來源丨人際與認(rèn)知實(shí)驗(yàn)室
人工智能是引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，在培育新興產(chǎn)業(yè)、促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、推動(dòng)生產(chǎn)力整體躍升等方面具有重要作用，正成為世界各國密切關(guān)注并競相發(fā)展的熱點(diǎn)領(lǐng)域。美國的人工智能戰(zhàn)略布局與發(fā)展格局系統(tǒng)性強(qiáng)、步驟清晰，對(duì)洞悉世界人工智能發(fā)展最新動(dòng)向具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。
美國人工智能的發(fā)展
當(dāng)前，全球人工智能領(lǐng)導(dǎo)地位爭奪賽已進(jìn)入白熱化階段。近年來，英國、法國、德國、加拿大、日本、印度、新加坡等國陸續(xù)發(fā)布了人工智能戰(zhàn)略，積極推動(dòng)人工智能研究開發(fā)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。隨著現(xiàn)代科學(xué)與技術(shù)的迅猛發(fā)展，機(jī)器的算力、算法和海量場景數(shù)據(jù)等方面獲得重大突破，使人工智能重獲新生，呈現(xiàn)出井噴爆發(fā)之勢。盡管美國因最早運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域占據(jù)領(lǐng)導(dǎo)地位，但美國要在人工智能領(lǐng)域中保持領(lǐng)導(dǎo)力，還需要根據(jù)自身的政治經(jīng)濟(jì)軍事的發(fā)展需要而制定相應(yīng)的人工智能戰(zhàn)略。
美國人工智能戰(zhàn)略性政策
美國聯(lián)邦政府先后出臺(tái)多個(gè)重要的報(bào)告文件，引領(lǐng)和助推人工智能國家戰(zhàn)略發(fā)展。2016年，奧巴馬政府針對(duì)人工智能發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用領(lǐng)域以及社會(huì)公共政策問題，在10月推出了《為人工智能的未來做好準(zhǔn)備》，之后發(fā)布《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計(jì)劃》提出優(yōu)先發(fā)展的人工智能七大研發(fā)戰(zhàn)略及兩大建議，2016年12月在《人工智能、自動(dòng)化與經(jīng)濟(jì)報(bào)告》文件中對(duì)人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化對(duì)美國就業(yè)市場和經(jīng)濟(jì)的影響以及建設(shè)性的政策回應(yīng)等方面進(jìn)行系統(tǒng)研究與深入分析。2019年2月，特朗普總統(tǒng)簽署了《保持美國在人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位》，啟動(dòng)了美國人工智能倡議行動(dòng)，標(biāo)志著美國正式將人工智能上升為國家戰(zhàn)略。特朗普政府強(qiáng)調(diào)，要繼續(xù)保持美國在人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位，就必須齊心協(xié)力促進(jìn)技術(shù)和創(chuàng)新的進(jìn)步，保護(hù)美國的技術(shù)、經(jīng)濟(jì)安全和國家安全，加強(qiáng)與外國伙伴和盟國之間的合作。2021年3月1日，美國人工智能國家安全委員會(huì)（NSCAI）向國會(huì)遞交了一份長達(dá)756頁的建議報(bào)告。該報(bào)告的主要建議包括為美國人工智能領(lǐng)域的發(fā)展設(shè)定2025年目標(biāo)，以實(shí)現(xiàn)“軍事人工智能準(zhǔn)備就緒”；在白宮成立一個(gè)由副總統(tǒng)領(lǐng)導(dǎo)的技術(shù)競爭力委員會(huì)，幫助提升人工智能在各個(gè)領(lǐng)域的地位并大力培養(yǎng)技能人才等。
