人工智能可谓是当今社会的“明星”，得到了越来越多的关注，天下紧张国家险些都制订了自己的人工智能发展操持。
但人工智能的发展并不完备是一个技能问题，事实上，它对付人类社会的改变是多方面的，影响也是极为深远的。
本日，我想从一个人文社科学者的视角来和大家聊聊人工智能与未来社会。

从天下范围来看，人工智能迄今已发展了三波

什么是人工智能？我们轻微做一个定义。
人工智能便是对人类智能的模拟，并力争实现某些任务。

人工智能包括三方面的内容：第一个是打算智能，涉及到快速打算和影象存储能力。
在打算机科学家看来，人工智能首先是打算行为，即涉及到数据、算力和算法；第二个是感知智能，涉及到机器的视觉、听觉、触觉等感知能力，即机器可以通过各种类型的传感器对周围的环境信息进行捕捉和剖析，并在处理之后根据哀求作出合乎理性的应答与反应。
第三个是认知智能，即指机器具备的独立思考并办理问题的能力。
现在的人工智能紧张勾留在第一和第二层次，认知智能非常难做到，由于这涉及深度的语义理解。

我常常会在演讲中做问卷调查，例如会问，听众大概什么时候理解到人工智能。
很多人都会讲到阿尔法狗和李世石的对决，这便是中国绝大多数人理解中的人工智能。
实际上，绝大多数中国人理解的第一波人工智能已经是天下范围内的第三波人工智能。
也便是说，到目前为止，从天下范围来看，人工智能已经发展了三波。

第一波紧张是1950年到1970年，当时的紧张事情是打算机科学家在做机器推理系统，这个期间的理论流派被称为符号主义。
当然，在这个期间，也发明了最早期的神经网络和专家系统。
但是，当时美国非常希望把人工智能做一些实际的运用，例如用于机器翻译，但是当时的技能做不到，以是这一波在失落望中停滞。

第二波浪潮是1980年到2000年。
在第二波浪潮中，我们目前讲的统计学派、机器学习和神经网络等观点都已经提出。
这次浪潮中的主流理论流派被称为联结主义。

第三波是在2006年之后，这一次浪潮要得益于大数据的推广，而谷歌在个中发挥了主要的浸染。
谷歌用大数据成功地对流感进行了预测，并引起了美国卫生部门的关注，这是大数据和人工智能密切关联的最主要例子。
在这一波浪潮中，人工智能技能及其运用都有了极大的提高：算力提高，数据量增大，同时以神经网络为中央的算法也取得巨大的打破，以是在大数据的加持下，人工智能进入了人们的生活。
这也便是我们中国人感想熏染到的这波浪潮。

关于人工智能，有三个干系观点须要弄清楚：第一个是弱人工智能，第二个是强人工智能，第三个是超人工智能。

弱人工智能是专用人工智能。
它很难直接用在别的场景中。

现在很多科学家的空想是什么？是做强人工智能，也便是通用人工智能，这样的人工智能可以有更多运用，可以迁移在其他的运用处景中。

那么，什么是超人工智能？顾名思义，便是超过人类的智能。
超人工智能现在还不存在，我们也希望它永久不要存在，否则就会对人类的意义进行颠覆。

很多专家都对通用人工智能的未来可能进行了谈论。
例如，美国科学家和发明家库兹韦尔就认为，通用人工智能在这个世纪的30年代或40年代就有可能会超过人类，并把这一天年作是奇点。
库兹韦尔为此还专门成立了极具创新力的奇点大学，来推动人类的快速进步，以避免人工智能真正超过人类。

