在“2018·全国审查机关科技装备展”上，科沃斯检务机器人亮相。

人工智能的观点早在60多年前就被提出，但又一度沉寂。
随着谷歌人工智能程序AlphaGo（阿尔法狗）降服围棋天下冠军李世石，再次为众人瞩目。
然而，与无限风光一起相伴而来的，还有关于人工智能的各类争议

“在我的生平中，见证了社会深刻的变革。
个中最深刻的，同时也是对人类影响进步神速的变革，是人工智能的崛起。
大略来说，我认为强大的人工智能的崛起，要么是人类历史上最好的事，要么是最糟的。
”著名物理学家霍金生前反复告诫。

在互联网和大数据风起云涌的本日，人工智能究竟会成为造福人类的天使，还是掌握人类的妖怪？面对类似疑虑，请听中国科学院院士、中国人工智能学会副理事长谭铁牛怎么说。

崛起

经由60多年的不断发展，人工智能迎来发展的春天，成为推动新一轮科技和家当革命的主要驱动力

1956年，在达特茅斯学院暑期研讨班上，一位名叫约翰·麦卡锡的年轻人首次提出了人工智能的观点，那时研讨的主题是若何用机器仿照人的智能。
事实上，与人工智能干系的研究，在此之前早已开展。

“人工智能的紧张目标是仿照、延伸和扩展人类智能，探寻智能实质，研发具有类人智能的智能机器。
比如，让机器或者打算机会听、会看、会说、会想、会决策，与人类一样。
”谭铁牛阐明。

光阴荏苒，白云苍狗。
60多年风风雨雨，随着大数据、云打算、互联网、物联网等信息技能的发展，以深度神经网络为代表的人工智能技能成功超过科学与运用之间的“技能鸿沟”，如愿迎来发展的春天：图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶……一系列具有广阔运用前景的人工智能技能相继打破从“不能用、不好用”到“可以用”的技能拐点，成为推动新一轮科技和家当革命的主要驱动力。

医学行业便是个中之一。
2017年，斯坦福大学在国际威信期刊《自然》上揭橥论文宣告，他们通过深度学习的方法，采取近13万张痣、皮疹和其他皮肤病变的图像演习机器识别个中的皮肤癌症状，在与21位皮肤科年夜夫的诊断结果进行比拟后创造，这个深度神经网络的诊断准确率达到91%，与年夜夫不相上下。

这样的惊喜比比皆是。
通过深度神经网络的运用创新，国际打算机视觉竞赛ImageNet图像分类的Top5偏差率从2012年的16%降到2017年的3%旁边（已经低于人的缺点率）；我国的Face＋＋（旷视科技）人脸识别技能的准确率在LFW国际公开测试中达到环球最高的99.5%（超过了人类肉眼识别的准确率97.52%），与此干系的刷脸支付被《麻省理工科技评论》评为2017年十大环球打破性技能。

“人工智能的近期进展紧张集中在专用智能领域，例如，微软语音识别系统5.1%的缺点率比肩专业速记员。
”谭铁牛说，从可运用性来看，人工智能大体可以分为专用人工智能和通用人工智能。
面向特定领域的人工智能技能（即专用人工智能）由于任务单一、运用背景需求明确、领域知识积累深厚、建模打算大略可行，更随意马虎实现单点打破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。

“专用人工智能取得打破性进展，紧张源于深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习理论的进步。
深度学习，大略说，便是借鉴人的大脑在处理信息过程当中的层次化处理。
”谭铁牛阐明说。

寻衅

琴棋字画样样精通的人工智能彷佛已所向披靡，然而，专家表示，人工智能总体发展水平仍旧处于起步阶段

“艺术创作将是人类对抗人工智能的‘末了一座堡垒’！
”曾几何时，一些专家对此笃信不疑。
然而，现实很快给予他们一击：2016年，谷歌开拓的人工智能画家——“初创主义”在旧金山拍卖会上大放异彩，在它创作的29幅作品中，有的被卖出8000美元的高价。

