展期：70年代初~80年代中。20世紀(jì)70年代出現(xiàn)的專家系統(tǒng)模擬人類專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)解決特定領(lǐng)域的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用、從一般推理策略探討轉(zhuǎn)向運(yùn)用專門知識(shí)的重大突破。專家系統(tǒng)在醫(yī)療、化學(xué)、地質(zhì)等領(lǐng)域取得成功，推動(dòng)人工智能走入了應(yīng)用發(fā)展的新高潮。四是低迷發(fā)展期：80年代中~90年代中。隨著人工智能的應(yīng)用規(guī)模不斷擴(kuò)大，專家系統(tǒng)存在的應(yīng)用領(lǐng)域狹窄、缺乏常識(shí)性知識(shí)、知識(shí)獲取困難、推理方法單一、缺乏分布式功能、難以與現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)兼容等問(wèn)題逐漸暴露出來(lái)。Car

情報(bào)局1.2.3人工智能的發(fā)展歷程五是穩(wěn)步發(fā)展期：90年代中~2010年。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是因特網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，信息與數(shù)據(jù)的匯聚不斷加速，因特網(wǎng)應(yīng)用的不斷普及加速了人工智能的創(chuàng)新研究，促使人工智能技術(shù)進(jìn)一步走向?qū)嵱没?997年IBM深藍(lán)超級(jí)計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念，這些都是這一時(shí)期的標(biāo)志性事件。Car

情報(bào)局1.2.3人工智能的發(fā)展歷程六是蓬勃發(fā)展期：2011年至今。隨著因特網(wǎng)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)的發(fā)展，泛在感知數(shù)據(jù)和圖形處理器（GraphicsProcessingUnit，GPU）等計(jì)算平臺(tái)推動(dòng)以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，大幅跨越科學(xué)與應(yīng)用之間的“技術(shù)鴻溝”，圖像分類、語(yǔ)音識(shí)別、知識(shí)問(wèn)答、人機(jī)對(duì)弈、無(wú)人駕駛等具有廣闊應(yīng)用前景的人工智能技術(shù)突破了從“不能用、不好用”到“可以用”的技術(shù)瓶頸，人工智能發(fā)展進(jìn)入爆發(fā)式增長(zhǎng)的新高潮。Car

情報(bào)局1.2.4人工智能的社會(huì)必然性人工智能技術(shù)的發(fā)展反映了生產(chǎn)力發(fā)展的要求，它的產(chǎn)生有其必要性。（1）人工智能是工具進(jìn)化的結(jié)果。與以前的勞動(dòng)工具相比，人工智能的進(jìn)步之一是它可以對(duì)大腦模擬。人工智能技術(shù)超越以往的技術(shù)，推動(dòng)了生產(chǎn)力的發(fā)展。此外，與之前的生產(chǎn)工具相比，人工智能豐富了人的內(nèi)心，強(qiáng)壯了人類的身體。人工智能比以前的工具吸收了更多的肢體功能，它高度模仿人類技能，擬人性強(qiáng)，具有擬人裝置的特征。Car

情報(bào)局1.2.4人工智能的社會(huì)必然性（2）人工智能響應(yīng)生產(chǎn)力發(fā)展要求。人工智能的傳播產(chǎn)生了許多新行業(yè)，它們的發(fā)展速度和模式超越了以前。在生產(chǎn)過(guò)程中應(yīng)用的任何重大科學(xué)和技術(shù)創(chuàng)新都需要發(fā)展生產(chǎn)工具、設(shè)施、工人和生產(chǎn)管理方法，從而進(jìn)一步提高生產(chǎn)力、擴(kuò)大能力和提高人類在改變客觀世界中的效率。人工智能作為一種輔助器具，協(xié)助人類重建客觀世界，以最大限度地提高效率，符合生產(chǎn)力發(fā)展的要求。人工智能的快速發(fā)展，解放了人類的智能、身體能量等等，提高管理和機(jī)器生產(chǎn)效率，擴(kuò)大工人的實(shí)際領(lǐng)域，豐富工人轉(zhuǎn)換對(duì)象，從而提高生產(chǎn)力。Car

情報(bào)局1.2.4人工智能的社會(huì)必然性“AlphaGo（阿爾法狗）之父”哈薩比斯表示：“我提醒諸位，必須正確地使用人工智能。正確的兩個(gè)原則是：人工智能必須用來(lái)造福全人類，而不能用于非法用途；人工智能技術(shù)不能僅為少數(shù)公司和少數(shù)人所使用，必須共享。”賽前李世石與AlphaGo之父哈薩比斯握手Car