西方与库兹韦尔的类似不雅观点并不但是少数。
例如，英国牛津大学著名未来学家尼克·博斯特罗姆就认为，超级智能在未来超过人类是非常有可能的。
他认为，超级人工智能有多种形态，并且这样的智能可以得到普遍性的智力，并全面对人类形成威胁或替代人类。
博斯特罗姆将超级智能分为三种形式，一是高速超级智能，二是集体超级智能，三是高本色的超级智能。
高速超级智能便是跟人脑相似，但是速率要快于人脑的智能。
用博斯特罗姆的话来讲，高等超速智能便是可以完成人类智能做的所有事情，但是速率会快很多。
这种全脑的仿真系统速率如果比人脑快1万倍，可以在几秒钟就读完一本书；如果比人脑快100万倍的话，那么超级智能就可以在一个事情日完成人类1000年的智力事情。
集体超级智能便是由非常多数量的小型智能组成，并且在许多通用性领域，这种智能的整体性能都大大超过现有的认知系统。
集体智能最善于办理被分为各个子问题的问题，可以同时找到并单独验证各个子问题的办理方案。
博斯特罗姆认为，集体超级智能的整合办法既可以是疏松的，也可以是紧密的，即可以形成一个统一的智能体。
高本色超级智能便是和人类大脑一样快，但是聪明程度与人类比较有质的超越的系统。
博斯特罗姆认为，这种高本色智能同人类智能比较，就像是人类智能与大象、海豚和猩猩的智能比较一样。
他认为，未来的超级智能可以得到一套新的认知模块，并通过繁芜知识工程的建构使得通用智能得到新的上风。

人工智能是新一轮科技革命和家当变革的关键力量

为什么人工智能如此主要？由于人工智能所代表的是第四次工业革命。
到目前为止我们已经经历了三次工业革命。
第一次工业革命以蒸汽机为根本，代表性国家是英国。
第二次工业革命以电力革命和内燃机革命为根本，代表性国家是德国和美国。
个中德国的定义权更大一点，由于切实可用的发电机和有轨电车的发明人都是维尔纳·西门子，而汽车的发明人是卡尔·本茨，都是德国人。
电灯的紧张运用则是由美国人爱迪生推动。

第一次天下大战发生的缘故原由，在传统的教科书上每每强调说，英国和德国的抵牾紧张是由于殖民地引起的。
英国是老牌帝国，拥有广大的殖民地，而德国是新兴帝国，且殖民地较少，因此英国和德国由于殖民地展开了剧烈竞争。
这一结论是事实，但是这一结论或许忽略了背后更加深层次的一个缘故原由，那便是英国和德国在争夺科技的主导权。
英国是第一次工业革命的主导者，而德国则更多是第二次工业革命的主导者，以是英国不能容忍像德国这样的“新贵”崛起。
从表面上来看是争夺殖民地，由于殖民地代表着原材料产地和消费市场，但实际上两国在争夺对新兴科学技能的主导权。
在英国和德国争夺的过程当中，最大的受益者实在是美国，由于美国既有力地参与了第二次工业革命，同时它又没有与英国和德国展开直接的冲突，以是美国成为第二次工业革命最大的受益者。

第三次工业革命紧张是信息技能革命，其主导者是美国。
美国在主导第三次工业革命过程当中，碰着了两个有力的对手。
一个是苏联，另一个则这天本。
苏联在信息家当也进行了有效的布局，并且在军事工业、尖端技能以及数学家储备方面有上风。
但是由于其科技和家当系统编制的缘故原由，苏联并没有对高真个军事工业进行有效的民用转化，以是苏联的技能创新缺少运用支持。
日本在20世纪60年代之后，才逐步参与信息革命，但是日本进步非常快。
经由全体20世纪70年代的快速进步，在通产省的领导下，日本的芯片家当到80年代中期就对美国形成了压倒性上风。
到1985年时，日本企业和美国企业在半导体生产的市场霸占率方面发生了角色的变革，日本变成了第一，而美国变成了第二，其他国家的份额还占不到10%。
因此，美国采纳了一系列方法来打击日本信息家当的兴起，例如通过《广场协定》和《半导体协定》等对日本进行限定。
同时，在手提电脑家当兴起之后，美国又培养了新兴的互助伙伴，例如韩国的三星和中国台湾的台积电，并通过新的分工办法来打击日本的半导体企业。
日本半导体企业在20世纪90年代中期时，仍旧具有主导性的地位。
例如，1995年天下半导体企业前十中，NEC是第一，东芝排第二，日立制作所排第三，富士通排第八，三菱电机排第九。
到2005年时，东芝退后为第四，NEC退后为第十。
2018年，唯一排名天下半导体前十的东芝也卖出其半导体部门。
自此之后，日本的半导体企业险些完备退出世界市场的竞争。