不足为奇。
在法国巴黎，索尼打算机科学实验室“深奥深厚巴赫”创作的合唱曲目，乃至被专业音乐家误认为是“真巴赫”的作品。
而人工智能创作的小说《一台电脑写一篇小说的一天》，则通过了日本“星新一文学奖”初审第一轮。

琴棋字画样样精通的人工智能彷佛已所向披靡，无所不能。
当人工智能崛起，人类会不会被取而代之？

“有智能没聪慧、有智商没情商、司帐算不会‘算计’、有专才无通才。
”谭铁牛历数人工智能诸多局限并逐一阐释：聪慧是高等智能，目前的人工智能无意识和悟性，缺少综合决策能力；机器对付人的情绪理解与互换还处于起步阶段；人工智能系统可谓有智无心，更无谋；会下围棋的“阿尔法狗”不会下象棋。
换句话说，现在，人工智能总体发展水平仍旧处于起步阶段。

谭铁牛举例说，机器翻译如今已经做得相称不错，但这大略的3句话“他吃食堂”“他吃面条”“他吃大腕”，机器翻译不出；“那辆白车是黑车”“能穿多少穿多少”，这也无法翻译。
再比如，看到校园里“欢迎新老师生前来就餐”的横幅，很多人一览无余，但人工智能却无法理解，这些不能之处正是当古人工智能碰着的瓶颈。

“人工智能系统的能力维度可分为信息感知、机器学习、观点抽象和方案决策几方面。
从知识规则到统计学习，第二波人工智能技能在信息感知和机器学习方面进展显著，但是在观点抽象和方案决策方面刚刚起步。
”美国DARPA（国防高等研究操持署）如是判断。

人工智能已经达到5岁小孩的水平、人工智能系统的智能水平即将超越人类水平、30年内机器人将统治天下……面对一些缺点认识和炒作，谭铁牛有些无奈。
“现有人工智能还有很大的局限性，有很多人认为通用人工智能很快就能实现，只要给机器人发指令就可以做任何事，这是对人工智能预期过高。
”谭铁牛提醒说。

趋势

比拟人类大脑，真正意义上完备的人工智能系统该当是一个通用的智能系统，而对它的研究与运用任重道远

未来，人工智能应何去何从？谭铁牛认为，人类大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、交融贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、方案、设计等各种问题，可谓“一脑万用”。
因此，真正意义上完备的人工智能系统该当是一个通用的智能系统，而通用人工智能研究与运用刚刚起步，依然任重道远。

他坦陈，当古人工智能处于从“不能用”到“可以用”的技能拐点，但是间隔“很好用”，还有数据、能耗、泛化、可阐明性、可靠性、安全性等诸多瓶颈，理论创新和家当运用发展空间巨大。

总体而言，人工智能的发展趋势是理论更完备、技能更前辈、家当更繁荣、运用更广泛、法规更健全。
通用智能被认为是人工智能皇冠上的明珠，是全天下科技巨子竞争的焦点。
如何实现从专用智能到通用智能的超过式发展，既是下一代人工智能发展的一定趋势，也是研究与运用领域的寻衅。

在谭铁牛看来，人工智能和人类智能各有千秋，因此须要取长补短，领悟多种智能模式的智能技能将在未来具有广阔运用前景。
“人+机器”的组合将是人工智能研究的主流方向，“人机共存”将是人类社会的新常态，而学科交叉将成为人工智能创新的源泉。

至于它究竟会成为造福人类的天使，还是掌握人类的妖怪，这取决于人类自身。
“高科技本身没有天使和妖怪之分，人工智能亦是如此。
对付人工智能这把双刃剑的利用取决于人类自身。
我们应未雨绸缪，形成协力，确保人工智能的正面效应，确保人工智能造福于人类。
”谭铁牛说。
( 沈 慧)