從簡單的娛樂游戲到輔助人類智慧決策的工具，人工智能正更加廣泛地應用到人們的生活中。盡管人工智能仍處于“嬰兒期”，但它的時代或許正悄悄到來。
人工智能最重要的特征是有學習能力
關于人工智能，學界尚沒有統一的準確定義。通常認為，人工智能的核心是算法，是一套利用機器智能解決問題的手段。“過去的算法，人類給計算機下達指令來解決問題;現在，我們只要告訴計算機想解決的問題，它就可以自行選擇算法來解決，這是人工智能帶來的根本性變革。”人工智能專家鄧力說。“比如給瓶子安裝蓋子，如果只是機器人重復加裝動作，不是真正的人工智能。只有機器人能根據瓶子方位的變化做出相應調整，并能對突發狀況做出正確反應，才稱得上是人工智能。”百度研究院院長林元慶說。
鄧力認為，人工智能最重要的特征是有學習能力，即機器能根據以往的經驗來不斷優化算法。例如“阿爾法狗”就能梳理決策模式，并從之前的比賽中吸取經驗，平時也會通過跟自己下棋來強化學習。
人工智能并不是一個新名詞。上世紀50年代，科學家就提出了人工智能概念，并于上世紀70年代掀起了一個小高潮。但當時算法采用的是符號邏輯推理規則，缺乏自我學習能力。80年代，科學家改進了機器學習模型，但智能水平依舊較低，有價值的成果寥寥無幾，人工智能研究進入低潮期。
大約10年前，一種被稱為深度學習的新的機器學習方法，讓人工智能的算法更智能。“深度學習通過多層結構算法，讓機器對數據集的‘特征’進行篩選和提取，通過反復訓練，最終獲得了提取抽象概念的能力。”鄧力說。
微軟人工智能及微軟研究事業部負責人沈向洋博士表示，當前人工智能火起來主要有三個原因：互聯網大量的數據、強大的運算能力以及深度學習的突破。“深度學習是機器學習方法之一，是讓計算機從周圍世界或某個特定方面的范例中學習從而變得更加智能的一種方式。”
深度學習的廣泛應用離不開計算機硬件的發展。浙江大學計算機科學與技術學院教授蔡登說，深度學習又叫深度神經網絡模型，以前計算機硬件不行，沒法學習很深的神經網絡，隨著計算機性能大幅提升，訓練很多層數的神經網絡成為可能。
有專家把人工智能的特點概括為“數據多了、計算大了、層次深了”。鄧力認為，隨著神經網絡研究的深入，計算機視覺和聽覺等有望讓算法越來越精確。未來，計算機對自然語言的應用將大幅提高，電腦可以聽懂、讀懂人類平常所用的語言，而不僅僅是機器指令。
“人工智能擁有計算機視覺、語音識別、自然語言處理等能力，與之對應，它就能像人一樣看、聽、理解事物。隨著技術的發展，人工智能可以達到甚至超過人類的識別精度。”林元慶說。
人工智能為人們決策提供支撐
“廣州到武漢、長沙、岳陽的票十分充足，其中，余票最多的是廣州到武漢，還有1534張。不過，車次主要是K字頭和普列，基本都是無座票，一站到底，路途會比較辛苦……”這是國內某媒體寫稿機器人的“處女作”。這篇出自人工智能之手的報道，粗看上去與記者寫的報道沒有差別。
人工智能應用到新聞生產得益于它對數據、語義等的理解和處理能力。人工智能通過大量數據的學習，模仿甚至理解相對固定的新聞寫作方式，并依靠算法迅速篩選、整合出內容。
專家預測，2020年將有500億臺相互連接的智能設備，每天將產生海量數據。大數據在推進人工智能發展的同時，人工智能也反過來釋放了大數據的潛能。“大數據并非高純度的石油，而是含金量非常低的貧礦石。其數據量大、種類繁雜、價值密度低以及瞬息萬變的特點，使得存儲、統計、分析和呈現分類以及調用都異常困難。”人工智能專家、馭勢科技聯合創始人吳甘沙說，人工智能的研究方法和應用技術，如自然語言語義分析、信息提取、知識表現等，正在逐步地應用于大數據技術的前沿領域，結合預測分析方法，就能挖掘大數據蘊含的規律和價值，從而為人類決策提供支撐。
