人工智能专家新观点有哪些？

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新一代人工智能发展有什么特点?

据报道，日前相关负责人表示，经过充分调研和论证，确定了首批国家新一代人工智能开放创新平台，专家认为，群智开放将成新一代人工智能发展的新特征,新一代人工智能发展要取得突破，需要新的发展理念。

报道称，今年7月，百度正式开放“阿波罗”自动驾驶平台，合作伙伴目前已超过70家，来自世界各国，旨在向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的开放创新平台，汇聚众多参与者的力量，共同促进自动驾驶技术的发展。

百度公司副总裁邬学斌表示，它是一个开源开放的系统，也是目前全球最大的自动驾驶生态，百度未来将投资100亿元，扶持100家初创公司，打造成国家级具有世界先进水平的自动驾驶系统的开放创新平台。

专家表示，强化开源开放和政策引导，构建开放协同的人工智能科技创新新体，去常说实验是靠冥思苦想和灵光一现，现在不同了，需要把冥思苦想变为集思共议，在学术交流的碰撞过程中来激发创新灵感。

人工智能会给人类的生活带来怎样的改变？

一、人工智能对经济的影响

1.专家系统的效益

成功的专家系统能为它的建造者、拥有者和用户带来明显的经济效益。用比较经济的方法执行任务而不需要有经验的专家，可以极大地减少劳务开支和培养费用。由于软件易于复制，所以专家系统能够广泛传播专家知识和经验，推广应用数量有限的和昂贵的专业人员及其知识。

如果保护得当，软件能被长期地和完整地保存。领域专业人员(如医生)难以同时保持最新的实际建议(如治疗方案和方法) 而专家系统却能迅速地更新和保存这类建议，使终端用户(如病人)从中受益。

2.人工智能推动计算机技术发展

人工智能研究已经对计算机技术的各个方面产生并将继续产生较大影响。人工智能应用要求繁重的计算，促进了并行处理和专用集成片的开发。

算法发生器和灵巧的数据结构获得应用，自动程序设计技术将开始对软件开发产生积极影响。所有这些在研究人工智能时开发出来的新技术，推动了计算机技术的发展，进而使计算机为人类创造更大的经济实惠。

二、人工智能对文化的影响

1.改善人类语言

根据语言学的观点，语言是思维的表现和工具，思维规律可用语言学方法加以研究，但人的下意识和潜意识往往"只能意会，不可言传"。由于采用人工智能技术，综合应用语法、语义和形式知识表示方法，我们有可能在改善知识的自然语言表示的同时，把知识阐述为适用的人工智能形式。

随着人工智能原理日益广泛传播，人们可能应用人工智能概念来描述他们生活中的日常状态和求解各种问题的过程。人工智能能够扩大人们交流知识的概念集合，为我们提供一定状况下可供选择的概念，描述我们所见所闻的方法以及描述我们的信念的新方法。 2.改善文化生活

人工智能技术为人类文化生活打开了许多新的窗口。比如图像处理技术必将对图形艺术、广告和社会教育部门产生深远的影响。比如现有的智力游戏机将发展为具有更高智能的文化娱乐手段。

综上分析我们知道，人工智能技术对人类的社会进步、经济发展和文化提高都有巨大的影响。随着时间的推进和技术的进步，这种影响将越来越明显地表现出来。还有一些影响，可能是我们现在难以预测的。可以肯定，人工智能将对人类的物质文明和精神文明产生越来越大的影响。

三、人工智能对人类社会的的影响

1.劳务就业问题

由于人工智能能够代替人类进行各种脑力劳动，将会使一部分人不得不改变他们的工种，甚至造成失业。人工智能在科技和工程中的应用，会使一些人失去介入信息处理活动(如规划、诊断、理解和决策等)的机会，甚至不得不改变自己的工作方式。

