導(dǎo)語：如何才能寫好一篇人工智能和智能制造，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

偌大的空間里，幾百臺“機械手臂”錯落有致地來回?fù)u擺，快速精準(zhǔn)地完成取材、切割、鉆孔、噴涂等一系列工序。

這是維尚家具集團（尚品宅配）位于制造業(yè)重鎮(zhèn)――佛山生產(chǎn)車間里工業(yè)機器人的“勞作”場景。

在珠三角地區(qū)，這樣的場景幾乎隨處可見，而在輻射更廣的長三角、京津冀乃至整個東部沿海制造業(yè)聚集區(qū)，工I機器人也已悄無聲息地走進工廠車間。

“工業(yè)機器人是智能制造中一個不可或缺的關(guān)鍵智能設(shè)備，是企業(yè)實現(xiàn)智能制造的一個支撐基礎(chǔ)。”在中國機器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟執(zhí)行理事長宋曉剛看來，這是制造業(yè)智能轉(zhuǎn)型的必然趨勢。 海信智能工廠內(nèi)工業(yè)機器人的工作場景

國家重大技術(shù)裝備辦公室主任、工信部裝備工業(yè)司司長李東在接受《t望東方周刊》專訪時也表示，工業(yè)機器人是推動和支撐智能制造發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)裝備之一，未來在制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用會很廣泛。

“但我們必須看到，目前外國品牌仍在國內(nèi)市場占據(jù)主要地位，而國產(chǎn)工業(yè)機器人仍存諸多不足，發(fā)展空間很大?！崩顤|對本刊記者強調(diào)。

“機器換人”為什么越來越快

工業(yè)機器人的概念最早由美國人戴沃爾于1954年提出。4年后，美國人英格伯格、德沃爾就制造出了世界上第一臺工業(yè)機器人，外形像坦克的炮塔，配有可轉(zhuǎn)動的大、小機械臂，可抓放零件。

隨后，工業(yè)機器人開始從美國流入歐洲，乃至遙遠(yuǎn)的日本，引發(fā)了關(guān)注。

上世紀(jì)70年代后，工業(yè)機器人的研究與開發(fā)進入一個新階段，產(chǎn)品開始應(yīng)用到一些工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域。

中國工業(yè)機器人的萌芽也大致始于同一時間。

當(dāng)時，由于改革開放初期企業(yè)技術(shù)改造的需要，上海出現(xiàn)了以數(shù)控技術(shù)為基礎(chǔ)的工業(yè)機器人，如上海針織九廠的插銷板控制機器人、上海同和電機廠的壓鑄用機器人。

到80年代，中國開始將工業(yè)機器人的研發(fā)列入國家計劃，組織專家進行技術(shù)攻關(guān);而“九五”之后，工業(yè)機器人的研發(fā)轉(zhuǎn)變?yōu)閲@制造業(yè)的實際需求，力圖把工業(yè)機器人從實驗室中帶到工廠的生產(chǎn)線上。

這期間，中國才出現(xiàn)一批真正意義上的機器人生產(chǎn)企業(yè)，包括目前在國內(nèi)工業(yè)機器人領(lǐng)域排名靠前的沈陽新松、哈工大旗下的博實等。而彼時，國外工業(yè)機器人四大家族――ABB、發(fā)那科、安川、庫卡均早已在中國落戶。

“當(dāng)時國內(nèi)的制造業(yè)得益于廉價的勞動力成本正處于黃金時期，對工業(yè)機器人的需求基本可忽略不計，國內(nèi)的工業(yè)機器人市場尚處于未開發(fā)階段，有產(chǎn)品也沒人買?！毙滤蓹C器人自動化公司總裁曲道奎告訴《t望東方周刊》。

但是，進入21世紀(jì)后，全球制造業(yè)的成本都在提升，中國也不例外，尤其是勞動力成本上漲明顯。有數(shù)據(jù)顯示：2004～2013年的十年間，中國制造業(yè)從業(yè)人員的平均工資增長了3倍。

而能夠?qū)崿F(xiàn)自動化生產(chǎn)的工業(yè)機器人此時便成了不少制造企業(yè)解決人力成本上漲壓力、實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級的利器。越來越多的工廠開始引入工業(yè)機器人替代傳統(tǒng)工人，機器換人逐漸成為現(xiàn)實。

“一個機械手臂可以連續(xù)工作24小時，相當(dāng)于3個工人的工作量?！本S尚家具集團副總裁黎干對《t望東方周刊》說，他們用工業(yè)機器人換掉了600～800個工人，“按800人、每人每年7萬元工資來算，機器換人一年就節(jié)省了5600萬元。”

根據(jù)國際機器人聯(lián)合會（IFR）的統(tǒng)計數(shù)據(jù)：中國自2013年開始，已連續(xù)3年超越日本成為全球最大的工業(yè)機器人消費市場，市場銷量占到全球工業(yè)機器人市場份額的四分之一以上。

“隨著智能制造戰(zhàn)略的深入推進，工業(yè)機器人的市場潛力還會被進一步激發(fā)。”曲道奎說，這對國內(nèi)機器人產(chǎn)業(yè)是個難得的機遇。

國產(chǎn)機器人究竟行不行

不過，讓宋曉剛有些詫異的是，外界雖多半知道工業(yè)機器人跟智能制造有關(guān)系，但并不十分清楚工業(yè)機器人到底在智能制造中扮演何種角色，“很多人認(rèn)為智能制造就是‘機器換人’，工業(yè)機器人就等于智能制造，這是誤解?！?/p>

他向《t望東方周刊》解釋說，“機器換人”只是智能制造的一個最直接表現(xiàn)，不能完全代表智能制造，“工業(yè)機器人是智能裝備的重要基礎(chǔ)，而智能裝備又是智能制造的實現(xiàn)端?！?/p>

尷尬的是，在伴隨智能制造而來的如此龐大的工業(yè)機器人市場中，國產(chǎn)機器人并不占優(yōu)勢。

公開資料顯示：2015年以前，中國市場消費的工業(yè)機器人超過70%都是以“四大家族”為代表的國外品牌，國內(nèi)市場的高端機器人應(yīng)用領(lǐng)域幾乎被洋品牌壟斷。

在曲道奎看來，這很正常――因為國內(nèi)機器人產(chǎn)業(yè)起步較國外晚幾十年?！暗珖a(chǎn)機器人近幾年在國內(nèi)市場的發(fā)展行情非常好，市場占比已經(jīng)從以前的10%上升到2015年的30%，接下來還會繼續(xù)漲 ?！?/p>

但他并不否認(rèn)，目前國內(nèi)整個機器人行業(yè)的水平還比較低，產(chǎn)業(yè)發(fā)展不均衡。這也是李東在多個場合反復(fù)提及的，“比如產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)缺失、核心技術(shù)創(chuàng)新能力薄弱、企業(yè)‘小、散、弱 ’等?！?/p>

其中，產(chǎn)業(yè)鏈不完善導(dǎo)致的核心零部件受制于國外問題，一直被視為阻礙國內(nèi)機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的最大難點。即使像新松這樣的行業(yè)龍頭公司，工業(yè)機器人所用的啟動器、電機、齒輪等關(guān)鍵零部件也都是采自國外。

北京航空航天大學(xué)機器人研究所教授王田苗此前在接受本刊記者采訪時就直言：國產(chǎn)機器人中80%～90%使用國外減速器，60%～70%使用的是國外電機、40%～50%使用國外控制器。

但曲道奎認(rèn)為，“不能一說我們的零部件是國外的就覺得國產(chǎn)機器人不行?！?/p>

在他看來，零部件對機器人產(chǎn)業(yè)固然重要，中國也需要加大在零部件上的投入，但不能用零部件來衡量整個產(chǎn)業(yè)的技術(shù)水平，“在全球化時代，我們要做的是快速整合上下游的產(chǎn)業(yè)鏈，為我所用，而不是關(guān)起門來去研究技術(shù)，因為產(chǎn)品的更新?lián)Q代非常快，可能你研究出來又過時了。”

曲道奎說，國內(nèi)機器人制造商現(xiàn)在最應(yīng)該思考的是，如何讓產(chǎn)品更符合智能制造的需求，這樣才能在跟國外品牌的競爭中占得先機。