奧巴馬、特朗普和拜登政府的人工智能國家政策雖有所側(cè)重，但總體上呈現(xiàn)承前啟后的關(guān)系，都強(qiáng)調(diào)保持美國在人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位，通過匯集資源優(yōu)先推動(dòng)人工智能研發(fā)，促進(jìn)國家經(jīng)濟(jì)繁榮，加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)安全與國家安全。
推動(dòng)人工智能的軍事化應(yīng)用
美國政府認(rèn)為，人工智能將影響到國防部的每一個(gè)角落，包括人員招聘培訓(xùn)、行動(dòng)實(shí)施、武器升級(jí)、設(shè)備維護(hù)、醫(yī)療保健等許多方面。人工智能將改變作戰(zhàn)方式和未來戰(zhàn)爭的特點(diǎn)。通過開發(fā)人工智能的潛力來全面轉(zhuǎn)變國防部的職能，美國聯(lián)合部隊(duì)能夠更好地保護(hù)美國軍人、公民、盟友和伙伴的利益，并提高部隊(duì)的行動(dòng)能力和效率。為了維護(hù)美軍在人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位，國防部將努力推動(dòng)人工智能的技術(shù)進(jìn)步和實(shí)際軍事應(yīng)用。
美國國防部十分重視人工智能對(duì)關(guān)鍵任務(wù)的支持。美國政府認(rèn)為，人工智能對(duì)于美軍增強(qiáng)態(tài)勢感知能力、提高操作設(shè)備安全性、實(shí)施預(yù)測性維護(hù)和簡化業(yè)務(wù)流程意義重大。人工智能的圖像分析能力可以從大量原始數(shù)據(jù)中提取有用的信息，增強(qiáng)軍事指揮官的態(tài)勢感知能力和決策能力。人工智能可以幫助指揮官選擇最佳行動(dòng)方案，從而最大限度地降低部署軍隊(duì)的風(fēng)險(xiǎn)。通過警告操作人員潛在的危險(xiǎn)，人工智能可以增強(qiáng)在復(fù)雜情況下人類操作飛機(jī)、艦船和車輛的安全性。人工智能可以自動(dòng)預(yù)測關(guān)鍵軍事部件的故障，并根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)和設(shè)備狀況提供維修保養(yǎng)方案。這不僅可以預(yù)防因設(shè)備突發(fā)事故而影響軍事行動(dòng)，而且可以優(yōu)化零部件的庫存水平，有利于指揮官以較低的成本快速部署部隊(duì)。
人工智能相關(guān)人才培養(yǎng)
各國間的人工智能競爭，核心是人才存量與人才質(zhì)量競爭，這涉及人才培養(yǎng)能力、人才培養(yǎng)水平和各類人才的持續(xù)輸出能力。當(dāng)前，各國都缺少高水平、領(lǐng)軍型的人工智能人才，如何在短時(shí)間內(nèi)培養(yǎng)出高水平人工智能人才，是各國正共同思考的問題。美國的人工智能政策中，將專業(yè)人才培養(yǎng)和人才隊(duì)伍打造持續(xù)作為重點(diǎn)任務(wù)，通過資金扶持、研發(fā)投資、平臺(tái)建設(shè)等措施加以支持。2019年發(fā)布的《維護(hù)美國人工智能領(lǐng)導(dǎo)地位的行政命令》要求，提供教育補(bǔ)助金被視為現(xiàn)有聯(lián)邦獎(jiǎng)學(xué)金和服務(wù)計(jì)劃的優(yōu)先事項(xiàng)，提高傳統(tǒng)意義上在計(jì)算機(jī)及相關(guān)領(lǐng)域中代表性不足群體的參與度，培養(yǎng)跨學(xué)科和技能類別的人工智能研發(fā)人員的專業(yè)人才等。同時(shí)，美國提出了“全方位培養(yǎng)一批多元化、有道德的人工智能隊(duì)伍，維持美國領(lǐng)導(dǎo)地位”的人才培養(yǎng)目標(biāo)。
美國人工智能的問題
現(xiàn)場智能性沒有解決