吳甘沙認為，人工智能幫助大數據分析的方式有很多，既能“見微”，即從小處細微的、個性化的洞察;又能“知著”，即看到宏觀的變化規律。“比如，從前商家只能關注花錢的客戶，人工智能則能幫忙發現潛在的消費群體，或者發掘老客戶的新興趣，實現用戶體驗和消費需求反饋。”
人工智能和大數據結合還給精準醫療帶來了福音。專家介紹，醫療的精準建立在數據分析之上。對于很多疾病，尤其是罕見病，找到基因上微小的變化就可能找到了解決方案，但這意味著巨大的計算量，沒有深度學習之前這幾乎是不可想象的。現在，類似IBM人工智能“沃森”、百度大腦等應用了深度學習的計算處理系統，就可能通過已有數據進行訓練，找出規律，幫助診斷疾病、研發新藥。
計算機能像人一樣“聽”和“看”
安徽國家普通話水平考場里迎來了一位新“考官”，考生讀完一段文字，這位“考官”立馬就能打出分數。
評判口語發音標準的“考官”是一款人工智能程序，它運用的是科大訊飛智能口語評測技術。該技術已經應用于全國所有省份的國家普通話水平智能測試中，具有極高的精確度。
人工智能在語音識別上的突破，讓機器能夠像人一樣去“聽”。“聽”懂之外，它還能通過對語音的不斷學習，準確地轉換出相應文本。目前，人工智能技術已經應用到一些語音助理、語音輸入、家庭管家等產品中。不用打字，人們說話就能完成遠程控制。
借助計算機視覺，人工智能還學會了“看”，具備識別出物體、場景和活動的能力。比如一些大型會議、活動舉辦時期，所在區域的人口流動量會瞬間擴大，這就加大了安防監控的難度。基于深度學習訓練出來的人臉識別技術，能對海量視頻監控數據、圖像數據進行實時對照處理，遇到突發情況能快速響應。全國信息技術標準化委員會生物特征識別分委會專家委員張鑫說，機器“看”的人臉越多，訓練數據越大，理解就越深，它對人臉的判斷也會更準確、更迅速。
刷臉識別也給人們生活帶來很多便利。過去，到銀行開戶必須拿著身份證驗證身份，不僅耽誤時間，也給一些行動不便者帶來麻煩。借助人工智能人臉識別系統，人們在網上就能完成實名驗證。
張鑫認為，未來，到商場購物、去銀行取錢、乘高鐵坐飛機等各種服務場景都將受益于人工智能的應用。
此外，人工智能被認為是能夠推動無人駕駛汽車商業化的關鍵技術。處理好復雜的環境信息，是無人駕駛發展必須解決的問題。吳甘沙說，人工智能在環境感知、駕駛決策、路徑規劃、語音手勢識別、眼球追蹤、駕駛員監控和自然語言交互等功能方面的應用，能夠幫助汽車應對復雜的路況，從而實現安全和舒適的自動駕駛。
讓人工智能更加“智慧”是科學家努力的方向之一。比如，越來越多的研究試圖將人工智能與腦科學連接起來。近年來，科學家正嘗試將生物智能和機器智能互聯互通，以達到更高級的人工智能形態。通過與神經學、生物學的結合，最終發展出能理解人類感情和文化的人工智能。
林元慶說，幫助人類擁有更好的生活，是人工智能的根本出發點和落腳點。現在，人工智能雖然可以幫助人們完成一部分工作，但在創造力方面還有很大空間。樂觀的科學家估計，不久的將來，人工智能將更“智慧”，會和互聯網一樣成為我們生活中不可缺少的一部分。
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人工智能或許會對法律規范、道德倫理等產生沖擊
你會愛上機器人嗎
美國一家公司生產的超仿真機器人Sophia曾在電視節目上與人類對答如流，成為“網紅”機器人。對話中，Sophia流露出的喜悅、驚奇、厭惡等表情真實得令人贊嘆，網友驚呼：快和真人分不清了!