“仍需追趕”的是什么

從制造企業(yè)的實踐來看，國產(chǎn)機器人和國外機器人雖有一定的差距，但各有所長，并非零和競爭的關(guān)系，反而能實現(xiàn)互補。

海信集團質(zhì)量與制造管理部副部長康凱對此感觸頗深。海信位于貴陽的電視生產(chǎn)工廠，正是工信部公布的64個2016年智能制造試點示范項目之一，生產(chǎn)環(huán)節(jié)裝備的工業(yè)機器人數(shù)量近1200臺。

“我們的供應(yīng)商既有新松這樣的國產(chǎn)品牌，也有ABB、庫卡在內(nèi)的國外品牌。目前，我們使用國產(chǎn)機器人的比重是高于國外品牌的?！笨祫P對《t望東方周刊》說。

不過他也認(rèn)為，與國外機器人相比，國產(chǎn)機器人在產(chǎn)品種類的豐富度、產(chǎn)品性能的可靠性和穩(wěn)定性等方面，確實存在一定差距。而后者，一直是企業(yè)采購機器人產(chǎn)品時最主要的考量因素。

海信2014年曾采購了用于打螺釘?shù)膰a(chǎn)工業(yè)機器人，在其使用過程中有時會出現(xiàn)不能正確抓取釘子的情況。

“最初海信對工廠進行智能化改造所使用的國產(chǎn)機器人多半會出現(xiàn)一些性能問題。這個過程，需要花大量時間去調(diào)試機器人產(chǎn)品，既耽誤生產(chǎn)時間，也增加了生產(chǎn)成本?！笨祫P說。

之后，在一些對產(chǎn)品精密度、穩(wěn)定性要求高的環(huán)節(jié)，海信選用了國外機器人產(chǎn)品，比如六軸機器人，而在一些諸如車間搬運的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，則使用國產(chǎn)機器人，如AGV移動機器人。

宋曉剛也坦承，國外機器人在系統(tǒng)感知、判斷方面以及產(chǎn)品本身的可靠性和穩(wěn)定性都更勝一籌，“國產(chǎn)機器人仍需追趕。”

不過，在康凱看來，目前制造企業(yè)使用的工業(yè)機器人，多是實現(xiàn)把物體從一個地方拿到另一個地方這樣的點對c轉(zhuǎn)移，即便是較為高級的六軸機器人也是如此，只是靈活度較高，能夠自由旋轉(zhuǎn)罷了。

“這些機器人還做不了一些復(fù)雜的動作，并不能完全滿足企業(yè)智能化改造的需要?！笨祫P說，機器人生產(chǎn)商還是要不斷提高產(chǎn)品的性能，比如功能單一的包裝碼垛機器人，精度要求為0.01毫米，就并非所有生產(chǎn)商的技術(shù)都能達(dá)到這一要求。

國產(chǎn)機器人的突圍機會

不可否認(rèn)的是，無論是國產(chǎn)機器人還是國外機器人，目前都還不能完全滿足智能制造的需要。

宋曉剛認(rèn)為，未來整個機器人產(chǎn)業(yè)要解決的重要問題是如何滿足不同行業(yè)對機器人產(chǎn)品提出的不同需求，“生產(chǎn)商不可能為每個行業(yè)都生產(chǎn)不同的機器人，那樣成本太高，也不是根本的解決之道。”

相關(guān)部門已經(jīng)注意到了此類問題。國家發(fā)改委和工信部正在推進的機器人示范應(yīng)用項目，即是在一個行業(yè)內(nèi)選擇兩家企業(yè)去做機器人應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化示范，以期為整個行業(yè)未來的智能化改造提供樣本。

這是一種可行的解決路徑，但并非唯一。

宋曉剛希望國家能夠建立一個面向全行業(yè)的機器人研發(fā)設(shè)計平臺，平臺只需設(shè)計出一些標(biāo)準(zhǔn)化的控制模塊、硬件模塊，然后機器人生產(chǎn)企業(yè)可在此基礎(chǔ)上，根據(jù)不同行業(yè)的需求對最終成型的機器人進行功能設(shè)計的調(diào)整。

“這樣既能縮短機器人產(chǎn)品的研發(fā)周期，也能最大限度地整合行業(yè)資源。”宋曉剛說，這是國產(chǎn)機器人的突圍機會，因為國外廠商對中國制造業(yè)的了解比不上國產(chǎn)廠商。

此外，康凱希望未來應(yīng)用于生產(chǎn)車間的工業(yè)機器人能夠有兩方面的改進：一是在體積上能變得更小、更安全;二是機器人產(chǎn)品的調(diào)試變得更簡單。

“工廠現(xiàn)在使用的工業(yè)機器人必須固定在某一區(qū)域內(nèi)，還需用框架將其圈起以免誤傷工人，但如此一來，機器人所需的占地空間就很大?！彼f。

除此之外，目前無論是國產(chǎn)機器人還是國外機器人出現(xiàn)故障和切換不同生產(chǎn)線的調(diào)試維修時間都很長。

“一般都需要半個小時，甚至更長，這意味著整個生產(chǎn)線都要停工，企業(yè)損失很大?！笨祫P說，如果能把調(diào)試時間降低到十分鐘左右，對企業(yè)生產(chǎn)的影響就屬于可承受范圍了。

篇2

【關(guān)鍵詞】 老年患者；術(shù)后認(rèn)知功能障礙；七氟醚；丙泊酚； 簡易精神狀態(tài)量表

術(shù)后認(rèn)知功能障礙（postoperative cognitive dysfuction， POCD）[1]是指麻醉手術(shù)后， 患者出現(xiàn)定向力障礙、記憶力和集中力受損和性格精神改變， 同時伴認(rèn)知、人格、社交能力及技巧的改變， 在老年患者中更為常見[2]。殘留的物能產(chǎn)生中樞神經(jīng)系統(tǒng)活性的改變， 增加老年患者術(shù)后認(rèn)知功能障礙的發(fā)生[3]。七氟醚（sevoflurane）和丙泊酚（propofol）均具有麻醉誘導(dǎo)和蘇醒快、麻醉深度容易調(diào)控等優(yōu)點廣泛應(yīng)用于全麻手術(shù)患者。但這二者的聯(lián)合應(yīng)用與胃癌根治手術(shù)后老年患者POCD的關(guān)系尚無定論。本研究通過比較七氟醚復(fù)合丙泊酚麻醉與丙泊酚麻醉對于接受腹部大手術(shù)-胃癌根治手術(shù)的老年患者術(shù)后早期認(rèn)知功能的影響， 為臨床應(yīng)用提供參考。

1 資料與方法

1. 1 一般資料 擇期胃癌根治術(shù)患者36例， 排除患有影響神經(jīng)精神疾病的患者， 并篩選ASA I～II級， 年齡60～ 75歲者， 隨機均分為S+P組（七氟醚丙泊酚復(fù)合麻醉組）和P組（丙泊酚全憑靜脈麻醉組）。

1. 2 麻醉方法：麻醉維持：S+P組吸入3% 的七氟醚復(fù)合丙泊酚及瑞芬太尼0.05～ 0.20 g/（kg·min）靜脈泵注。P組靜脈泵注丙泊酚及瑞芬太尼0.05～ 0.20 g/（kg·min）。術(shù)中維持麻醉平穩(wěn)， 術(shù)后及時停止各項用藥， 撥除氣管導(dǎo)管。

1. 3 觀察指標(biāo) 術(shù)后自主呼吸恢復(fù)時間、定向力恢復(fù)的時間、呼之睜眼時間和拔管時間評估麻醉后蘇醒。簡易精神狀態(tài)量表（MMSE）測定患者麻醉前和術(shù)后 3、6、24、72、96 h術(shù)后認(rèn)知功能變化。

1. 4 統(tǒng)計學(xué)方法 統(tǒng)計學(xué)處理應(yīng)用 SPSS 13.0 軟件學(xué)軟件， 結(jié)果以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（ x-±s） 表示， 采用t 檢驗和方差分析分析數(shù)據(jù)， 以P

2 結(jié)果

2. 1 一般資料 將本院2012年2月～2013年7月老年患者36例， 隨機分為S+P組和P組， 每組18例。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)， 兩組患者各項指標(biāo)差異均無統(tǒng)計學(xué)意義（P>0.05）， 見表1。

2. 2 麻醉后蘇醒的評估結(jié)果見表2， 與P組比較， S+P組在術(shù)后這四項恢復(fù)時間顯著延長（P

2. 3 術(shù)后認(rèn)知功能的評估結(jié)果見表3， 與術(shù)前比較， P組和S+P組術(shù)后短期（3 h和6 h）的MMSE評分降低（P