情報(bào)局1人工智能的研究領(lǐng)域2在計(jì)算機(jī)上的實(shí)現(xiàn)方法3人工智能發(fā)展的啟示4新圖靈測(cè)試第3節(jié)1.3人工智能的研究繁重的科學(xué)和工程計(jì)算本來(lái)是要人腦來(lái)承擔(dān)的，如今計(jì)算機(jī)不但能完成這種計(jì)算，而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確，因此，人們已不再把這種計(jì)算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”。可見(jiàn)，復(fù)雜工作的定義是隨著時(shí)代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步而變化的，人工智能的具體目標(biāo)也隨著時(shí)代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新進(jìn)展，另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的新目標(biāo)。Car

情報(bào)局1.3.1人工智能的研究領(lǐng)域用來(lái)研究人工智能的主要物質(zhì)基礎(chǔ)以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)平臺(tái)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī)，人工智能的發(fā)展是和計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)以及其他很多科學(xué)的發(fā)展聯(lián)系在一起的。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)挖

掘等方面。人工智能的相關(guān)領(lǐng)域Car

情報(bào)局1.3.1人工智能的研究領(lǐng)域（1）深度學(xué)習(xí)。這是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種，是基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)操作，是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。Car

情報(bào)局1.3.1人工智能的研究領(lǐng)域現(xiàn)實(shí)生活中常常會(huì)有這樣的問(wèn)題：缺乏足夠的先驗(yàn)知識(shí)，因此難以人工標(biāo)注類別或進(jìn)行人工類別標(biāo)注的成本太高。很自然地，我們希望計(jì)算機(jī)能代我們完成這些工作，或至少提供一些幫助。根據(jù)類別未知(沒(méi)有被標(biāo)記)的訓(xùn)練樣本解決模式識(shí)別中的各種問(wèn)題，稱之為無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。Car

情報(bào)局1.3.1人工智能的研究領(lǐng)域（2）自然語(yǔ)言處理。這是用自然語(yǔ)言同計(jì)算機(jī)進(jìn)行通訊的一種技術(shù)。作為人工智能的分支學(xué)科，研究用電子計(jì)算機(jī)模擬人的語(yǔ)言交際過(guò)程，使計(jì)算機(jī)能理解和運(yùn)用人類社會(huì)的自然語(yǔ)言如漢語(yǔ)、英語(yǔ)等，實(shí)現(xiàn)人機(jī)之間的自然語(yǔ)言通信，以代替人的部分腦力勞動(dòng)，包括查詢資料、解答問(wèn)題、摘錄文獻(xiàn)、匯編資料以及一切有關(guān)自然語(yǔ)言信息的加工處理。Car

情報(bào)局1.3.1人工智能的研究領(lǐng)域（3）計(jì)算機(jī)視覺(jué)。是指用攝影機(jī)和電腦代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測(cè)量等機(jī)器視覺(jué)，并進(jìn)一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測(cè)的圖像。Car

情報(bào)局1.3.1人工智能的研究領(lǐng)域計(jì)算機(jī)視覺(jué)就是用各種成像系統(tǒng)代替視覺(jué)器官作為輸入敏感手段，由計(jì)算機(jī)來(lái)代替大腦完成處理和解釋。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的最終研究目標(biāo)就是使計(jì)算機(jī)能像人那樣通過(guò)視覺(jué)觀察和理解世界，具有自主適應(yīng)環(huán)境的能力。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用包括控制過(guò)程、導(dǎo)航、自動(dòng)檢測(cè)等方面。Car

情報(bào)局1.3.1人工智能的研究領(lǐng)域（4）智能機(jī)器人。如今我們的身邊逐漸出現(xiàn)很多智能機(jī)器人，它們具備形形色色的內(nèi)、外部信息傳感器，如視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、嗅覺(jué)。除具有感受器外，它還有效應(yīng)器，作為作用于周圍環(huán)境的手段。這些機(jī)器人都離不開(kāi)人工智能的技術(shù)支持?？茖W(xué)家們認(rèn)為，智能機(jī)器人的研發(fā)方向是，給機(jī)