技術往往是一把雙刃劍。人工智能在迅速發展的同時，也帶來了一些困惑和挑戰。人工智能會產生自主意識和情感嗎?會不會因此給人類社會帶來沖擊?
法律爭議
假設無人車傷了人，那么是開發者負責還是駕駛公司負責
關于人工智能帶來的“倫理困境”，讓很多專家感到糾結。盡管這樣的場景在目前還只存在于設想中：一輛載滿乘客的無人駕駛汽車正在行駛，遭遇一位孕婦橫穿馬路的突發狀況，如果緊急剎車可能會翻車傷及乘客，但不緊急剎車可能會撞到孕婦。這種情況下，無人車會怎么做?
如果司機是人，那個瞬間完全取決于人的清醒判斷，甚至是本能或直覺。可當人工智能陷入人類“倫理困境”的極端情景時，其每一步都是通過算法設定好了的。
“無人車依靠的是人工智能大腦，它目前不可能做超出人類算法中所設定范圍的行為決策。”浙江大學計算機學院教授吳飛說，將全國每年的交通事故數據“喂”給計算機，人工智能可以學習海量數據里隱含的各種行為模式。簡單來說，就是無人車會從以往案例數據庫中選取一個與當前情景較相似案例，然后根據所選取案例來實施本次決策。
但遇到完全陌生的情景，計算機會怎么辦?“無人車第一個選擇仍然是搜索，即在‘大腦’中迅速搜索和當前場景相似度大于一定閾值的過往場景，形成與之對應的決斷。如果計算機搜索出來的場景相似度小于閾值，即找不到相似場景，則算法可約束無人車隨機選擇一種方式處理。”吳飛說。“程序員可通過代碼來約定無人車如何做，但這種約定始終要遵循普遍的社會倫理。這個過程中，程序員要和倫理學家一同參與把關，程序員要將符合倫理的決策用代碼的形式體現出來，輸入到系統中。”吳飛認為。
無人車傷害了人類，誰來負責呢?“當前人工智能尚未達到類人智能或超人智能水平，不能將人工智能作為行為主體對待。”浙江大學教授盛曉明說，從技術角度看，現在技術實現層次還很低，行為體出了問題肯定只能找它的設計者。從哲學角度看，賦予人工智能“主體”地位很荒誕。“主體”概念有一系列限定，譬如具有反思能力、主觀判斷能力以及情感和價值目標設定等。人工智能不是嚴格意義上的“智能”。
“人工智能表現出來的智能以及對人類社會道德行為規范的掌握和遵循，是基于大數據學習結果的表現，和人類主觀意識有本質的不同。人工智能不是生物，構不成行為主體，傳統司法審判無法照搬到人工智能身上。因此，人工智能不可以作為社會責任的承擔者。”中國社科院社會學研究所副研究員趙聯飛持同樣觀點。
“以無人車為例，究竟由人工智能開發者負責，還是無人駕駛公司負責甚至任何的第三方負責，或者這幾者在何種情形下各自如何分擔責任，應當在相關人工智能的法律法規框架下通過制訂商業合同進行約定。”趙聯飛說。
情感迷思
人與人工智能出現類夫妻、父女等情感，將考問現代倫理規范
科幻影迷一定不會忘記這幾個片段：電影《機械姬》的結尾，機器人艾娃產生了自主意識，用刀殺了自己的設計者;在電影《她》中，人類作家西奧多和化名為薩曼莎的人工智能操作系統產生了愛情。只可惜，西奧多發現薩曼莎同時與很多用戶產生了愛情，二者所理解的愛情原來根本不是一回事。