所謂現(xiàn)場智能性就是將自主系統(tǒng)嵌入環(huán)境中，具有感知或測量環(huán)境的能力，能夠評(píng)估態(tài)勢，思考態(tài)勢，做出決策以達(dá)到目標(biāo)，然后對(duì)環(huán)境采取行動(dòng)，從而形成一個(gè)反復(fù)和交互式的“觀察/思考/行動(dòng)”閉環(huán)。能夠使用幾種不同的“思考”模式來解決問題（例如，評(píng)估、推理和決策），從低級(jí)別規(guī)則到高級(jí)別規(guī)則的推理和規(guī)劃，取決于問題的難度，具有足夠的靈活性來處理意外情況。
現(xiàn)場智能性能夠適應(yīng)當(dāng)前的關(guān)注重點(diǎn)，即增強(qiáng)人類表現(xiàn)和減輕任務(wù)等級(jí)、任務(wù)時(shí)間、環(huán)境等相關(guān)的壓力下的人類限制因素。Johnson在2013年提出感知-評(píng)估-增強(qiáng)（SAA），感知人類的身體、生理和心理狀態(tài)，考慮特定任務(wù)目標(biāo)下的人類情況，根據(jù)績效目標(biāo)評(píng)估整理的狀態(tài)，通過各種方式，包括人機(jī)交互、決策輔助甚至生化增強(qiáng)劑的變化，基于所評(píng)估的狀態(tài)來增強(qiáng)人類的各種能力。顯然，如果適當(dāng)增強(qiáng)人類能力，那么就應(yīng)該減少壓力源的影響，因此對(duì)人類狀態(tài)的最終感知和評(píng)估應(yīng)該反應(yīng)這一點(diǎn)，隨著時(shí)間的推移僅需要較少量地增強(qiáng)人類能力，這個(gè)過程的閉環(huán)特性很清晰明了。
人機(jī)信任機(jī)制問題還在路上
信任是一種基本的社會(huì)心理學(xué)概念，并且是自主之外許多領(lǐng)域的關(guān)鍵因素，包括人際關(guān)系、經(jīng)濟(jì)交流、組織生產(chǎn)力、跨學(xué)科和跨文化合作，以及電子媒介交易。信任有許多不同的定義，被廣泛引用的定義是，一方的意愿容易受到另一方的行為的傷害，因?yàn)槠谕硪环綄?duì)信任采取特別重要的行動(dòng)，而不管是否有能力去監(jiān)督和控制這一方。自主系統(tǒng)解決方案的透明度和可追溯性低，根據(jù)假設(shè)條件，考慮使用的數(shù)據(jù)、推理方法等方面因素，自主系統(tǒng)缺乏“解釋自己的能力”，自主系統(tǒng)很難證明其解決方案集的合理性，進(jìn)而獲得人類的信任。系統(tǒng)缺乏自我意識(shí)和環(huán)境意識(shí)，自我意識(shí)包括自主系統(tǒng)的健康和部件故障模式，環(huán)境意識(shí)包括環(huán)境壓力或敵方攻擊。兩者都可能在不知不覺中影響性能和熟練性，并夸大基于自主系統(tǒng)的解決方案在其名義“工作范圍”之外的置信度。
認(rèn)知一致性和認(rèn)知透明度有利于增進(jìn)人機(jī)協(xié)同的可信賴性，認(rèn)知一致性是指自主系統(tǒng)和人類在潛在的認(rèn)知表征和認(rèn)知過程中具有一致性的程度。它在某一個(gè)體內(nèi)部的認(rèn)知或心理一致性概念以及當(dāng)該個(gè)體必須處理認(rèn)知失調(diào)時(shí)出現(xiàn)的問題延申。缺乏認(rèn)知一致性會(huì)影響人類對(duì)自主系統(tǒng)理解當(dāng)時(shí)態(tài)勢并采取行動(dòng)所做的共同意義構(gòu)建以及隨后的信任。這種方式類似于人類在相似態(tài)勢下的行為。認(rèn)知透明度指的是即使沒有多少認(rèn)知一致性，自主系統(tǒng)所采取的推理和行動(dòng)對(duì)人類而言仍然是可以理解的。透明度為人類提供了一種跟蹤和驗(yàn)證自主系統(tǒng)所做評(píng)估和推理的“審計(jì)軌跡”手段，并且即使自動(dòng)自動(dòng)解決問題的方法與人類方法不同，也將有助于建立信任。
人機(jī)混合智能問題沒有突破