在第四次工业革命中，最关键的技能是人工智能。
当然还有一些关联的技能，如物联网、区块链、超级打算、脑科学等。
但是由于人工智能在个中的浸染非常显著，因此这一次革命被称之为智能革命。
这意味着人工智能并不是一个大略的技能，而是一种计策性技能，是这一轮科技革命和家当变革的关键力量。
人工智能发展的好坏决定我们在这次工业革命竞争中是否具有主动权。

人工智能如何影响我们的生活

正如我前面所提到的，这一波人工智能已经进入了我们的生活。
大家在现实中，可以明确感想熏染到人工智能对社会生活的方方面面产生的巨大影响。
下面，我大略举几个例子。

人工智能对交通的影响就在于使得无人驾驶成为一种可能。
未来交通会更多表示三个元素：第一是新能源，第二是无人驾驶，第三是共享出行。
在人工智能技能的根本上，人们不必要拥有一辆车。
拥有车的目的是希望我们可以顺利、便捷且经济地从一个地方到达其余一个地方，但是由于无人驾驶技能的涌现，那么人们可能不再须要拥有一辆车，而是直接购买从出发地到目的地的出行做事。
现在的汽车制造商在未来可能须要向无人驾驶做事运营商的角色转变。
在这一过程中，汽车制造商就须要同现在的打车软件以及高清舆图公司等进行充分的整合与互助。
共享出行也使得我们之前的许多构造性问题得以办理。
例如，停车难一贯是城市治该当中最困难的问题，而这一问题可能会在共享出行的背景下得到有力的办理。
由于汽车都在路上行进，而不须要将车停在某个地方，这样就可以把大量的停车场资源重新腾出来，用作绿化或人们安歇的场所。

医疗也是困扰人类的一个难题。
医疗最大的问题便是，对付需求而言，医疗资源永久是不足用的，而人工智能则可以极大地扩展这一资源。
人工智能的上风就在于它可以把一些传统上由成熟年夜夫来完成的事情逐步实现自动化。
例如，在影像领域，人工智能就可以帮助影像科的年夜夫做更好的事情。
这里的思路一定是赞助，而不是替代。
由于医疗资源对人类而言永久是稀缺的，而很多年夜夫都在用大量的韶光做一些低真个、重复性的事情。
因此，当这部分重复性的事情被人工智能做了之后，年夜夫就可以做更好的科学研究，也可以更加温和地与患者互换，深入地理解病情，根据每个患者的详细状况做更好的治疗方案，等等。
其余，人工智能还可以把医疗资源向较为穷苦的地方进行扩展。
只要人工智能的技能实现打破之后，它的问题办理方案就会相对稳定。
其余，在5G技能的根本上，远程医疗就成为可能，重病患者可以在偏僻的地区通过远程设备进行手术或治疗。
其余，还可以利用人工智能技能进行药物挖掘，这样可以以更低的本钱、更短的韶光帮助人们去开拓治疗疑难杂症的新药。

人工智能用于教诲最大的意义在于，其可以推广自适应的教诲办法。
我们目前的教诲仍旧是多人一壁，由于老师的韶光是有限的，以是针对每个孩子的个性和特点很难做到因材施教。
但是，人工智能的系统却可以深入理解每一个孩子的受教诲状况，而且可以通过自适应系统不断地更加精准地理解每个孩子的实际状况，可以极大地提高学习效率。
此外，人工智能还可以在西席赞助以及学业评估等方面发挥巨大的浸染。

发展中国家发展人工智能面临的紧张寻衅

从天下范围来看，人工智能的发展对未来天下的构造可能会产生主要的影响。

美国在人工智能领域的超级权力仍旧很强。
例如，美国在通用打算硬件方面具有非常强的上风。
英伟达的GPU、谷歌的TPU、高通的智好手机芯片等都有着明显上风。
其余，美国的企业和高校在人工智能的算法框架都有非常强的上风。
在一些详细的运用处景当中，例如在特种机器人领域，波士顿动力的技能上风也是明显的。
在自动驾驶领域，谷歌和特斯拉也都是较为领先的企业。
此外，美国在一些原发性的创新领域上风也比较明显。