器人裝上“大腦芯片”，從而使其智能性更強(qiáng)，

在認(rèn)知學(xué)習(xí)、自動(dòng)組織、對(duì)模糊信息的綜合處理

等方面將會(huì)前進(jìn)一大步。Car

情報(bào)局1.3.1人工智能的研究領(lǐng)域（5）自動(dòng)程序設(shè)計(jì)。是指根據(jù)給定問(wèn)題的原始描述，自動(dòng)生成滿足要求的程序。它是軟件工程和人工智能相結(jié)合的研究課題。自動(dòng)程序設(shè)計(jì)主要包含程序綜合和程序驗(yàn)證兩方面內(nèi)容。前者實(shí)現(xiàn)自動(dòng)編程，即用戶只需告知機(jī)器“做什么”，無(wú)須告訴它“怎么做”，這后一步的工作由機(jī)器自動(dòng)完成；后者是程序的自動(dòng)驗(yàn)證，自動(dòng)完成正確性的檢查。其目的是提高軟件生產(chǎn)率和軟件產(chǎn)品質(zhì)量。自動(dòng)程序設(shè)計(jì)的任務(wù)是設(shè)計(jì)一個(gè)程序系統(tǒng)，接受關(guān)于所設(shè)計(jì)的程序要求實(shí)現(xiàn)某個(gè)目標(biāo)非常高級(jí)描述作為其輸入，然后自動(dòng)生成一個(gè)能完成這個(gè)目標(biāo)的具體程序。該研究的重大貢獻(xiàn)之一是把程序調(diào)試的概念作為問(wèn)題求解的策略來(lái)使用。Car

情報(bào)局1.3.1人工智能的研究領(lǐng)域（6）數(shù)據(jù)挖掘。一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中信息的過(guò)程。它通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)（依靠過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)法則）和模式識(shí)別等諸多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。它的分析方法包括：分類、估計(jì)、預(yù)測(cè)、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類和復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘。Car

情報(bào)局1.3.1人工智能的研究領(lǐng)域人工智能技術(shù)的三大結(jié)合領(lǐng)域分別是大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算（云計(jì)算）。經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，大數(shù)據(jù)目前在技術(shù)體系上已經(jīng)趨于成熟，而且機(jī)器學(xué)習(xí)也是大數(shù)據(jù)分析比較常見(jiàn)的方式。物聯(lián)網(wǎng)是人工智能的基礎(chǔ)，也是未來(lái)智能體重要的落地應(yīng)用場(chǎng)景，所以學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)也離不開(kāi)物聯(lián)網(wǎng)知識(shí)。人工智能領(lǐng)域的研發(fā)對(duì)于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的要求比較高，具有扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)對(duì)于掌握人工智能技術(shù)很有幫助。Car

情報(bào)局1.3.2在計(jì)算機(jī)上的實(shí)現(xiàn)方法人工智能在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)時(shí)有2種不同的方式，為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。Car

情報(bào)局1.3.2在計(jì)算機(jī)上的實(shí)現(xiàn)方法一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動(dòng)物機(jī)體所用的方法相同。這種方法叫工程學(xué)方法，它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果，如文字識(shí)別、電腦下棋等.采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，需要人工詳細(xì)規(guī)定程序邏輯，如果游戲簡(jiǎn)單，還是方便的。如果游戲復(fù)雜，角色數(shù)量和活動(dòng)空間增加，相應(yīng)的邏輯就會(huì)很復(fù)雜（按指數(shù)式增長(zhǎng)），人工編程就非常繁瑣，容易出錯(cuò)。而一旦出錯(cuò)，就必須修改原程序，重新編譯、調(diào)試，最后為用戶提供一個(gè)新的版本或提供一個(gè)新補(bǔ)丁，非常麻煩。Car

情報(bào)局1.3.2在計(jì)算機(jī)上的實(shí)現(xiàn)方法另一種是模擬法，它不僅要看效果，還要求實(shí)現(xiàn)方法也和人類或生物機(jī)體所用的方法相同或相類似。遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均屬這個(gè)類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進(jìn)化機(jī)制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是模擬人類或動(dòng)物大腦中神經(jīng)細(xì)胞的活動(dòng)方式。Car