當(dāng)人和系統(tǒng)共同完成一項(xiàng)共同的任務(wù)時(shí)，如果對(duì)共同目標(biāo)、任務(wù)約束、角色等的理解不足，那么就可能導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行過程中，人機(jī)決策功能分配的不協(xié)調(diào)。任何人機(jī)系統(tǒng)不協(xié)調(diào)的實(shí)質(zhì)問題在于如何把握“變”和“好”，而不是“快”和“演”。否則人不是人，機(jī)不是機(jī)，環(huán)境不是環(huán)境，各自的優(yōu)點(diǎn)都沒有發(fā)揮出來，該變的時(shí)候不變，不該變的時(shí)候亂變，另外人機(jī)混合的方式、時(shí)機(jī)、功能等應(yīng)該是恰如其分的“好”，不早不晚、不快不慢，才能發(fā)揮出各自的優(yōu)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)匹配，在開放的真實(shí)環(huán)境下，由此而產(chǎn)生的智能程度和主動(dòng)效力才能最大。
人機(jī)混合智能中的功能分配是分工的一部分，另外一部分是能力分配。功能分配是被動(dòng)的，外部需求所致；能力分配是主動(dòng)的，內(nèi)部驅(qū)動(dòng)所生。在復(fù)雜、異質(zhì)、非結(jié)構(gòu)、非線性數(shù)據(jù)/信息/知識(shí)中，人的或者是類人的方向性預(yù)處理很重要，當(dāng)問題域被初步縮小范圍后，機(jī)器的有界、快速、準(zhǔn)確優(yōu)勢便可以發(fā)揮出來了；另外，當(dāng)獲得大量數(shù)據(jù)/信息/知識(shí)后，機(jī)器也可以先把他們初步映射到幾個(gè)領(lǐng)域，然后人再進(jìn)一步處理分析。這兩個(gè)過程的同化適應(yīng)、交叉平衡體現(xiàn)的就是人機(jī)有機(jī)融合的過程。
美國人工智能領(lǐng)域在上述幾個(gè)人工智能關(guān)鍵問題方面依然沒有大的進(jìn)展，所以沒有得到期望的應(yīng)用效果。所以其研究核心人機(jī)混合智能和態(tài)勢感知機(jī)理相對(duì)模糊、機(jī)制較為混亂，由此而產(chǎn)生的智能只描述了事實(shí)性計(jì)算，缺失了人的情感性、價(jià)值性和責(zé)任性。如人的智能千差萬別，能夠?qū)崿F(xiàn)高效人機(jī)協(xié)作的智能系統(tǒng)最可能的是個(gè)性化的智能系統(tǒng)。“個(gè)性化”的智能系統(tǒng)不是簡單的機(jī)器對(duì)人習(xí)慣的適應(yīng)和遷就，而是應(yīng)該建立一種人機(jī)溝通的框架和機(jī)制。如DARPA的智能輔助決策系統(tǒng)的決策建議有可能是對(duì)指揮員思路的補(bǔ)充，也有可能與指揮員的指揮風(fēng)格完全相反，通過不斷實(shí)踐磨合獲得多次反饋，人機(jī)混合決策能力獲得迭代發(fā)展，最終實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的輔助決策系統(tǒng)，達(dá)到人與機(jī)器的最優(yōu)匹配。
美國人工智能的未來趨勢
可解釋性人工智能
可解釋性的實(shí)質(zhì)是小數(shù)據(jù)信息的知識(shí)化，也是人類學(xué)習(xí)的秘密。人工智能方法發(fā)展至今，其取得的一系列重要突破歸根溯源為挖掘并應(yīng)用了大量蘊(yùn)含人類經(jīng)驗(yàn)的知識(shí)庫。然而，針對(duì)很多典型應(yīng)用，實(shí)際可采集數(shù)據(jù)的數(shù)量與質(zhì)量都無法滿足深度學(xué)習(xí)任務(wù)的需求，導(dǎo)致在學(xué)習(xí)實(shí)際復(fù)雜系統(tǒng)關(guān)鍵行為時(shí)的模型往往不具備可解釋性。近年來，深度學(xué)習(xí)推動(dòng)了人工智能的跨越式發(fā)展，但技術(shù)上由于所構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)眾多、層級(jí)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、參數(shù)間深度耦合，導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)過程、網(wǎng)絡(luò)層的構(gòu)造機(jī)制、參數(shù)的特征屬性等可靠性存疑。人工智能的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜系統(tǒng)隱含的內(nèi)在規(guī)律，因此對(duì)人工智能方法的可解釋性、泛化性能、可重復(fù)性等深入研究是當(dāng)前世界人工智能發(fā)展的核心關(guān)鍵科學(xué)問題，美國也沒有大的突破。