中国近年来在人工智能领域的发展较快。
我们在5G通信的布局当中，已经与发达国家同步，在某些方面乃至还领先于发达国家。
同时，在国家大计策的积极勾引之下，例如国务院在2017年印发了《新一代人工智能发展方案》之后，各部委也都印发了干系的人工智能推进操持，各省市也制订了干系的推进方案。
中国最大的上风是弘大的市场和相对整洁的消费群体。
中国人口数量较多，信息化程度也较高，这都是人工智能未来在各场景中快速运用和落地的根本。
整体来看，中国在根本芯片、算法框架以及生态等方面还有一些不敷，在根本理论和原生性的创新方面也有很大的提高空间。

在新的技能革命当中，发展中国家可能会处于尴尬和抵牾的位置。
一方面，发展中国家可以利用新型的学习办法以及开源软件等培养干系人才，并大大缩短追赶发达国家的韶光。
同时，智能化办法也有助于发展中国家战胜传统文化的限定。
但另一方面，智能革命也可能会进一步拉大发展中国家与发达国家的差距。
目前关键的问题是，西方发达国家并不愿意将人工智能等前沿技能转让给发展中国家，而当发展中国家在这些新兴技能领域中实现一定的打破性进展时，发达国家还会利用各种办法包括投资审查、出口掌握、限定科技和职员互换的办法来阻碍新兴国家的科技进步。
发达国家希望把这些技能长期掌握在自己手中，阻碍技能扩散来主导新一轮的科技革命。
从这个意义上来讲，发展中国家，特殊是根本较弱的发展中国家将会处在更加尴尬的田地。
那些以劳动力作为竞争上风的发展中国家将可能会进一步处于更加边缘的位置。
由于发达国家会把家当回撤并通过机器来推动生产，那么这些根本较差的发展中国家将越来越少地得到参与国际竞争和天下生产的机会。

目前天下上关于人工智能的干系法律规则、政策、原则等紧张是由西方发达国家来定义的。
例如，到目前为止，最有影响的“阿西洛马人工智能23原则”便是由马斯克等西方企业家推动而形成的。
其余，在人工智能领域最有影响的阿西莫夫“机器人三定律”也是由美国的科幻小说作家先提出，并成为西方在机器伦理领域最主要的原则。
今年6月，中国发布了“新一代人工智能管理原则”。
这是发展中国家第一次提出人工智能干系的管理准则，因此这一准则的发布具有非常主要的意义。
客不雅观来看，目前在国际社会当中，发展中国家参与制订的人工智能国际规则，其数量还是比较少。
随着中国在人工智能等领域的进一步发力，那么类似的规则制订会变得非常主要。

末了，我想强调的一点是，人工智能不仅是科技界的热闹，还该当是我们社会科学界关心的一个问题。
我提出一个观点，叫“赛维坦”。
政治学中有个“利维坦”，利维坦是古代一个巨兽，后来被霍布斯用来指代国家，形容国家无所不能，人又没法抗拒。
我把利维坦的L变成了S，意指科学。
科学很强大，但同时我们人类要驯服它，而不是让它给我们找麻烦。
这就须要在伦理、法制等多个维度上进行更多思考和实践。

（整理人：王珍 唐慧敏）

【思想者小传】

高奇琦，华东政法大学人工智能与大数据指数研究院院长、政治学研究院院长，教授，博士生导师。
国家社科基金重大专项首席专家，国家新一代人工智能管理专委会委员。
紧张社会职务包括：中国通信学会网络空间安全计策与法律委员会副主任委员、上海市大数据社会科学运用研究会副会长、中国与环球化智库（CCG）高等研究员、上海市习近平新时期中国特色社会主义思想研究中央研究员。
著有《人工智能：驯服赛维坦》《人工智能Ⅱ：走向赛托邦》等。

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栏目主编：王珍 笔墨编辑：王珍 题图来源：视觉中国 图片编辑：徐佳敏