3 討論

大量文獻表明物是導(dǎo)致POCD的發(fā)生率升高的關(guān)鍵因素。有學(xué)者曾報道異氟醚和七氟醚對認(rèn)知障礙的影響， 短期來說， 兩者可能對認(rèn)知功能都有影響， 可能與術(shù)后吸入低血藥濃度有關(guān)， 長期的影響還沒有文獻報道[4]。關(guān)于丙泊酚， 也有學(xué)者報道， 在導(dǎo)致老年患者術(shù)后認(rèn)知障礙中作用并不顯著[5]。但是針對丙泊酚以及七氟醚丙泊酚復(fù)合麻醉對于老年胃癌根治手術(shù)后認(rèn)知能力的影響并未見報道。

本研究發(fā)現(xiàn)， 丙泊酚應(yīng)用于老年胃癌根治術(shù)患者， 丙泊酚組麻醉后蘇醒各指標(biāo)均顯著早于復(fù)合麻醉者。并且靜吸復(fù)合麻醉在術(shù)后超短期3 h、6 h的MMSE評分降低， 在術(shù)后72 h該組比術(shù)前MMSE評分仍低。雖然， 丙泊酚單用組也出現(xiàn)術(shù)后的MMSE評分降低， 但是降低程度上優(yōu)于復(fù)合麻醉組， 并且在術(shù)后第72 h不再出現(xiàn)MMSE值的降低。這說明， 異丙酚的影響較七氟醚少， 術(shù)后認(rèn)知功能恢復(fù)早。而產(chǎn)生這一差異的原因可能與七氟醚影響海馬區(qū)LTP形成[6]， 以及異丙酚在體內(nèi)殘留時間短于七氟醚有關(guān)[7]。

綜上所述， 丙泊酚全身麻醉后對于胃癌根治術(shù)的老年患者應(yīng)用， 蘇醒更快， 氣管插管時間更少， 術(shù)后蘇醒更快， 并且對于術(shù)后早期的認(rèn)知功能影響少， 術(shù)后認(rèn)知功能恢復(fù)早， 更適合于老年患者， 尤其是需行腹部大手術(shù)的患者。

參考文獻

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[2] Monk TG， Weldon BC， Garvan CW， et al. Predictors of cognitive dysfunction after major n on cardiac surgery. Anesthesiology， 2008， 108（1）：18-30.

[3] Crosby C， Culley DJ， Baxt erMG， et al. Spatial memory performance 2 weeks after general anesthesia inrats. Anesth Analg， 2005， 101（5）： 1389-1392.

[4] 陳曉光，王俊科，王淑月.地氟醚與七氟醚麻醉對老年患者術(shù)后認(rèn)知功能的影響.中華麻醉學(xué)雜志， 2002，22（4）：211.

[5] 吳丹.七氟醚和異丙酚全身麻醉對老年患者麻醉后蘇醒時間及術(shù)后認(rèn)知功能的影響對比.中國藥業(yè)， 2013，22（5）：95-97.

篇3

【關(guān)鍵詞】 妊娠； 分娩； 盆底功能； 早期盆底康復(fù)治療； 近期療效

中圖分類號 R714.6 文獻標(biāo)識碼 B 文章編號 1674-6805（2016）9-0031-02

【Abstract】 Objective：To study the effect of pregnancy and delivery on the pelvic floor function and the short-term effect of early pelvic floor rehabilitation therapy.Method：The clinical data of 142 pregnant women in our hospital were selected as the research objects，according to the different methods of delivery，they were divided into the vaginal delivery group and the cesarean section group，71 cases in each group，reviewed and evaluation of pelvic floor function for 42 days after delivery，the influencing factors of pelvic floor function and the short term effect of early rehabilitation therapy were analysed.Result：Postpartum vaginal pressure， fatigue and pelvic floor muscle strength of the two groups were compared，there were no statistically significant differences（P>0.05）.The changes of pelvic floor muscle strength and muscle voltage of the patients before treatment and after treatment were compared，the differences were statistically significant（P

【Key words】 Pregnancy； Delivery； Pelvic floor function； Early pelvic floor rehabilitation therapy； The short-term effect

First-author’s address：Changsha Hospital for Maternal and Child Health Care，Changsha 410007，China

doi：10.14033/ki.cfmr.2016.9.017

女性盆底是由封閉骨盆出口的多層肌肉和筋膜構(gòu)成，尿道、陰道、直腸貫穿于其中，是一個緊密關(guān)聯(lián)的整體[1]。有研究表明，妊娠和分娩均會對女性盆底造成不同程度的損害，容易誘發(fā)盆底功能障礙性疾病，如壓力性尿失禁、盆腔器官脫垂等[2]?；诖?，本文為了研究妊娠和分娩對盆底功能的影響及早期盆底康復(fù)治療的近期療效，選取了2013年2月-2015年2月在筆者所在醫(yī)院分娩的142例產(chǎn)婦，將其均分為陰道分娩組與剖宮產(chǎn)組，對比分析兩組產(chǎn)婦的盆底功能以及早期盆底康復(fù)治療后的近期效果，現(xiàn)在將結(jié)果進行如下詳細(xì)報道。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取在筆者所在醫(yī)院分娩的142例產(chǎn)婦的臨床資料為研究對象，按不同分娩方式將其分為陰道分娩組與剖宮產(chǎn)組，各71例。陰道分娩組：年齡21～39歲，平均（35.0±2.8）歲；體重52～76 kg，平均（57.4±1.8）kg。剖宮產(chǎn)組：年齡20～40歲，平均（35.3±2.7）歲；體重51～75 kg，平均（57.1±2.0）kg。所有產(chǎn)婦均為足月初產(chǎn)婦，經(jīng)B超檢查均為單胎，均于產(chǎn)后42 d到院復(fù)查，存在不同程度的盆底功能障礙。兩組產(chǎn)婦的一般資料比較差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P>0.05），具有可比性。

1.2 方法

1.2.1 檢測方法 （1）采用徒手檢測盆底肌力：右手戴無菌橡膠手套，將食指與中指放于陰道后穹窿后1.5 cm處6∶00位置及引導(dǎo)外口內(nèi)1～2 cm處，分別檢測盆底深層肌力與淺層肌力；左手放于腹部以檢測產(chǎn)婦收縮盆底肌時是否縮緊了腹肌。采用法國國家衛(wèi)生診斷認(rèn)證局（ANNAES）認(rèn)證的測試標(biāo)準(zhǔn)進行判斷[3]。（2）采用法國PHENIX系列神經(jīng)肌肉刺激治療儀對盆底肌力、疲勞度及陰道壓力進行檢測[4]。（3）采用盆腔器官脫垂定量分期法（POP-Q）及其分類法臨床分期標(biāo)準(zhǔn)進行盆腔脫垂檢測[5]。

1.2.2 治療方法 兩組產(chǎn)婦均采用盆底肌肉訓(xùn)練+生物反饋+功能性電刺激進行綜合治療[6]。（1）盆底肌肉訓(xùn)練：持續(xù)收縮盆底肌、肛提肌，做提肛運動10 s，松弛10 s，15 min/次，5次/d，持續(xù)兩個月。（2）生物反饋與功能性電刺激：排空大小便后，取半臥位，陰道內(nèi)置入盆底肌肉治療頭，電刺激的電流強度從0 mA開始慢慢調(diào)高，確保產(chǎn)婦盆底肌肉有明顯收縮且無不適感，配合生物反饋練習(xí)。30 min/次，2次/周，持續(xù)兩個月。

1.3 觀察指標(biāo)

（1）對比觀察兩組產(chǎn)婦產(chǎn)后的盆底功能檢測情況；（2）對比治療前、后產(chǎn)婦盆底肌力與肌電壓的變化情況。

1.4 統(tǒng)計學(xué)處理

采用SPSS 11.0軟件對所得數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，計量資料用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（x±s）表示，比較采用t檢驗；計數(shù)資料以率（%）表示，比較采用字2檢驗。P