現(xiàn)有人工智能是基于先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和建模分析的，其數(shù)學(xué)本質(zhì)是基于統(tǒng)計(jì)的線性化動(dòng)態(tài)建模與分析，大數(shù)據(jù)分析和人工智能學(xué)習(xí)過程是通過統(tǒng)計(jì)模型或線性化動(dòng)態(tài)模型的演化與優(yōu)化，刻畫或逼近原復(fù)雜系統(tǒng)的性質(zhì)和行為。傳統(tǒng)人工智能發(fā)展的瓶頸根源于其基本理論框架是基于統(tǒng)計(jì)與動(dòng)態(tài)線性化的建模思想，如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)都屬于這一范疇，很多針對(duì)非線性的探索雖然取得了一些進(jìn)展，但均無法突破上述框架。
人機(jī)混合智能
人工智能只是人類智能可描述化、可程序化的一部分，而人類的智能是人、機(jī)（物）、環(huán)境系統(tǒng)相互作用的產(chǎn)物。人機(jī)功能/能力的匹配分級(jí)可按全部人工、人主機(jī)器數(shù)據(jù)性輔助、人主機(jī)器規(guī)則化計(jì)算性推理輔助、人主機(jī)器概率化計(jì)算性推理輔助、人主機(jī)器弱判定性輔助決策、人主機(jī)器強(qiáng)判定性輔助決策劃分，但無論如何在人機(jī)系統(tǒng)中人始終處于主導(dǎo)地位，即全過程人主機(jī)輔，以免造成系統(tǒng)失控的局勢。
人機(jī)混合智能機(jī)制機(jī)理的難點(diǎn)：算計(jì)的機(jī)理、智算（計(jì)算計(jì)）的機(jī)制、人機(jī)混合中信任、理解、意圖、適應(yīng)等基本概念的定義、人機(jī)混合智能中功能與能力的劃界、適配、智算（計(jì)算計(jì)）關(guān)鍵在于如何實(shí)現(xiàn)計(jì)和算的辯證統(tǒng)一（而對(duì)于反計(jì)算計(jì)方面，反計(jì)可以悖論矛盾，反算可以無窮循環(huán)）、態(tài)勢如何互生/感知如何共融、如何學(xué)會(huì)像敵人一樣思考并做出客觀的判斷和推論。
美國通過自上而下的政府政策（如防務(wù)政策）和自下而上的企業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)（如反壟斷法），保持其在人工智能領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)地位。在價(jià)值引領(lǐng)方面，美國強(qiáng)調(diào)人工智能技術(shù)必須反映美國核心價(jià)值觀，如自由、人權(quán)保障、法治、體制穩(wěn)定、隱私權(quán)、尊重知識(shí)產(chǎn)權(quán)和人人有機(jī)會(huì)追求夢想等。這就要求人工智能技術(shù)是可理解的、可信的、健壯的和安全的，并且考慮人工智能對(duì)社會(huì)更廣泛的影響；在參與主體方面，聯(lián)邦機(jī)構(gòu)、學(xué)術(shù)界、私營部門創(chuàng)新者和非營利組織等發(fā)揮著其獨(dú)特和必要的作用，同時(shí)這些利益相關(guān)者互惠合作，產(chǎn)生積極的協(xié)同效應(yīng)；在數(shù)據(jù)資源方面，美國的政策是擴(kuò)大專家獲取高質(zhì)量、有效和完全可追蹤的聯(lián)邦數(shù)據(jù)、模型和計(jì)算資源，用于聯(lián)邦資助的人工智能研發(fā)，提高美國人工智能專家的競爭力；在人機(jī)協(xié)同方面，強(qiáng)調(diào)人工智能系統(tǒng)對(duì)人類能力的補(bǔ)充與增強(qiáng)作用，通過“替代、增強(qiáng)、修改、重塑”等方式為人類賦能；