2.社会结构变化

人们一方面希望人工智能和智能机器能够代替人类从事各种劳动，另一方面又担心它们的发展会引起新的社会问题。实际上，近十多年来，社会结构正在发生一种静悄悄的变化。"人-机器"的社会结构，终将为"人-智能机器-机器"的社会结构所取代。智能机器人就是智能机器之一。现在和将来的很多本来是由人承担的工作将由机器人来担任，因此，人们将不得不学会与有智能的机器相处，并适应这种变化了的社会结构。

3.思维方式与观念的变化

人工智能的发展与推广应用，将影响到人类的思维方式和传统观念，并使它们发生改变。例如，传统知识一般印在书本报刊或杂志上，因而是固定不变的，而人工智能系统的知识库的知识却是可以不断修改、扩充和更新的。又如，一旦专家系统的用户开始相信系统(智能机器)的判断和决定，那么他们就可能不愿多动脑筋，变得懒惰，并失去对许多问题及其求解任务的责任感和敏感性。那些过分依赖计算器的学生，他们的主动思维能力和计算能力也会明显下降。过分地依赖计算机的建议而不加分析地接受，将会使智能机器用户的认知能力下降，并增加误解。在设计和研制智能系统时，应考虑到上述问题，尽量鼓励用户在问题求解中的主动性，让他们的智力积极参与问题求解过程。

4.心理上的威胁

人工智能还使一部分社会成员感到心理上的威胁，或叫做精神威胁。人们一般认为，只有人类才具有感知精神，而且以此与机器相别。如果有一天，这些人开始相信机器也能够思维和创作，那么他们可能会感到失望，甚至感到威胁。他们担心：有朝一日，智能机器的人工智能会超过人类的自然智能，使人类沦为智能机器和智能系统的奴隶。

对于人的观念(更具体地指人的精神)和机器的观念(更具体地指人工智能)之间的关系，哲学家、神学家和其它人们之间一直存在着争论。按照人工智能的观点，人类有可能用机器来规划自己的未来，甚至可以把这个规划问题想象为一类状态空间搜索。当社会上一部分人欢迎这种新观念时，另一部分人则发现这些新观念是惹人烦恼的和无法接受的，尤其是当这些观念与他们钟爱的信仰和观念背道而驰时。

5.技术失控的危险

任何新技术最大危险莫过于人类对它失去了控制，或者是它落入那些企图利用新技术反对人类的人手中。有人担心机器人和人工智能的其它制品威胁人类的安全。为此，著名的美国科幻作家阿西莫夫(I.Asimov)提出了“机器人三守则”：

机器人必须不危害人类，也不允许它眼看人类受害而袖手旁观。

机器人必须绝对服从人类，除非这种服从有害于人类。

机器人必须保护自身不受伤害，除非为了保护人类或者是人类命令它作出牺牲。

但是，这样就完美了么？恐怕还有更多事情等这人类继续思考。

ps：人工智能对人类的影响必将渗透到每个角落，可以说未来的生活就是人工智能，人工智能必将成为我们的生活本身，甚至影响人类的思想，引导人类的未来。

关于人工智能

“人工智能”（Artificial Intelligence）简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能；如何把计算机用得更聪明；如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统；如何设计和制造更聪明的计算机以及智能水平更高的智能计算机等。

人工智能是计算机科学的一个分支，人工智能是计算机科学技术的前沿科技领域。

人工智能与计算机软件有密切的关系。一方面，各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现，另一方面，许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。例如，专家系统软件，机器博弈软件等。但是，人工智能不等于软件，除了软件以外，还有硬件及其他自动化和通信设备。

人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知（思维）科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。

人工智能主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能,实现机器智能。有人把人工智能分成两大类：一类是符号智能，一类是计算智能。符号智能是以知识为基础，通过推理进行问题求解。也即所谓的传统人工智能。计算智能是以数据为基础，通过训练建立联系，进行问题求解。人工神经网络、遗传算法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在计算智能。