盡管科幻電影對人工智能的描述偏向負面，但它也在一定程度上表達了人類的焦慮和擔憂。現實中，人工智能會擁有自主意識，和人類會產生情感嗎?“這要取決于如何界定‘產生’一詞。人工智能的自主性，仍然取決于所學習的樣板和過程。正如阿爾法狗對每一步對弈的選擇是從海量可能棋局中選擇一種走法一樣，這種自主在終極意義上是一種有限的自主，它實際上取決于所學習的那些內容。”在趙聯飛看來，人工智能意識和情感的表達，是對人類意識和情感的“習得”，而不會超過這個范圍。
機器能不能超出對人類的學習，主動產生意識和情感?吳飛認為，以目前的研究來看，這是遙不可及的。但有一種假設的、可供探討的路徑是，通過把人的大腦認識通透，就可以造一個像人的大腦一樣的機器出來。“遺憾的是，我們對人的大腦如何產生意識和情感這些根本問題還了解不夠。”
人工智能越來越像人，人類對機器有了感情怎么辦?“人類是否會與人工智能產生感情，將取決于這種過程是否給人類帶來愉悅。正如互聯網發展早期的一句常用語所說——在互聯網上，沒人知道你是一條狗。這表明，當人類在不知道溝通者的身份時，只要對方能夠給自己帶來愉悅，感情就可能產生。”趙聯飛認為，這可能會對人類的交往模式帶來影響。比如說，未來，知識型的人工智能可以回答人們能夠想到的很多問題，從而導致個體學習方式、生活方式乃至社會化模式的變革。
假如人與人工智能出現類夫妻、父女等情感，將考問現代倫理規范。“如果社會主流意見認為這種關系符合倫理，人們可能傾向于以類似于夫妻、父女之間的倫理準則來調節二者之間的關系;但如果人們始終認為，人與人工智能之間的關系是人占主導地位的‘游戲關系’，那么相應的倫理標準也就無從談起。”趙聯飛說。
未雨綢繆
專家建議完善人工智能技術規范和法律約束
面對人工智能帶來的種種沖擊，專家認為，上世紀50年代美國科幻小說家阿西莫夫提出的機器人三大定律，今天依然有借鑒意義。這三大定律是：機器人不得傷害人，也不得見人受到傷害而袖手旁觀;機器人應服從人的一切命令，但不得違反第一定律;機器人應保護自身的安全，但不得違反第一、第二定律。“歸根結底，人是智能行為的總開關。”吳飛認為，人類完全可以做到未雨綢繆，應對人工智能可能帶來的威脅。“開發者應該始終把人工智能對社會負責的要求，放在技術進步的沖動之上。正如生物克隆技術，從提出克隆技術那一天開始，克隆的社會倫理問題就始終優先于克隆的技術問題。”趙聯飛認為，人類應該在開發人工智能的過程中，逐步積累控制人工智能的經驗和技術，尤其是防止人工智能失控的經驗和技術。
在技術上加強對人工智能的控制是完全可行的。“人工智能盡管日益高級，但究其根本，仍然是在智能程序對大量數據處理基礎上得到的結果。進行編程時，開發者可以通過程序對其進行安全設置。比如，如果識別出來是人類，要自動保持距離;不能做出攻擊性動作，從力學幅度上予以約束。”中科院自動化所研究員孫哲南說，還可以把人類的法律規范和道德要求用代碼的形式寫入機器，全部數字語言化，使其遵守人類的行為準則。“除了設計和建造要遵循技術規范，還可由政府有關部門牽頭，成立由人工智能技術專家、社會科學研究人員、政府管理人員為核心的人工智能管理委員會，對涉及人工智能的研究和開發項目進行審核評估，嚴格控制從技術轉化為產品的環節。”趙聯飛認為，此外，應從多個方面加強對人工智能的研究，跟蹤、了解人工智能的發展趨勢和實踐，開展以未來學為基本范式的研究。
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