全面加強(qiáng)人工智能基礎(chǔ)研究
根據(jù)人工智能基礎(chǔ)研究投入大、周期長、風(fēng)險(xiǎn)高的特點(diǎn)，從團(tuán)隊(duì)組建、支撐平臺(tái)、經(jīng)費(fèi)投入、運(yùn)行機(jī)制和政策保障等方面，緊緊圍繞經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和國家安全的重大需求，集中力量攻克一批AI 相關(guān)的重大科學(xué)技術(shù)問題，實(shí)現(xiàn)前瞻性基礎(chǔ)理論研究、引領(lǐng)性原創(chuàng)成果重大突破。要突破應(yīng)用基礎(chǔ)理論瓶頸，重點(diǎn)瞄準(zhǔn)應(yīng)用目標(biāo)明確、有望引領(lǐng)人工智能技術(shù)升級(jí)的基礎(chǔ)理論方向，加強(qiáng)大數(shù)據(jù)智能、跨媒體感知計(jì)算、人機(jī)混合智能、群體智能、自主協(xié)同與決策等基礎(chǔ)理論研究。要布局前沿基礎(chǔ)理論研究，針對(duì)可能引發(fā)人工智能范式變革的方向，前瞻布局高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)、自主智算系統(tǒng)、量子智能計(jì)算等跨領(lǐng)域基礎(chǔ)理論研究。
打造高質(zhì)量發(fā)展的人工智能生態(tài)系統(tǒng)
人工智能生態(tài)系統(tǒng)是由核心價(jià)值、管理體制、參與主體、文化制度、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用、數(shù)據(jù)資源、支撐平臺(tái)等要素構(gòu)成的具有自我調(diào)節(jié)、協(xié)調(diào)發(fā)展的動(dòng)態(tài)開放系統(tǒng)。所謂高質(zhì)量發(fā)展是指通過系統(tǒng)要素之間的相互作用、相互協(xié)調(diào)、相互配合，共同促進(jìn)每個(gè)系統(tǒng)要素和整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)朝著“更高質(zhì)量、更有效率、更加公平、更可持續(xù)”的發(fā)展。為了加快人工智能與經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、國防深度融合，需要構(gòu)筑知識(shí)群、技術(shù)群、產(chǎn)業(yè)群互動(dòng)融合和人才、制度、文化相互支撐的生態(tài)系統(tǒng)。
加強(qiáng)人工智能多方融合發(fā)展
不斷深化人工智能技術(shù)的多方融合發(fā)展，希望主導(dǎo)未來與許多傳統(tǒng)的高新技術(shù)不同，人工智能技術(shù)的最新一次發(fā)展高潮始于民用領(lǐng)域，并逐漸由民用領(lǐng)域轉(zhuǎn)向軍事應(yīng)用。目前，掌握最前沿人工智能技術(shù)的機(jī)構(gòu)基本都是民間高新技術(shù)企業(yè)，尤其是從事互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的企業(yè)，如谷歌、IBM、微軟、亞馬遜等公司。在這種情況下，不能只依靠軍方的研究。發(fā)達(dá)國家希望把這些技術(shù)長期控制在自己手中，阻礙技術(shù)擴(kuò)散來主導(dǎo)新一輪的科技革命�；A(chǔ)較差的發(fā)展中國家將越來越少地獲得參與國際競爭和世界生產(chǎn)的機(jī)會(huì)。
其它建議
第一，人工智能頂層設(shè)計(jì)至關(guān)重要。