传统人工智能主要运用知识进行问题求解。从实用观点看，人工智能是一门知识工程学：以知识为对象，研究知识的表示方法、知识的运用和知识获取。

人工智能从1956年提出以来取得了很大的进展和成功。1976年Newell 和Simon提出了物理符号系统假设，认为物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件。这样，可以把任何信息加工系统看成是一个具体的物理系统，如人的神经系统、计算机的构造系统等。80年代Newell 等又致力于SOAR系统的研究。SOAR系统是以知识块(Chunking)理论为基础，利用基于规则的记忆，获取搜索控制知识和操作符，实现通用问题求解。Minsky从心理学的研究出发，认为人们在他们日常的认识活动中，使用了大批从以前的经验中获取并经过整理的知识。该知识是以一种类似框架的结构记存在人脑中。因此，在70年代他提出了框架知识表示方法。到80年代，Minsky认为人的智能，根本不存在统一的理论。1985年，他发表了一本著名的书《Society of Mind(思维社会)》。书中指出思维社会是由大量具有某种思维能力的单元组成的复杂社会。以McCarthy和Nilsson等为代表，主张用逻辑来研究人工智能，即用形式化的方法描述客观世界。逻辑学派在人工智能研究中，强调的是概念化知识表示、模型论语义、演绎推理等。 McCarthy主张任何事物都可以用统一的逻辑框架来表示，在常识推理中以非单调逻辑为中心。传统的人工智能研究思路是“自上而下”式的，它的目标是让机器模仿人，认为人脑的思维活动可以通过一些公式和规则来定义，因此希望通过把人类的思维方式翻译成程序语言输入机器，来使机器有朝一日产生像人类一样的思维能力。这一理论指导了早期人工智能的研究。

近年来神经生理学和脑科学的研究成果表明，脑的感知部分，包括视觉、听觉、运动等脑皮层区不仅具有输入/输出通道的功能，而且具有直接参与思维的功能。智能不仅是运用知识，通过推理解决问题，智能也处于感知通道。

1990年史忠植提出了人类思维的层次模型，表明人类思维有感知思维、形象思维、抽象思维，并构成层次关系。感知思维是简单的思维形态，它通过人的眼、耳、鼻、舌、身感知器官产生表象，形成初级的思维。感知思维中知觉的表达是关键。形象思维主要是用典型化的方法进行概括，并用形象材料来思维，可以高度并行处理。抽象思维以物理符号系统为理论基础，用语言表述抽象的概念。由于注意的作用，使其处理基本上是串行的.

人工智能的主要研究和应用领域是什么，其中哪些是新的研究热点

问题求解 (下棋程序)，逻辑推理与定理证明 (四色定理证明)，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学 (星际探索机器人)，模式识别 (手写识别，汽车牌照识别，指纹识别)，机器视觉 (机器装配，卫星图像处理)，智能控制，智能检索，智能调度与指挥 (汽车运输高度，列车编组指挥)，系统与语言工具

新的研究热点：

分布式人工智能与Agent，计算智能与进化计算，数据挖掘与知识发现 (超市市场商品数据分析)，人工生命

人工智能

1，什么是人工智能

智能和智力本来是指人类在认识和实践活动中，由脑的活动所表现出来的特定功能。而人工智能是使电子计算机模拟人的某些智能行为。人工智能领域分成两个子领域：认知模拟（CS）与人工智能(AI)，从而要处理两个相互独立而又相互关联的问题：

(1)人在"信息加工"中是否真的像数字计算机那样遵循形式化原则?

(2)人类行为，无论是如何生成的，能否描述为一种可由数字机实现的形式化系统?

对于人工智能是否具有思维的属性--电脑究竟能否思维的问题，主要存在两种不同观点。一种观点认为，既然电脑是人脑的模拟，人工智能是人类智能的模拟，电脑当然能够思维，否则人类就不会发明它了。另一种观点认为，人工智能只是对人类智能的部分功能模拟，电脑不具备人脑思维的全部功能，二者本质上是不同的，不能因为电脑有某种思维的功能，就说电脑可以思维。

我们认为：

(1)就人工智能的本质来看，它是认识主体创造的，是主体的目的和需求的产物，因此属于认识客体。但就人工智能在认识活动中的作用形式而言，它是人脑的延伸物，属于主体的认识手段或认识工具，是主体认识能力的表现。人工智能的客体地位是绝对的，主体作用是相对的。再高级的电脑也是人脑设计制造的，不可能代替人脑而成为独立的认识主体。