情報(bào)局1.3.2在計(jì)算機(jī)上的實(shí)現(xiàn)方法采用模擬法時(shí)，編程者要為每一角色設(shè)計(jì)一個(gè)智能系統(tǒng)（一個(gè)模塊）來(lái)進(jìn)行控制，這個(gè)智能系統(tǒng)（模塊）開(kāi)始什么也不懂，但它能夠?qū)W習(xí)，漸漸適應(yīng)環(huán)境，應(yīng)付各種復(fù)雜情況。這種系統(tǒng)開(kāi)始也常犯錯(cuò)誤，但它能吸取教訓(xùn)，下一次運(yùn)行時(shí)就可能改正，用不到發(fā)布新版本或打補(bǔ)丁。利用這種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能，要求編程者具有生物學(xué)的思考方法，入門難度大一點(diǎn)。但一旦入了門，就可得到廣泛應(yīng)用。由于這種方法編程時(shí)無(wú)須對(duì)角色的活動(dòng)規(guī)律做詳細(xì)規(guī)定，應(yīng)用于復(fù)雜問(wèn)題，通常會(huì)比前一種方法更省力。Car

情報(bào)局1.3.3人工智能發(fā)展的啟示人工智能的目標(biāo)是模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能?？傮w上看，人工智能當(dāng)前的發(fā)展具有“四新”特征：以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能核心技術(shù)取得新突破；“智能+”模式的普適應(yīng)用為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展注入新動(dòng)能；人工智能成為世界各國(guó)競(jìng)相戰(zhàn)略布局的新高地；人工智能的廣泛應(yīng)用給人類社會(huì)帶來(lái)法律法規(guī)、

道德倫理、社會(huì)治理等一系列的新挑戰(zhàn)。Car

情報(bào)局1.3.3人工智能發(fā)展的啟示因此，人工智能這個(gè)機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存的新課題引起了全球范圍內(nèi)的廣泛關(guān)注和高度重視。雖然人工智能未來(lái)的創(chuàng)新發(fā)展還存在不確定性，但是大家普遍認(rèn)可人工智能的蓬勃興起將帶來(lái)新的社會(huì)文明，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革，深刻改變?nèi)藗兊纳a(chǎn)生活方式，是一場(chǎng)影響深遠(yuǎn)的科技革命。Car

情報(bào)局1.3.3人工智能發(fā)展的啟示人工智能的發(fā)展充滿未知且曲折起伏的探索，通過(guò)總結(jié)其發(fā)展歷程中的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，我們可以得到以下啟示：（1）尊重發(fā)展規(guī)律是推動(dòng)學(xué)科健康發(fā)展的前提?？茖W(xué)技術(shù)的發(fā)展有其自身的規(guī)律，人工智能學(xué)科發(fā)展需要基礎(chǔ)理論、數(shù)據(jù)資源、計(jì)算平臺(tái)、應(yīng)用場(chǎng)景的協(xié)同驅(qū)動(dòng)，當(dāng)條件不具備時(shí)很難實(shí)現(xiàn)重大突破。Car

情報(bào)局1.3.3人工智能發(fā)展的啟示（2）基礎(chǔ)研究是學(xué)科可持續(xù)發(fā)展的基石。加拿大多倫多大學(xué)杰弗里·辛頓教授堅(jiān)持研究深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30年，奠定人工智能蓬勃發(fā)展的重要理論基礎(chǔ)。谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期深入研究神經(jīng)科學(xué)啟發(fā)的人工智能等基礎(chǔ)問(wèn)題，取得了阿爾法狗等一系列重大成果。DeepMind照片新算法，識(shí)別野生動(dòng)物準(zhǔn)確率超過(guò)96%Car

情報(bào)局1.3.3人工智能發(fā)展的啟示（3）應(yīng)用需求是科技創(chuàng)新的不竭之源。引領(lǐng)學(xué)科發(fā)展的動(dòng)力主要來(lái)自于科學(xué)和需求的雙輪驅(qū)動(dòng)。人工智能發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力除了知識(shí)與技術(shù)體系內(nèi)在矛盾外，貼近應(yīng)用、解決用戶需求是創(chuàng)新的最大源泉與動(dòng)力。比如人工智能專家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用的突破，近年來(lái)安防監(jiān)控、身份識(shí)別、無(wú)人駕駛、因特網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析等實(shí)際應(yīng)用需求帶動(dòng)了人工智能的技術(shù)突破。Car

情報(bào)局1.3.3人工智能發(fā)展的啟示（4）學(xué)科交叉是創(chuàng)新突破的“捷徑”。人工智能研究涉及信息科學(xué)、腦科學(xué)、心理科學(xué)等，人工智能的出現(xiàn)本身就是學(xué)科交叉的結(jié)果。特別是腦認(rèn)知科學(xué)與人工智能的成功結(jié)合，帶來(lái)了人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾十年的持久發(fā)展。智能本源、意識(shí)本質(zhì)等一些基本科學(xué)問(wèn)題正在孕育重大突破，對(duì)人工智能學(xué)科發(fā)展具有重要促進(jìn)作用。Car