2 結(jié)果

2.1 產(chǎn)后盆底功能檢測情況

對比兩組產(chǎn)婦產(chǎn)后的陰道壓力、疲勞度以及盆底肌力，差異均無統(tǒng)計學(xué)意義（P>0.05），詳見表1。

2.2 早期盆底康復(fù)治療近期效果

對比治療前與治療后產(chǎn)婦盆底肌力與肌電壓的變化情況，差異均有統(tǒng)計學(xué)意義（P>0.05），詳見表2。

3 討論

盆底功能分成盆底基礎(chǔ)電生理功能與壓力控尿功能、張力支持功能、生殖與，其中盆底肌力、疲勞度、陰道壓力是盆底基礎(chǔ)電生理功能的主要評價指標(biāo)[7]。臨床上診斷中，可以通過檢測盆底肌肉與神經(jīng)生物電活動對盆底功能進行評價[8]。妊娠和分娩對盆底功能有一定的影響，產(chǎn)婦產(chǎn)后常會出現(xiàn)盆底功能障礙性疾病，分析其危險因素，主要包括陰道分娩、會陰側(cè)切史、新生兒出生體重≥4 kg等[9]。對于盆底功能障礙性疾病的治療，臨床上主要采取手術(shù)治療與非手術(shù)治療兩種，手術(shù)治療的療效顯著，但醫(yī)療成本較高，且術(shù)后容易誘發(fā)泌尿系感染、尿道損傷等并發(fā)癥，非手術(shù)治療主要包括盆底肌鍛煉、電刺激治療、生物反饋治療、藥物治療等，盆底肌肉訓(xùn)練+生物反饋+功能性電刺激綜合治療的療效更為顯著，具有并發(fā)癥少、風(fēng)險低、費用少等優(yōu)勢[10]。

本研究結(jié)果顯示：陰道分娩產(chǎn)婦與剖宮產(chǎn)產(chǎn)婦產(chǎn)后的盆底肌力與陰道壓力均降低，疲勞度均升高，對比兩組差異均無統(tǒng)計學(xué)意義（P>0.05）；應(yīng)用盆底肌肉訓(xùn)練+生物反饋+功能性電刺激綜合治療后，產(chǎn)婦的盆底肌力與肌電壓均增強，對比治療前差異均有統(tǒng)計學(xué)意義（P

參考文獻

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篇4

人類將在與機器的共生共存中，開啟一個新的時代？

近年來，人工智能已經(jīng)從科學(xué)的神壇走入了經(jīng)濟的大潮，成為了各大公司爭相競逐的新戰(zhàn)場。

在中國，BAT紛紛在人工智能領(lǐng)域布局：李彥宏聲稱“互聯(lián)網(wǎng)的未來在于人工智能”，百度的百度大腦、無人駕駛汽車初具規(guī)模；騰訊發(fā)揮微信、QQ的強大優(yōu)勢，在語音識別、圖像識別、人臉支付領(lǐng)域發(fā)力；阿里巴巴則以阿里云為基礎(chǔ)，將人工智能的基礎(chǔ)――數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)做大。而國外的谷歌、微軟、FACEBOOK、IBM等巨頭，也在人工智能領(lǐng)域全力推進，從當(dāng)年IBM的深藍(lán)到今天的阿爾法狗，僅僅是巨頭們在人工智能領(lǐng)域嘗試的冰山一角。 什么是人工智能

盡管隨著人機大戰(zhàn)，人工智能已經(jīng)成為了一個耳熟能詳?shù)臒嵩~，但究竟什么是人工智能，卻在行業(yè)內(nèi)都難以有一個確定的定義。其實簡單地說人工智能就是對人的意識、思維過程的模擬，但之所以人工智能的定義難以確認(rèn)，關(guān)鍵在于對“智能”的定義難以確認(rèn)，在人工智能領(lǐng)域經(jīng)常有一句話說：我們連人的智能是什么都不知道，何談人工智能？因此目前大家普遍認(rèn)可的還是由約翰?麥卡錫（John Mccarthy）在1956年的達(dá)特矛斯會議（Dartmouth Comference）上提出的：人工智能就是要讓機器的行為看起來就像是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣。簡單地說，如果說機器人是要在完成人類四肢的工作，那么人工智能則是要完成人類大腦的工作。

人工智能為什么這么火

其實人工智能早在60年前就被正式提出，幾十年來也一直在飛速發(fā)展，但似乎在過去的日子，普通人更多地是通過《終結(jié)者》、《我，機器人》等科幻電影了解到人工智能，但為什么今天人工智能突然成為了大家關(guān)注的焦點呢？來自微軟研究院的芮勇認(rèn)為，除了這些年所謂算法的演進和提升外，幾個物質(zhì)方面因素的發(fā)展也將人工智能的應(yīng)用成為了可能。首先在于背后計算能力的飛速發(fā)展。人工智能背后需要有強大的計算能力的支撐，我們看到是阿爾法狗擊敗了李世石，其實阿爾法狗只是一個程序，在背后則是強大的超級計算機的運算。據(jù)中國最大的超級計算機制造者――浪潮公司的科學(xué)家劉軍介紹，目前，超級計算機的性能發(fā)展迅速，一臺超級計算機已經(jīng)能夠達(dá)到一百萬臺電腦的運算能力，因此，在計算能力上將人工智能需要的超級運算成為可能。其次，人工智能需要對海量的數(shù)據(jù)進行分析，就必須擁有海量的數(shù)據(jù)，而幾十年的互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，讓人類社會中海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生于收集成為了可能。第三，4G技術(shù)的普及，讓數(shù)據(jù)隨時隨地的鏈接已經(jīng)成為常態(tài)，也讓大量數(shù)據(jù)的傳輸成為可能，使用場景的便利化，給人工智能走進日常生活提供了多種可能。如果說人工智能原來是一粒種子，但陽光、溫度、濕度等外在條件還未具備，因此一直蟄伏在科學(xué)家的研究室里，那么今天，正是人工智能即將破土而出的時刻。

既然人工智能時代已經(jīng)到來，那么無論是科學(xué)層面、經(jīng)濟層面，還是我們生活中的人工智能三大猜想就無可回避地出現(xiàn)在我們的面前，讓我們看看中外人工智能專家將給出什么樣的答案。 人工智能是否會比人聰明？

在硅谷的美國宇航局艾姆士研究中心，有一所一出生就聲名顯赫的大學(xué)―“奇點大學(xué)”。其校長雷?庫茲韋爾認(rèn)為，伴隨生物基因、納米、機器人技術(shù)幾何級的加速度發(fā)展，2045年左右，人工智能將來到一個“奇點”，跨越這個臨界點，人工智能將超越人類智慧，人們需要重新審視自己與機器的關(guān)系。人類將在與機器的共生共存中，開啟一個新的時代。那么，人工智能真的將比人類聰明嗎？

對于這個問題，科大訊飛董事長劉慶峰堅決認(rèn)為，人工智能一定能夠超越人類，因為通過互聯(lián)網(wǎng)萬物互聯(lián)，可以把所有人類的智慧匯聚到后臺，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來展現(xiàn)，所以人工智能到時候不是跟單個人比，它是把所有人的智慧匯聚在后臺，來跟單個人比，所以它在絕大部分場合下會表現(xiàn)得比人類更聰明。微軟亞洲研究院院長洪小文則認(rèn)為人工智能在大多數(shù)情況下比人類更具有能力，但它仍舊無法與人類的智能相比，因為，人類最可貴的能力在于創(chuàng)造力，而這一點上人工智能無法與人類抗衡。被稱為中國人工智能布道者的搜狗創(chuàng)始人王小川指出，原來我們都認(rèn)為人工智能缺乏創(chuàng)造力，但現(xiàn)在人工智能的發(fā)展已經(jīng)否定了這一點。拿阿爾法狗在人機大戰(zhàn)中的表現(xiàn)來看，它的很多招法都是傳統(tǒng)圍棋理論所難以接受，對人類棋手而言匪夷所思的。因為以前是人類告訴機器方法該怎么做，到阿爾法狗的時候，人類開始不用告訴計算機方法，只告訴人工智能目標(biāo)：就是要贏，這個方法和答案讓它自己找。但即便如此，也不能認(rèn)為機器能夠比人聰明，因為必須要人類為人工智能設(shè)立一個目標(biāo)，它才能夠產(chǎn)生后面的學(xué)習(xí)。

所以對于人工智能而言，可以在很多時候輕松擊敗人類，但它仍受到兩方面的限制，第一條是它只能從人類已有的各種各樣的行為和判斷的數(shù)據(jù)中去學(xué)習(xí)，創(chuàng)造不了人類沒有經(jīng)歷過的全新的方向。第二是機器設(shè)計不了規(guī)則，必須由人來設(shè)立規(guī)則或者說是算法。 人工智能是否會取代人類？