(2)电脑不但不具有人的意识、不能认识(思维)，而且连最原始的生物的刺激感应能力也不具备。这是因为，电脑从其物质发展水平说，还达不到生物运动这一物质发展的高级形态。通常人们所说的"机器思维"，只不过是说，人类借助电脑来模拟和复制人脑的某些功能而已。把人这一认识主体的"模本"--大脑的属性，归之于电脑这一模拟物体是不妥当的。

(3)人工智能只能模拟人的某些自然属性，难以模拟人的社会属性。人的思维能力，不仅是人脑的生理机能，更是长期社会实践的产物。随着科学技术的发展，未来人们可能会通过生物工程制造出人造大脑和"生物计算机"，从这个意义上说，机器是可以模拟人的自然属性的。但从总体上看，因为电脑不是生活在社会之中，没有人那样长期的社会实践，不具备人的社会属性，因而也就不可能具有真正意义上的思维o

3，人工智能能否等同或取代人类智能？

作为机器思维的人工智能与作为人类思维的人类智能，两者之间具有本质区别：

(1)二者的物质载体不同。人类智能的物质载体是人的大脑，人工智能的物质载体则是电脑这一人脑的模拟物。

(2)二者的活动规律不同。人脑的活动，是按照高等生物的高级神经活动规律进行的；电脑则是按照机械的、物理的和电子的活动规律进行的。二者的差别不是程度上的差别，而是本质上的差别。

(3)人类认识世界和改造世界的活动是有目的、能动的，在与外部环境的物质、能量和信息交换过程中，能够根据环境的变化不断调整自身，具有适应性。而人工智能是无意识、无目的的，没有主观能动性和适应性，只能按照人为它制定的程序运行，机械地模拟人的智力活动，却毫不理解这一活动，更不会提出新问题、研究新问题、解决新问题。因此，工BM的"深蓝"计算机虽然依靠许多专家事先编制的程序以及每秒上亿次的运算能力战胜过国际象棋大师卡斯帕罗夫(这一次的胜利与其说是电脑的胜利，不如说是众多程序设计员集体智慧的胜利)，但后者还是凭借丰富的经验和随机应变的技巧最终战胜了"深蓝"。

(4)人类智能或人类的认识能力，只是人类意识的一个因素。人是社会的人，人的认识的产生和形成不只是人的认识能力所致，还包括情感、情绪、意志、性格等因素的综合作用。人工智能则是对人的认识能力的一部分--逻辑、理性的模拟，不具备其他因素。

可以说，人类智能的局限性正是人工智能的优越性所在，人工智能的局限性正是人类智能的优越性，"人在质的思考方面胜过机器，而机器则在量的方面胜过人"。二者是互补互动的。人类发明计算机的动因，正是基于对人脑的一些局限性的认识，以及在科学研究与生产实践中，解决用人力很难解决的问题的迫切需要。人工智能的产生和发展为人类智能提供了新的时间和空间尺度，给人类提供了一个新的创造领域。随着技术的进步，计算机应用的深度和广度不断发展，许多原本是人类思维独占的领域，也开始应用人工智能，如专家系统、模式识别、定理证明、问题求解、自然语言理解等等。但是，如果由此以为电脑的应用不存在一个技术性的界限，认为人工智能可以代替人的思维，则是没有根据的。