情報(bào)局1.3.3人工智能發(fā)展的啟示（5）寬容失敗是支持創(chuàng)新的題中應(yīng)有之義。任何學(xué)科的發(fā)展都不可能一帆風(fēng)順，任何創(chuàng)新目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)都不會(huì)一蹴而就。人工智能60余載的發(fā)展生動(dòng)地詮釋了一門學(xué)科創(chuàng)新發(fā)展起伏曲折的歷程。可以說(shuō)沒(méi)有過(guò)去發(fā)展歷程中的“寒冬”就沒(méi)有今天人工智能發(fā)

展新的春天。Car

情報(bào)局1.3.3人工智能發(fā)展的啟示（6）實(shí)事求是設(shè)定發(fā)展目標(biāo)是制定學(xué)科發(fā)展規(guī)劃的基本原則。達(dá)到全方位類人水平的機(jī)器智能是人工智能學(xué)科宏偉的終極目標(biāo)，但是需要根據(jù)科技和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平來(lái)設(shè)定合理的階段性研究目標(biāo)，否則會(huì)有挫敗感從而影響學(xué)科發(fā)展，人工智能發(fā)展過(guò)程中的幾次低谷皆因不切實(shí)際的發(fā)展目標(biāo)所致。Car

情報(bào)局1.3.5新圖靈測(cè)試數(shù)十年來(lái)，研究人員一直使用圖靈測(cè)試來(lái)評(píng)估機(jī)器仿人思考的能力，但是這個(gè)針對(duì)人工智能的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)使用了60年之久，研究者認(rèn)為應(yīng)該更新?lián)Q代，開(kāi)發(fā)出新的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，以驅(qū)動(dòng)人工智能研究在現(xiàn)代化的方向上更進(jìn)一步。新的圖靈測(cè)試會(huì)包括更加復(fù)雜的挑戰(zhàn)，像是由加拿大多倫多大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家赫克托·萊維斯克所建議的“威諾格拉德模式挑戰(zhàn)”。這個(gè)挑戰(zhàn)要求人工智能回答關(guān)于語(yǔ)句理解的一些常識(shí)性問(wèn)題。例如：“這個(gè)紀(jì)念品無(wú)法裝在棕色手提箱內(nèi)，因?yàn)樗罅?。?wèn)：什么太大了？回答0表示紀(jì)念品，回答1表示手提箱?！盋ar

情報(bào)局1.3.5新圖靈測(cè)試馬庫(kù)斯的建議是在圖靈測(cè)試中增加對(duì)復(fù)雜資料的理解，包括視頻、文本、照片和播客。比如，一個(gè)計(jì)算機(jī)程序可能會(huì)被要求“觀看”一個(gè)電視節(jié)目或者YouTube視頻，然后根據(jù)內(nèi)容來(lái)回答問(wèn)題，像是“為什么電視劇《絕命毒師》中，老白打算甩開(kāi)杰西？”Car

情報(bào)局1社會(huì)進(jìn)步取代了傳統(tǒng)勞動(dòng)2未來(lái)的五個(gè)重要崗位第4節(jié)1.4人工智能時(shí)代需要的人才毫無(wú)疑問(wèn)，人工智能已經(jīng)走進(jìn)我們的生活，成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步最重要的力量。那么，在人工智能時(shí)代，人才需求在哪里？需要什么樣的人才？如何成為人工智能時(shí)代需要的人才？Car

情報(bào)局1.4.1社會(huì)進(jìn)步取代了傳統(tǒng)勞動(dòng)現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展很快，很多物聯(lián)網(wǎng)智能化應(yīng)用場(chǎng)景都出現(xiàn)在現(xiàn)在生活當(dāng)中，商場(chǎng)，學(xué)校，機(jī)構(gòu)，地鐵，商業(yè)街等，智能化場(chǎng)景無(wú)處不在。機(jī)器人便是人工智能領(lǐng)域最杰出的作品，像安保機(jī)器人、舞蹈機(jī)器人、銀行機(jī)器人客服、機(jī)器人保姆、倉(cāng)庫(kù)機(jī)器人等。人工智能大力發(fā)展，代替了很多傳統(tǒng)崗位，所以要想不被時(shí)代淘汰，就必須終身學(xué)習(xí)，不斷研究生存技巧，不斷前進(jìn)，才會(huì)有更好的生活，才能活下來(lái)。Car