當(dāng)機器有了智能，自然而然就會讓人們想到他與人類的關(guān)系，所以在《終結(jié)者》中出現(xiàn)了“審判日之戰(zhàn)”，在《黑客帝國》中出現(xiàn)了人與MATRIX（矩陣）的對決，而科幻作家阿西莫夫則防患于未然地提出了“機器人三定律”，那么，人工智能的發(fā)展真的會取代人類嗎？

小I機器人的創(chuàng)造者袁輝對此持悲觀態(tài)度，他認(rèn)為整個目前人類文明是在走向一個下滑的階段，所以在這種階段下面，人類最后會被終結(jié)，這可能是一個時間的問題。從本質(zhì)上說，這是人類自己的問題，人類創(chuàng)造了人工智能這樣的一個物種，這個物種與人類是和諧共存還是競爭，完全取決于人類的發(fā)展。而搜狗董事長王小川則預(yù)測當(dāng)人類面對人工智能的時候，會與人工智能共同進化，人工智能將最終會成為人類的一部分，人工智能既會幫助人類，也會約束人類，二者將是一種合體的關(guān)系，最終人會變成新人類，會進化成新的物種。

科大訊飛董事長劉慶峰承認(rèn)因為人工智能可以在后臺匯聚人類的各種智慧，所以在很多的復(fù)雜的活動中可以超越人類，但是最終是被人類所管理和控制的。因為機器沒法自己設(shè)定規(guī)則，所以它一定是在人類定的大規(guī)則下來為人類服務(wù)的。最后人和機器會相互耦合在一起，推動整個世界的進程。

其實，在人類發(fā)展的進程當(dāng)中，每一個新技術(shù)的出現(xiàn)總會伴隨著爭議、誤解甚至是擔(dān)憂或者是恐懼，在十九世紀(jì)工業(yè)革命的時候，英國的產(chǎn)業(yè)工人擔(dān)心機器搶了自己的工作，于是紛紛去燒機器、毀機器；兩百年前，在美國大約70%的人口都是農(nóng)業(yè)人口，而大型機器和生產(chǎn)線出現(xiàn)后，幾乎搶奪了所有的農(nóng)業(yè)人口的工作。但現(xiàn)在美國只有1%的農(nóng)業(yè)人口，而那69%的人并沒有因此而失去他們的生活或者是工作，反而在機器創(chuàng)造的更多的新領(lǐng)域創(chuàng)造了新的工作，尋找到了新的生活。相比那個時候，人類進化了，因此人類就是在不斷認(rèn)知自我的過程當(dāng)中，去擁抱越來越美好的新生活。 人機大PK

盡管有預(yù)言人工智能將逐漸地接管人類的種種職業(yè)，但那畢竟是未來，現(xiàn)在，人工智能在一些常見的領(lǐng)域到底達(dá)到了什么樣的水準(zhǔn)？讓我們看看人機在幾個職業(yè)上的PK。

項目：語音識別

規(guī)則：由人工智能和人類速錄師同時聽一段聲音，并將其轉(zhuǎn)化為漢字，看誰的準(zhǔn)確率高。

結(jié)果：

1、速度：雙方速度幾乎一樣，都是在語音播放的同時完成了錄入。

2、準(zhǔn)確率：準(zhǔn)確率都達(dá)到99%以上。

應(yīng)用場景：目前，語音技術(shù)主要應(yīng)用領(lǐng)域是：導(dǎo)航和音響系統(tǒng)、智能可穿戴設(shè)備、制造業(yè)、智能家居、電信領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域、教育等領(lǐng)域。預(yù)計在2017年以前，全球語音識別市場將達(dá)到1330億美元。

視角延伸

1、在嘈雜的環(huán)境，多人對話的情況下，人工智能尚缺乏足夠的辨別能力。

2、對于方言，人工智能的準(zhǔn)確率明顯降低，需要專門的數(shù)據(jù)庫予以支撐。

3、人工智能的語音識別已經(jīng)拓展到多種語言，已經(jīng)初步達(dá)成了實時翻譯功能。

4、在未來萬物互聯(lián)時代，語音識別將成為人機對話、打通各個平臺的接口。

項目：駕駛

規(guī)則：無人駕駛汽車在高峰期于北京東三環(huán)行駛，看行駛的平穩(wěn)度與安全性；無人駕駛汽車在專業(yè)賽車場進行18米S彎繞樁跑，就是賽車手考賽車水平的時候，會有這一段考試，從頭到尾如果是人駕駛一般要14分鐘，用智能機器人可以做到13分鐘多一點，就是說比賽車手還少一點時間。

結(jié)果：

1、實地?zé)o人駕駛順利完成，放置于車頂?shù)拇蚧饳C，硬幣等物件沒有掉落。

2、專業(yè)賽車場進行的18米S彎繞樁跑，人駕駛一般要14分鐘，人工智能可以做到13分鐘。

應(yīng)用場景：當(dāng)前，世界大型汽車制造商都在致力研究無人駕駛汽車技術(shù)。該技術(shù)在減少擁堵和安全隱患等方面大有作為。根據(jù)業(yè)內(nèi)預(yù)測到2020年，無人駕駛汽車市場將達(dá)到6億美元。

視角延伸

1、人工智能還不能處理很多復(fù)雜的情況，在技術(shù)上仍然具有很大挑戰(zhàn)。

2、無人駕駛的目標(biāo)第一是解決因為人為的因素造成的安全性；其次能夠?qū)⑷祟悘鸟{駛的煩瑣中解脫出來。

3、專家預(yù)測，未來五年無人駕駛的發(fā)展方向?qū)⑹恰霸鰪婑{駛”，即汽車同時具有人類駕駛與無人駕駛功能并存，人與車的關(guān)系就如同當(dāng)年人與馬的關(guān)系一樣。

4、無人駕駛設(shè)備能否小型化將成為無人駕駛能否走向應(yīng)用的一大門檻。

項目：圖像識別

規(guī)則：由人工智能和人類同時識別三張明星在不同化妝、衣物時的圖像，看誰能準(zhǔn)確地認(rèn)出；同時識別三種長得相似的普通人的照片，看是否能夠辨認(rèn)出這是否是同一個人。

結(jié)果：

第一次辨認(rèn)結(jié)果人工智能勝過了人類。

第二次因為有一張圖片面部有頭發(fā)遮擋，人工智能表示無法識別。

應(yīng)用場景：目前，圖象識別技術(shù)主要應(yīng)用在：導(dǎo)航、遙感圖象識別、天氣預(yù)報、環(huán)境檢測、通信、軍事和公安刑偵、臨床診斷和病理研究等領(lǐng)域。

視角延伸

1、使用圖像識別技術(shù)，在大量攝像頭拍攝的畫面中無論要找罪犯還是要找失蹤的人口，效率將會比人類識別高出很多。

2、跟人臉識別和語音識別相結(jié)合起來，將極大地提高對個人身份的辨識度，在金融支付領(lǐng)域具有廣闊前景。

3、圖像識別將進一步發(fā)展成表情識別，可以在第一時間感知人類情緒，并采取相應(yīng)措施。如在駕駛中如果智能攝像頭能夠感知司機情緒不穩(wěn)定，可以提前采取措施，減少事故發(fā)生可能性。 觀點大碰撞

對于人工智能，過去很多人定義過，它要有比較高的自感知能力、自主決策和控制能力、對安全和意外的自動預(yù)警和防范處理能力等，它要能在較少人為干預(yù)的條件下完成工作和服務(wù)。但要強調(diào)的是未來人工智能跟過去不同的地方，未來的人工智能一定是終端跟云端協(xié)同創(chuàng)新實現(xiàn)的智能控制與服務(wù)的。有了網(wǎng)絡(luò)以后，人工智能就不僅是靠機器內(nèi)的軟件硬件系統(tǒng)來操縱，還可以在使用終端和云端之間實施交互協(xié)同來實現(xiàn)，它的水平和能力會遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過歷史上單部機器的智能行為。其實阿爾法狗也有很多東西是在云端計算，而不在終端。所以這是一個未來的方向。

人工智能技術(shù)可應(yīng)用的領(lǐng)域是非常廣泛的，可以說是無處不在。它可以應(yīng)用在生產(chǎn)制造業(yè)，還可以應(yīng)用在各種服務(wù)領(lǐng)域。比如金融服務(wù)、醫(yī)療服務(wù)等都可以用人工智能技術(shù)；學(xué)習(xí)方面，也可以用來提升學(xué)習(xí)效率；還有農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，可以借助人工智能技術(shù)判斷施什么樣的肥料、怎么樣防治病蟲害等，快到收獲季節(jié)還可以通過人工智能技術(shù)預(yù)測預(yù)判市場銷售，這對農(nóng)產(chǎn)品的行銷也都會有大的幫助。