第二，未來人工智能科技戰(zhàn)略的快速發(fā)展面臨的一個(gè)關(guān)鍵是人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)的協(xié)調(diào)發(fā)展，這里的“人”不但是指人工智能領(lǐng)域的專業(yè)人才，還將涉及更多的復(fù)合性人才；這里的“機(jī)”不但是指人工智能機(jī)器中的軟件、硬件，還將涉及更多專業(yè)/行業(yè)/領(lǐng)域之間協(xié)同的機(jī)制機(jī)理，其中人工智能基礎(chǔ)機(jī)制理論的理論的突破將是各國關(guān)注的重點(diǎn)熱點(diǎn)；這里的“環(huán)境”不但是指人工智能領(lǐng)域的研發(fā)環(huán)境，還將涉及更多領(lǐng)域的“政用產(chǎn)學(xué)研商”合作創(chuàng)新系統(tǒng)環(huán)境。
第三、破除五唯，實(shí)事求是，以人為本，建立真正的復(fù)合型人才/團(tuán)隊(duì)的選拔、培養(yǎng)、發(fā)展生態(tài)；在人工智能、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、人文社科等相關(guān)專業(yè)設(shè)立相關(guān)智能通識(shí)課程；鼓勵(lì)相關(guān)企業(yè)進(jìn)行相關(guān)培訓(xùn)、常設(shè)崗位招聘、產(chǎn)品預(yù)研介入等。
第四、人工智能產(chǎn)品或系統(tǒng)是人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)的協(xié)同發(fā)展，而不是單一的人工智能產(chǎn)品或系統(tǒng)的生產(chǎn)或制造，同時(shí)還要分清自動(dòng)化與智能化的區(qū)別，排除人為的智能化現(xiàn)象。
第五、倫理及價(jià)值觀在智能科技研究中的現(xiàn)實(shí)困難是利益與約束的矛盾（如人臉識(shí)別使用中個(gè)人隱私與公共安全的平衡）、解決方案為建立東方倫理道德與西方法律法規(guī)融合的理論體系，取長補(bǔ)短，相得益彰，實(shí)現(xiàn)倫理事前預(yù)防與法律事后懲戒相結(jié)合制度生態(tài)。
第六、未來人工智能的發(fā)展將不再是某個(gè)國家的事情，而是全球命運(yùn)共同體的齊心協(xié)力，力爭打破“圍剿”，建立人類命運(yùn)共同體新秩序。
來源丨人際與認(rèn)知實(shí)驗(yàn)室
關(guān)于騰訊AI加速器
騰訊AI加速器是騰訊產(chǎn)業(yè)加速器的重要組成部分。其背靠騰訊產(chǎn)業(yè)生態(tài)投資，依托騰訊AI實(shí)驗(yàn)室矩陣的核心技術(shù)，騰訊云的平臺(tái)、計(jì)算能力以及豐富的應(yīng)用場景，為入選項(xiàng)目提供課程、技術(shù)、資金、生態(tài)、品牌等層面的扶持；并與入選項(xiàng)目共同打造行業(yè)解決方案，推動(dòng)AI技術(shù)在產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用落地。
AI加速器已經(jīng)舉辦四期，過往三期在一年時(shí)間的加速中都取得了非常不錯(cuò)的成績。騰訊AI加速器三期成員經(jīng)過一年期加速奔跑，60%企業(yè)獲得新一輪融資，全員與騰訊達(dá)成多層次聯(lián)動(dòng)，涉及50+產(chǎn)品及業(yè)務(wù)合作。在前兩期AI加速器中，從全球2000+項(xiàng)目中甄選出的65個(gè)項(xiàng)目，整體估值662億+，形成行業(yè)解決方案50+。
騰訊AI加速器四期自2019年9月啟動(dòng)以來，吸引全球超1000家優(yōu)質(zhì)AI企業(yè)報(bào)名，復(fù)試首次舉辦騰訊產(chǎn)業(yè)加速器“AI+開放日”，助力企業(yè)鏈接更多合作商機(jī)。最終TOP40入選名單于2021年1月21日出爐，入圍率僅4%，聚焦垂直領(lǐng)域AI應(yīng)用場景，覆蓋工業(yè)、企業(yè)服務(wù)、文旅、零售、醫(yī)療、政務(wù)、出行、農(nóng)業(yè)等11大行業(yè)。騰訊AI加速器四期希望與優(yōu)秀的AI企業(yè)一起，加速推進(jìn)新基建在AI領(lǐng)域落地。