关于心脑计算机关系问题的争论也许最早的可见波斯特关于人心比机器优越的猜想。1921年，波斯特推断：“数学家远远不只比机器更灵巧，能更快地做到机器最终可以做到的事情。我们看到，机器永远不可能提出完备的逻辑，因为机器一旦造成，我们总能证明一个它不能证明的定理。”(据说20年代波斯特在哥伦比亚大学作了关于PM的不完全性的讲座)不久，经过斟酌之后波斯特又修正了这个“看似草率”的推论：“‘人不是机器’这个结论不能成立。我们所能说的只是，人无法制造一台能进行人的所有思维的机器。要说明这一点，我们可以想象制造一台能够证明其自身心理运作的人机复合体。”事隔十几年，1936年图灵在《伦敦数学会通报》上发表了一篇重要文章《论可计算数》，其中指出，“我们将假定需要计数的心的状态数是有穷的。这是因为，如果我们承认心的状态有无穷多，它们中的某些状态就会由于‘任意接近’而被混淆”。图灵的这段话当时曾被看作“人类心智活动不可能超越任何机械程序”的一个论证。1950年图灵又在《心》（Mind）杂志上发表了一篇题为《计算机与心智》的文章，开篇写道：“我准备考虑一个问题：机器能思维吗？”，并提出了著名的“图灵检验”的概念。文章隐含着“人心等价于一台计算机”的论断，这一论断对40年代后期刚刚兴起的人工智能方案无疑是一强有力的声援，也自然引起了一场大争论。在这场争论中反对派中的一些哲学家和逻辑学家更热衷于以哥德尔定理为依据反对图灵的论断。

人们确实很难抵御一种强烈的诱惑：从哥德尔的不完全性定理出发证明“人心胜过计算机”这一论断。1961年美国哲学家鲁卡斯（JohnLucas)在36卷《哲学》 (Philosophy）杂志上以极其激烈的言辞首先撰文《心、机器、哥德尔》，试图用哥德尔定理证明“人心超过计算机”的结论:“依我看，哥德尔定理证明了机械论是错误的，也就是说，心不能解释成机器。”因为，“无论我们造出多么复杂的机器，只要它是机器，就将对应于一个形式系统，接着就能找到一个在该系统内不可证的公式而使之受到哥德尔构造不可判定命题那种程序的打击，机器不能把这个公式作为定理推导出来，但是人心却能看出它是真的。因此这台机器不是心的一个恰当模型。人们总想制造心的一种机械模型，即从本质上是‘死’的模型，而心是‘活’的，它总能比任何形式的、僵死的系统干得好”。这就是著名的鲁卡斯论证.

随后，另一位美国哲学家怀特利（C.H.Whitely）在接下来的37卷《哲学》杂志上发表了虽简短但强有力的批驳文章《心、机器、哥德尔,回应鲁卡斯》，遂引起许多人卷入并长达几十年的争论(例如伯纳塞拉夫(Benacerruf),普特南(Putnam),奇哈若(Chihara),吉利斯(D.Gillies)等人)。

1979年获得普利策文学大奖的美国畅销书《哥德尔、艾舍、巴赫,一条永恒的金带》将艾舍尔义蕴深刻的绘画、巴赫脍炙人口的乐章及哥德尔定理以一种独特的方式连接起来，以极大的视觉冲击效果极具戏剧性地谱写了一曲心脑计算机的“隐喻赋格曲”，从多个视角试图阐明如何用哥德尔定理否证人工智能方案的观点.

1989年,英国数学家、物理学家罗杰·彭罗斯（Roger Penrose）在那本风靡全球的《皇帝新脑,计算机、心智和物理定律》中,首先对鲁卡斯论证作了扩展,并以大量笔墨试图从哥德尔定理出发直接论证“人心超过计算机”的结论，被称为“对哥德尔定理令人吃惊的强应用。”因此在1990年的《行为和大脑科学》杂志第13卷上，借评价该书的机会重又引发了许多人介入的一场争论。彭罗斯的一个强硬论证是：根据哥德尔定理可以“像在数学中所做的那样，严格证明”数学真理的概念不可能包容于形式主义的框架之中，数学真理是某种超越纯粹形式主义的东西，人类判断数学真理的过程是超越任何算法的。这是因为，意识是我们赖以理解数学真理的关键，这种意识使我们能够借直觉的洞察力“看出”（see）某些在数学形式系统中不能证明的数学命题的真理性，而这种意识是不能被形式化的，它必定是非算法的。因此计算机绝不可能超越人类心智，计算机不过是强人工智能专家所钟爱的一副“皇帝新脑”而已。