“中國制造2025”提出創(chuàng)新驅(qū)動、質(zhì)量為先、綠色發(fā)展、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、人才為本，智能制造是核心。制造經(jīng)歷過不同的時代，第一次工業(yè)革命以后是機械制造時代；第二次工業(yè)革命以后是機電結(jié)合了起來；后工業(yè)階段，上世紀(jì)80年代以后又加了電子、機械電子一體化；而信息網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)以后，現(xiàn)在和未來的制造是網(wǎng)絡(luò)智能的時代的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同智能制造，制造過程、運行服務(wù)過程都將數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化，這是制造業(yè)發(fā)展的方向和技術(shù)創(chuàng)新的核心。

鄔賀銓：中國在人工智能應(yīng)用方面走得很快

人工智能研究的起步，一般被認(rèn)為是在20世紀(jì)50年代，那時候中國還沒有開始研究。不過，人工智能在前50年里還停留在科學(xué)家的圈子里，沒有走向應(yīng)用。這些年中國人工智能的研究跟其他新生領(lǐng)域的研究一樣，取得一些好的成果，但是總體上與國外還是有差距的，在一些有影響的文章發(fā)表、人工智能原創(chuàng)的技術(shù)，包括支撐人工智能的產(chǎn)業(yè)等方面我們還有差距。

不過，應(yīng)該說中國的人工智能在個別領(lǐng)域做的還是很不錯的。比如說，科大訊飛在中文的語音識別上是領(lǐng)先的，百度、阿里、騰訊也在關(guān)注人工智能，不但自己在培養(yǎng)專家，也從海外引入一些高端人才，努力縮短我們與國外的差距。

中國機器人也做的不錯，嚴(yán)格來說，我們機器人是廣義的機器人，傳統(tǒng)講的機器人是工業(yè)機器人。我們的機器人產(chǎn)品以面向社會消費應(yīng)用為主，產(chǎn)能產(chǎn)量已經(jīng)占到世界較大市場。沈陽自動化所和新松機器人等公司從事機器人研究很長時間了，他們在做工業(yè)的機器人，也取得了不少的成績和應(yīng)用。但是在大型生產(chǎn)線上，目前應(yīng)用的工業(yè)機器人還是以國外產(chǎn)品為主。

中國在無人駕駛車的應(yīng)用方面跟美國相比也不會差距很遠(yuǎn)?，F(xiàn)在百度的無人駕駛車，按照現(xiàn)在的水平也有望在未來的一兩年內(nèi)應(yīng)用了。不過，無人駕駛需要很多技術(shù)，而現(xiàn)在國產(chǎn)車內(nèi)的車載電子系統(tǒng)還是進口的，如果說不能在汽車總線上突破，我們的無人駕駛車在核心技術(shù)上還是有不少差距。

總體來說，在人工智能的應(yīng)用上中國走得很快，展望未來不僅會縮小與國際的差距，也會走在前面。中國正處于經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變和兩化融合的重要階段，需要大量的生產(chǎn)自動化手段，中國的人工智能的市場非常大。

張潼：人工智能的核心技術(shù)就是讓機器學(xué)習(xí)

現(xiàn)在企業(yè)界很多研究院，包括阿里、騰訊、滴滴、360等關(guān)心的都是機器學(xué)習(xí)的核心能力。總體來講，一個是大數(shù)據(jù)，另外一個是對于大數(shù)據(jù)處理和加工的能力。把一個原材料變成你真正所需要的系統(tǒng)或者產(chǎn)品，這是它的能力。從機器學(xué)習(xí)的技術(shù)來講，如何實現(xiàn)規(guī)模更大、創(chuàng)新還有實時更新的效果，這一系列的技術(shù)能力使得所有公司都非常感興趣。

總體來講，數(shù)據(jù)處理的核心能力就是機器學(xué)習(xí)能力，還有高性能計算。處理大數(shù)據(jù)也要有計算平臺，最后是一系列應(yīng)用，包括廣告、無人車，包括其他行業(yè)的探索。

此外，現(xiàn)在的醫(yī)療有各個環(huán)節(jié)，其中一個環(huán)節(jié)和互聯(lián)網(wǎng)緊密相連，當(dāng)病人患病的時候，去醫(yī)院之前往往會自己看看是什么毛病，會有自我診斷或者自我詢查信息的過程，但是百度搜索信息不太足夠，因為只能找到相關(guān)網(wǎng)頁，并不直接相關(guān)。其他的一系列互聯(lián)網(wǎng)公司也會有這樣的平臺去幫助查詢者對接，像對接醫(yī)生和對接專業(yè)的知識一樣。

從我們的角度來講，實際上可以利用人工智能的能力去做這種系統(tǒng)，這種系統(tǒng)有幾個形式，比如說病人會用口語化的形式表達(dá)，醫(yī)生比較專業(yè)，病人不知道很多專業(yè)名詞。如何把口語化和專業(yè)知識對接需要設(shè)定自然語言的病癥，這也是病人希望交流的形式。

從機器智能角度上要有交互、引導(dǎo)以及對話，另外還要把信息綜合起來，這樣會有更好的理解。如互聯(lián)網(wǎng)+零售業(yè)，百度怎么和零售業(yè)相結(jié)合，這是研究院思考的問題。如果打通線上線下，就知道這些客戶線上的行為和喜好，以幫助線下的商家找新客戶。而利用機器學(xué)習(xí)建模技術(shù)把這些人的喜好或者類別分列出來。

如何理解大數(shù)據(jù)和人工智能的關(guān)系，大數(shù)據(jù)是它的源泉。世界上很多國家很重視收集數(shù)據(jù)的能力，因此也使得它在下一階段將有大大提升。此外還有機器學(xué)習(xí)，AlphaGO、無人機就是例子，它的核心技術(shù)就是智能化，下一個十年也將會有更加細(xì)致的發(fā)展。人工智能會促進一系列的新技術(shù)成為可能，這種可能會推出新的產(chǎn)業(yè)。

Jim Lawton：機器人需要更加智能化

長時間以來，機器人只能在不變的工作環(huán)境下工作。我們需要為機器人定制適合的工作環(huán)境，這個安排在一些工廠行得通，但是大部分工廠的工作環(huán)境不一定能配合。

我們通過編程讓機器人執(zhí)行一些任務(wù)，機器人會按照設(shè)定好的程序工作，但這不是智能機器人。更加智能的機器人是這個行業(yè)重要的突破和創(chuàng)新。我們現(xiàn)在擁有更優(yōu)秀的機器人――能夠在不完美的環(huán)境下工作。操作任務(wù)自動化進程不斷地在創(chuàng)新。此外，隨著機器自主學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)等人工智能的進步，認(rèn)知任務(wù)的變化也是日新月異。

人機協(xié)作將主要在兩個方面發(fā)生變化。一方面，以往我們需要請專家為機器人編程，然后執(zhí)行任務(wù)?，F(xiàn)在則通過演示來培訓(xùn)機器人。在未來，人類員工將“告訴”機器人去做什么，機器人只需要“看”著去學(xué)，從人類那里學(xué)習(xí)，也可以從另一臺機器人那里學(xué)習(xí)。另一方面，我們深信只有人類能自主工作。制造業(yè)的新趨勢是結(jié)合傳達(dá)實時遙測數(shù)據(jù)的機器人和能累積結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的軟件數(shù)據(jù)平臺，然后供人類理解及詮釋信息、并且做出明智的決定以提升工作流程，促進持續(xù)創(chuàng)新。

因此來說，人類和機器人將并肩工作，共同解決問題，提升工作流程，并能一起處理更多的任務(wù)。操作任務(wù)和認(rèn)知技術(shù)自動化相結(jié)合是制造業(yè)創(chuàng)新時代的必然趨勢。

SEARI在去年11月成為Rethink Robotics在華首家分銷合作伙伴。協(xié)作機器人是Rethink Robotics的核心優(yōu)勢，Rethink Robotics通過其智能協(xié)作型的機器人Baxter和Sawyer，可完成目前90%傳統(tǒng)自動化方案不能完成的工作，從而不斷革新制造業(yè)的生產(chǎn)方式。