情報(bào)局1.4.1未來(lái)的五個(gè)重要崗位調(diào)查表明，未來(lái)，工作將發(fā)生改變。由于人工智能的興起，已經(jīng)有不少新的就業(yè)機(jī)會(huì)/職業(yè)崗位被創(chuàng)造出來(lái)。在這些與人工智能相關(guān)的工作中，最常見(jiàn)的是人工智能軟件工程師。同時(shí)，其他技術(shù)水平較低，與人工智能關(guān)系不是那么直接的崗位也在不斷涌現(xiàn)。例如有bot（機(jī)器人）撰稿人，他們專門撰寫用于bot和其他會(huì)話界面的對(duì)話；有新的用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師，這類工作主要產(chǎn)生自智能音箱和虛擬個(gè)人助理這樣的新興市場(chǎng)；研究知識(shí)產(chǎn)權(quán)系統(tǒng)的律師以及報(bào)道人工智能的記者，這些崗位的需求也在增多。Car

情報(bào)局1.4.1未來(lái)的五個(gè)重要崗位有研究報(bào)告指出，盡管人工智能技術(shù)將取代人類部分現(xiàn)有的工作崗位，但同時(shí)也將創(chuàng)造出新的就業(yè)崗位。預(yù)測(cè)表明，與過(guò)去所有的其他顛覆性技術(shù)一樣，將為人們帶來(lái)許多新的就業(yè)機(jī)會(huì)。Car

情報(bào)局1.4.1未來(lái)的五個(gè)重要崗位得益于人工智能技術(shù)的興起，以下五個(gè)行業(yè)崗位呈現(xiàn)出顯著的增長(zhǎng)趨勢(shì)：（1）數(shù)據(jù)科學(xué)家。屬于分析型數(shù)據(jù)專家中的一個(gè)新類別，他們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析來(lái)了解復(fù)雜的行為、趨勢(shì)和推論，發(fā)掘隱藏的一些見(jiàn)解，幫助企業(yè)做出更明智的業(yè)務(wù)決策。數(shù)據(jù)科學(xué)家是“部分?jǐn)?shù)學(xué)家，部分計(jì)算機(jī)科學(xué)家和部分趨勢(shì)科學(xué)家的集合體”。Car

情報(bào)局1.4.1未來(lái)的五個(gè)重要崗位以下是數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用的一些例子：Netflix通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘電影觀看模式，了解用戶興趣，再利用這些數(shù)據(jù)來(lái)做出Netflix原創(chuàng)劇的制作決定。Target使用消費(fèi)者數(shù)據(jù)來(lái)確定主要客戶群，并且對(duì)客戶群中獨(dú)特的購(gòu)物行為進(jìn)行分析，從而能引導(dǎo)消息傳遞給不同的受眾。寶潔公司利用時(shí)間序列模型能夠更加清晰地了解未來(lái)的產(chǎn)品需求，從而幫助公司規(guī)劃出合適的生產(chǎn)量。由于人工智能推動(dòng)了創(chuàng)造和收集數(shù)據(jù)的趨勢(shì)發(fā)展，所以我們也可以看到未來(lái)對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求也將日益增加。Car

情報(bào)局1.4.1未來(lái)的五個(gè)重要崗位（2）機(jī)器學(xué)習(xí)工程師。大多數(shù)情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)工程師都是與數(shù)據(jù)科學(xué)家合作來(lái)同步他們的工作。因此，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的需求可能也會(huì)出現(xiàn)類似于數(shù)據(jù)科學(xué)家需求增長(zhǎng)的趨勢(shì)。數(shù)據(jù)科學(xué)家在統(tǒng)計(jì)和分析方面具有更強(qiáng)的技能，而機(jī)器學(xué)習(xí)工程師則應(yīng)該具備計(jì)算機(jī)科學(xué)方面的專業(yè)知識(shí)，他們通常需要更強(qiáng)大的編碼能力?，F(xiàn)在，每個(gè)行業(yè)都希望能應(yīng)用人工智能技術(shù)，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)的需求也就無(wú)處不在，因此，人工智能也將繼續(xù)推動(dòng)社會(huì)對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)工程師高需求趨勢(shì)的發(fā)展。除此之外，圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、醫(yī)藥和網(wǎng)絡(luò)安全等類型的企業(yè)，也面臨著缺乏合適技能和知識(shí)的勞動(dòng)力這一問(wèn)題的挑戰(zhàn)。Car