協(xié)作機器人和傳統(tǒng)的工業(yè)機器人有很大的區(qū)別。傳統(tǒng)機器人對精準(zhǔn)定位、速度、精度、剛性等方面有硬性要求，相對而言，易用性、操作靈活性及安全性正是協(xié)作機器人的優(yōu)勢，國內(nèi)很多企業(yè)對兩者的比較已經(jīng)有一定的了解。

在過去幾個月，我們的銷售團隊已經(jīng)走訪一百多家企業(yè)，向它們推廣Rethink Robotics的方案，獲得非常好的反響。但協(xié)作機器人真正進入中國市場還需要有一個磨合的過程，現(xiàn)在不少國內(nèi)制造業(yè)的工廠都是幾年前、甚至十多年前建好的，當(dāng)時的廠房設(shè)計是按照人手操作的思路來設(shè)計的，完全沒有把機器人的元素考慮在內(nèi)。

篇5

據(jù)一些經(jīng)濟學(xué)家研究，20世紀(jì)下半葉以來的“信息技術(shù)革命”與蒸汽革命、電氣革命不可同日而語，并未真正大幅地提高人類的勞動生產(chǎn)率，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)更多是豐富了人類的生活方式，但人工智能革命將是真正改變生產(chǎn)力的革命。

這兩年人工智能在智能制造、智慧醫(yī)療上的應(yīng)用可謂前途無量，政府部門、行業(yè)精英、科技巨頭都將其作為未來發(fā)展的重點。從2016年開始，人工智能已經(jīng)成為各大財經(jīng)峰會、科技論壇的主題，也頻頻占據(jù)各大媒體版面的頭條位置。從谷歌Master以60場完勝中日韓三國頂尖圍棋選手，再到李開復(fù)提出“人工智能將取代50%工作”引發(fā)廣泛議論，以及英國的新工業(yè)政策、微軟的人工智能新布局、人民日報機器人“小融”的推出，一時間人工智能的出現(xiàn)猶如雨后春筍一般?；鸬靡凰康娜斯ぶ悄苷谥鸩阶哌M我們的生活，將徹底改變?nèi)祟惖纳詈凸ぷ鞣绞健?/p>

人工智能概念。1956年在Dartmouth學(xué)會上首次提出了人工智能（Artificial Intelligence，AI）一詞。它是集研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)為一體的一門新的技術(shù)科學(xué)，是計算機科學(xué)的一個分支。它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。應(yīng)避免一個誤區(qū)，就是認(rèn)為人工智能就是機器人，實際情況是機器人只是人工智能的容器。機器人有時候是人形，有時候不是，但是人工智能自身只是機器人體內(nèi)的電腦。

人工智能領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能是大腦的話，機器人就是身體，但這個身體不一定是必需的。人工智能的概念很寬，所以人工智能也分很多種，一般分成三大類：弱人工智能、強人工智能、超人工智能。

弱人工智能（ANI）： 弱人工智能擅長于單個方面的人工智能。它依賴于計算機強大的運算能力和重復(fù)性的邏輯，看似聰明，其實只能做一些精密的體力活。比如有能戰(zhàn)勝象棋世界冠軍的人工智能，但是它只會下象棋，如果問它如何能更好地在硬盤上儲存數(shù)據(jù)，它就回答不了。另外在汽車生產(chǎn)線上也有很多是弱人工智能?？梢钥吹降氖牵谌跞斯ぶ悄馨l(fā)展的時代，對于一些重復(fù)性機械性的工作崗位來說，人類確實可能會迎來失業(yè)潮。

強人工智能（AGI）：人類級別的人工智能。強人工智能是指在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能干的腦力活它都能干。創(chuàng)造強人工智能比創(chuàng)造弱人工智能難得多，百度的百度大腦和微軟的小冰，都算是通往強人工智能的探索，通過龐大的數(shù)據(jù)，幫助強人工智能逐漸學(xué)習(xí)。

超人工智能（ASI）： 牛津哲學(xué)家、知名人工智能思想家Nick Bostrom把超人工智能定義為“在幾乎所有領(lǐng)域都比最聰明的人類大腦聰明很多，包括科學(xué)創(chuàng)新、通識和社交技能?！背斯ぶ悄芸梢允歉鞣矫娑急热祟悘娨稽c，也可以是各方面都比人類強萬億倍的。當(dāng)人工智能學(xué)會學(xué)習(xí)，并及時自我糾錯之后，在加速學(xué)習(xí)過程中是否能產(chǎn)生意識，尚不能確定，但可以肯定其能力會得到極大的提高。比如，阿爾法狗會根據(jù)棋手的棋路調(diào)整策略就是最淺層的創(chuàng)新體現(xiàn)，普通手機版的圍棋棋路其實就是固定的幾種模式。

人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大?，F(xiàn)階段人類對弱人工智能的掌握比較多，弱人工智能無處不在。但更高一階的研究更加吸引人類的探索。人工智能革命是從弱人工智能開始，通過強人工智能的過渡，最終到達(dá)超人工智能的過程。這段旅途到底會給人類帶來更好的未來還是災(zāi)難，無法簡單判斷。但是無論如何，世界將會因此變得完全不一樣。

人工智能涉及領(lǐng)域。人工智能在某些領(lǐng)域的研究距離我們的生活似乎依然非常遙遠(yuǎn)，但經(jīng)歷了數(shù)十年的研發(fā)和探索，這項技術(shù)已經(jīng)催生出了不少有趣的應(yīng)用方向，它們已經(jīng)開始在我們的生活中帶來實實在在的便利。當(dāng)前人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域：（1）計算機視覺。主要利用計算機來判斷圖像數(shù)據(jù)當(dāng)中是否包含特定的物體、特征或行為。舉個例子，當(dāng)偵察機拍攝到一張圖像之后，專家們會對其進行分析以找出當(dāng)中是否存在敵區(qū)；警察可以使用計算機來尋找符合罪犯畫像的照片；醫(yī)生也可以利用該系統(tǒng)去診斷病人。還有現(xiàn)在廣泛應(yīng)用的面部識別系統(tǒng)也同樣利用到了計算機視覺技術(shù)。（2）語言識別。語言識別系統(tǒng)需要經(jīng)過一段時間的訓(xùn)練和熟悉才能達(dá)到足夠高的準(zhǔn)確率。早在20世紀(jì)90年代，計算機語言識別就已經(jīng)在一些特定的應(yīng)用方向中達(dá)到了使用水平。而現(xiàn)在，這項技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在了手機和汽車等日常工具當(dāng)中。對于日益流行的虛擬助手而言，語言識別也是不可或缺的基礎(chǔ)。（3）私人助手。蘋果、谷歌和微軟已經(jīng)為各自的移動平臺開發(fā)了虛擬私人助手，旨在幫助用戶處理一些基本的日常事務(wù)，比如發(fā)短信、查地圖和制定日程表，等等。它們和鋼鐵俠的JARVIS相比可能顯得非常呆板和原始，但的確給我們的日常生活帶來了便利。（4）智能機器人。智能機器人可以被應(yīng)用在工廠的自動化投遞、管道檢查、拆彈和危險/位置區(qū)域探索當(dāng)中。它們可長時間工作而無需休假，維護費用低于工人工資，同時精準(zhǔn)度更高。Pepper是風(fēng)靡日本的一款智能人形機器人。它或許無法被應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)，但卻非常健談。它的主要應(yīng)用領(lǐng)域是企業(yè)、零售和客戶服務(wù)，不過你也可以把它放在家里作為家庭伴侶，煩悶時和它聊聊天。Pepper之所以可以被稱作是一部智能機器人，主要是因為它擁有來自IBM Watson人工智能計算機的技術(shù)支持。在后者的幫助下，Pepper具備了圖像、文字和視頻分析能力，這也使其能夠去理解更多類型的問題。

篇6

1．智能技術(shù)的基本概念

智能理論是探索人類智慧的奧秘與規(guī)律及在機器中復(fù)現(xiàn)人類智能的科學(xué)，是現(xiàn)代科學(xué)研究的前沿。目前智能理論及技術(shù)在各個領(lǐng)域已得到廣泛的應(yīng)用。但對于智能理論的研究不外乎兩個方面，一方面是對智能的產(chǎn)生、形成和工作機制的立接研究；另一方面是研究如何用人工的方法模擬，以及研究如何提高機器，特別是計算機的科能水平，使機器成為且合感知、報理、決策的智能機器系統(tǒng)。前者稱為自然智能理論，主要是生理學(xué)和心理學(xué)研究者所從事的工作：而后者稱為人工智能(ArtificialIntelligence，簡稱AI)理論，主要是理工學(xué)研究者所從事的工作。因此，本文主要介紹后者——人工智能。