情報(bào)局1.4.1未來(lái)的五個(gè)重要崗位（3）數(shù)據(jù)標(biāo)簽專業(yè)人員。隨著數(shù)據(jù)收集幾乎在每個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)普及，數(shù)據(jù)標(biāo)簽專業(yè)人員的需求也將在未來(lái)呈現(xiàn)激增之勢(shì)。事實(shí)上，在人工智能時(shí)代，數(shù)據(jù)標(biāo)簽可能會(huì)成為藍(lán)領(lǐng)工作。IBM沃森團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人GuruBanavar表示“數(shù)據(jù)標(biāo)簽將變成數(shù)據(jù)的管理工作，你需要獲取原始數(shù)據(jù)、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，并使用機(jī)器來(lái)進(jìn)行收集?！睒?biāo)簽可以讓人工智能科學(xué)家訓(xùn)練機(jī)器新任務(wù)。Banavar繼續(xù)解釋道：“假設(shè)你想訓(xùn)練一臺(tái)機(jī)器來(lái)識(shí)別飛機(jī)，你有100萬(wàn)張照片，其中有一些照片里邊有飛機(jī)，有一些沒(méi)有飛機(jī)。那你需要有人先來(lái)教會(huì)計(jì)算機(jī)哪些圖像有飛機(jī)，哪些又沒(méi)有飛機(jī)?！边@就是標(biāo)簽的用處所在。Car

情報(bào)局1.4.1未來(lái)的五個(gè)重要崗位（4）AI硬件專家。人工智能領(lǐng)域內(nèi)另外一種日益增長(zhǎng)的藍(lán)領(lǐng)工作是負(fù)責(zé)創(chuàng)建AI硬件（如GPU芯片）的工業(yè)操作工作。例如英特爾為機(jī)器學(xué)習(xí)專門打造芯片，同時(shí)，IBM和高通正在創(chuàng)建反映神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)并且可以像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣運(yùn)行的硬件架構(gòu)。臉書(shū)AI研究總監(jiān)YannLeCun表示，臉書(shū)也在幫助高通開(kāi)發(fā)與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的技術(shù)。隨著人工智能芯片和硬件需求的不斷增長(zhǎng)，致力于生產(chǎn)這些專業(yè)產(chǎn)品的工業(yè)制造業(yè)工作崗位需求將會(huì)有所增長(zhǎng)。Car

情報(bào)局1.4.1未來(lái)的五個(gè)重要崗位（5）數(shù)據(jù)保護(hù)專家。由于有價(jià)值的數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)模型和代碼不斷增加，未來(lái)也會(huì)出現(xiàn)對(duì)于數(shù)據(jù)保護(hù)的需求，因此也就會(huì)產(chǎn)生對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)保護(hù)IT專家的需求。信息安全控制的許多層面和類型都適用于數(shù)據(jù)庫(kù)，包括：訪問(wèn)控制、審計(jì)、認(rèn)證、加密、整合控制、備份、應(yīng)用安全和數(shù)據(jù)庫(kù)安全應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法。數(shù)據(jù)庫(kù)在很大程度上是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)安全措施（如防火墻和基于網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)）來(lái)抵御黑客攻擊。保護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)及其中的程序、功能和數(shù)據(jù)的安全這一工作將變得越來(lái)越重要。Car

情報(bào)局1.4.1未來(lái)的五個(gè)重要崗位正如Frost&Sullivan高級(jí)副總裁安德魯·米洛伊所說(shuō)：“實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型所缺少的人力資源將會(huì)降低技術(shù)采用和實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的速度。人工智能會(huì)創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)。隨著新型、顛覆性技術(shù)的出現(xiàn)，新的高技能工作崗位也會(huì)出現(xiàn)。而沒(méi)有人類工作者，這些技術(shù)的實(shí)施是不可能實(shí)現(xiàn)的事情?！比斯ぶ悄苁侨祟愇磥?lái)實(shí)現(xiàn)連續(xù)統(tǒng)一目標(biāo)的一個(gè)步驟。人工智能技術(shù)所創(chuàng)建的工作能夠讓生活更輕松，將人類工作者從瑣碎的工作任務(wù)中解放出來(lái)。而當(dāng)前人工智能技術(shù)的傳播速度和普及趨勢(shì)在給我們創(chuàng)造更多就業(yè)機(jī)會(huì)的同時(shí)，也意味著人們面臨著一個(gè)新的挑戰(zhàn)，需要培訓(xùn)工作人員轉(zhuǎn)向這些新職位。Car

情報(bào)局1安全問(wèn)題不容忽視2設(shè)定倫理要求3強(qiáng)力保護(hù)個(gè)人隱私第5節(jié)1.5人工智能與安全跟其他高科技一樣，人工智能也是一把雙刃劍。認(rèn)識(shí)人工智能的社會(huì)影響，正在日益得到人們的重視。2018年2月，牛津大學(xué)、劍橋大學(xué)和OpenAI公司等14家機(jī)構(gòu)共同發(fā)布題為《人工智能的惡意使用：預(yù)測(cè)、預(yù)防和緩解》的報(bào)告，指出人工智能可能給人類社會(huì)帶來(lái)數(shù)字安全、物理安全和政治安全等潛在威脅，并給出了一些建議來(lái)減少風(fēng)險(xiǎn)。Car

情報(bào)局1.5.1安全問(wèn)題不容忽視人工智能的飛速發(fā)展一定程度上改變了人們的生活，但與此同時(shí)，由于人工智能尚處于初期發(fā)展階段，該領(lǐng)域的安全、倫理、隱私的政策、法律和標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題引起人們的日益關(guān)注，直接影響人們與人工智能工具交互對(duì)其的信任。有些研究者認(rèn)為，讓計(jì)算機(jī)擁有智商是很危險(xiǎn)的，它可能會(huì)反抗人類。這種隱患已經(jīng)在多部電影中出現(xiàn)過(guò)，其關(guān)鍵是允不允許機(jī)器擁有自主意識(shí)的產(chǎn)生與延續(xù)，如果使機(jī)器擁有自主意識(shí)，則意味著機(jī)器具有與人同等或類似的創(chuàng)造性、自我保護(hù)意識(shí)、情感和自發(fā)行為。Car

情報(bào)局1.5.1安全問(wèn)題不容忽視人工智能最大的特征是能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)人類干預(yù)的，基于知識(shí)并能夠自我修正地自動(dòng)化運(yùn)行。在開(kāi)啟人工智能系統(tǒng)后，人工智能系統(tǒng)的決策不再需要操控者進(jìn)一步的指令，這種決策可能會(huì)產(chǎn)生人類預(yù)料不到的結(jié)果。設(shè)計(jì)者和生產(chǎn)者在開(kāi)發(fā)人工智能產(chǎn)品的過(guò)程中可能并不能準(zhǔn)確預(yù)

知某一產(chǎn)品會(huì)存在的可能風(fēng)險(xiǎn)。因此，對(duì)

于人工智能的安全問(wèn)題不容忽視。

1.5.1安全問(wèn)題不容忽視由于人工智能的程序運(yùn)行并非公開(kāi)可追蹤，其擴(kuò)散途徑和速度也難以精確控制。在無(wú)法利用已有傳統(tǒng)管制技術(shù)的條件下，想要保障人工智能的安全，必須另辟蹊徑，保證人工智能技術(shù)本身及在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用都遵循人類社會(huì)所認(rèn)同的倫理原則。Car

情報(bào)局1.5.2設(shè)定倫理要求人工智能是人類智能的延伸，也是人類價(jià)值系統(tǒng)的延伸。在其發(fā)展的過(guò)程中，應(yīng)當(dāng)包含對(duì)人類倫理價(jià)值的正確考量。設(shè)定人工智能技術(shù)的倫理要求，要依托于社會(huì)和公眾對(duì)人工智能倫理的

深入思考和廣泛共識(shí)，并遵循一

些共識(shí)原則：Car

情報(bào)局1.5.2設(shè)定倫理要求一是人類利益原則，即人工智能應(yīng)以實(shí)現(xiàn)人類利益為終極目標(biāo)。這一原則體現(xiàn)對(duì)人權(quán)的尊重、對(duì)人類和自然環(huán)境利益最大化以及降低技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和對(duì)社會(huì)的負(fù)面影響。在此原則下，政策和法律應(yīng)致力于人工智能發(fā)展的外部社會(huì)環(huán)境的構(gòu)建，推動(dòng)對(duì)社會(huì)個(gè)體的人工智能倫理和安全意識(shí)教育，讓社會(huì)警惕人工智能技術(shù)被濫用的風(fēng)險(xiǎn)。此外，還應(yīng)該警惕人工智能系統(tǒng)作出與倫理道德偏差的決策。Car

情報(bào)局1.5.2設(shè)定倫理要求二是責(zé)任原則，即在技術(shù)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用兩方面都建立明