人工智能(ArtificialIntelligence，簡稱A1)是相對于自然智能(即人腦智能)而言．人工智能研究的是怎樣利用機器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設(shè)計、思考、學(xué)習(xí)等思維活動，解決迄今認(rèn)為需由專家才能處理好的復(fù)雜問題。通俗一點說，就是：由計算機來表示和執(zhí)行人類的智能活動。其目標(biāo)是利用各種自動機器或智能機器，模仿、延伸和擴展人的智能，實現(xiàn)某些“機器思維”或腦力活動自動化。顯然，對于人工智能的這種定義，受到了當(dāng)前電子計算技術(shù)水平的制約，因此，它是一種暫時的、相對的定義。

AI是計算機研究和應(yīng)用發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，任何問題，用計算機程序進行計算分析，可以在很大程度上取代人的腦力勞動，它可加快解題運算速度和擴大記憶存儲量，但這只能說是簡單智能化。一個高水平的智能程序，應(yīng)該與人的思考、求解方式相仿。譬如，計算機輔助設(shè)計(CAD)，能不斷修改、補充、構(gòu)造出所需的設(shè)計對象，它通過計算系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫與顯示裝置，配合輔助程序，與人一起完成設(shè)計工作。

2.制造智能技術(shù)的研究現(xiàn)狀

早期，智能制造系統(tǒng)大量運用基于知識的專家系統(tǒng)來提高制造智能，例如基于ES的機床自適應(yīng)控制，其智能行為體現(xiàn)在符號推理上。這些ES多數(shù)屬于非實時型的系統(tǒng)，數(shù)據(jù)是靜止的且與外部環(huán)境沒有信息交互，是低水平的封閉式的智能系統(tǒng)。為了克服Es存在對領(lǐng)域?qū)＜业囊蕾囆?、知識獲取困難、現(xiàn)代計算機依據(jù)VanNeumann原理，用邏輯知識表達(dá)不靈活以及通用性較差等缺陷，AI的最新研究已向基于數(shù)值計算的計算智能方向發(fā)展。

當(dāng)前，用計算手段實現(xiàn)智能的較新方法和新理論，如FL，NN，GA，混沌，分形以及粗一集理論等科學(xué)，都屬于計算智能的范疇。計算智能的靈活性、通用性及嚴(yán)密性明顯優(yōu)于基于知識的徑。ES更能提高制造智能水平?，F(xiàn)今，計算智能的研究應(yīng)用重點在FL，NN，GA等方面，其在IM的研究領(lǐng)域主要有：智能傳感器，加工過程的智能控制，制造系統(tǒng)的智能檢測與監(jiān)控，切削參數(shù)的智能優(yōu)化，機械零件可靠性分析及最優(yōu)化設(shè)計，機械故障智能診斷，智能學(xué)習(xí)、決策與預(yù)測等多個方面。

1943年，心理學(xué)家McCalloch與數(shù)學(xué)家Pitts合作提出了NN的第1個數(shù)學(xué)計算模型——MP模型，從而開創(chuàng)了NN理論研究的新時代。五十多年來，NN的研究雖一度陷入低谷，但自從1982年J．Hopfield提出HopfieldNN模型成功地解決了“旅行商問題以來，NN的研究再次進入階段，涌現(xiàn)了許多研究成果，并向自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)等方向發(fā)展

綜合NN幾十年的發(fā)展，其典型特征如下：并行處理機制具有眾多可調(diào)參數(shù)，可以描述較為復(fù)雜的系統(tǒng)；神經(jīng)之間的連接強度可調(diào)，具有自適應(yīng)能力}信息存儲是分布的，具有記憶和聯(lián)想能力；集體計算，有較強的計算能力；高度的冗余能力，具有一定的容錯能力；具有自組織和協(xié)調(diào)能力；學(xué)習(xí)能力較強；多層前饋型NN具有高度的非線性映射能力，能完成較為復(fù)雜的非線性系統(tǒng)的建模}組成NN的人工神經(jīng)元較為簡單，能用硬件實現(xiàn)；黑箱型工作模式，邏輯分析難；傳統(tǒng)BP學(xué)習(xí)算法的學(xué)習(xí)時間長，易局部收斂，學(xué)習(xí)不穩(wěn)定等。

進化計算(EvolutionaryComputation，EC)，也稱為行為主義的AI，是自60年代開始發(fā)展的一門新興學(xué)科。它仿照生物的進化過程，按優(yōu)勝劣汰的自然選擇優(yōu)化規(guī)律和方法，來解決難以用傳統(tǒng)方法解決的優(yōu)化計算問題。其中GA是應(yīng)用最普遍的一種EC技術(shù)。GA是根據(jù)生物進化的模型提出的一種優(yōu)化算法，是一種全局意義上的自適應(yīng)啟發(fā)式搜索技術(shù)它依照自然界優(yōu)勝劣汰的自然選擇規(guī)律，經(jīng)過遺傳、變異演變出滿足給定精度的較優(yōu)解GA的中心問題是魯棒性(Robustness)。所謂魯捧性，是指能在許多不同環(huán)境中通過效率及功能之間的協(xié)調(diào)平衡以求生存的能力。

3.智能研究途徑和方法

智能是腦，特別是人腦所具有的。那么，要實現(xiàn)人工智能，自然就離不開入人腦的借鑒，其中包括對人腦的結(jié)構(gòu)、功能相人腦具有智能的原因、過程等的借鑒。于是就產(chǎn)生了如下幾種人工智能研究途徑和方法。

（1）．結(jié)構(gòu)模擬，神經(jīng)計算

所謂結(jié)構(gòu)模擬，就是根據(jù)人腦的生理結(jié)構(gòu)和工作機理，實現(xiàn)計算機的智能，即人工智能。就是用人工神經(jīng)元(神經(jīng)細(xì)胞)組成的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來作為信息和知識的載體，用所謂神經(jīng)計算的方法實現(xiàn)學(xué)習(xí)、聯(lián)想、識別和推理等功能，從而來模擬人腦的智能行為，使計算機表現(xiàn)出某種智能。

（2）．功能模擬，符號推演

具體來講，功能模擬法就是以人腦的心理模型，將問題或知識表示成某種邏輯網(wǎng)絡(luò)、采用符號推演的方法，實現(xiàn)搜索、推理、學(xué)習(xí)等功能，從宏觀上來模擬人腦的思維，實現(xiàn)機器智能?；诠δ苣M的符號推演，是人工智能研究中最早使用且直至目前還主要使用的方法。

以上兩種方法，是當(dāng)前人工智能研究的兩條主要途徑。它們各有所長，也各有所短。從這兩種方法所擅長處理的問題來看，它們都有一定的局限性，而且剛好互為補充。從當(dāng)前的研究現(xiàn)狀來看，人們將模糊推理與神經(jīng)計算相結(jié)合，已展現(xiàn)出相得益彰的喜人前景。因此，將功能模擬與結(jié)構(gòu)模擬相結(jié)合是當(dāng)前人工智能研究的總趨勢，

（3）．行為模擬，控制進化

除了上述兩和研究途徑和方法外，還有一種基于感知行為模型的研究途徑和方法。我們稱其為行為模擬法。這種方法是模擬人在控制過程中的智能活動和行為特性，如自尋優(yōu)、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、自組織等，來研究和實現(xiàn)人工智能。

4.智能技術(shù)的未來

智能革命的時空動力是網(wǎng)絡(luò)革命，使信息網(wǎng)絡(luò)發(fā)展為智能網(wǎng)絡(luò)。智能網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢：一是實現(xiàn)計算機網(wǎng)絡(luò)的智能化，二是建造智能機網(wǎng)絡(luò)——真正意義上的智能網(wǎng)絡(luò)。顯然，當(dāng)計算機發(fā)展為智能機，智能機網(wǎng)絡(luò)就會應(yīng)運而生。

工廠智能化的關(guān)鍵是采用智能制造系統(tǒng)(IMS)。隨著計算機向智能機發(fā)展，計算機集成制造系統(tǒng)(CIMS)必然要發(fā)展為智能機集成制造系統(tǒng)(IIMS)，成為真正的智能制造系統(tǒng)。目前，一般是實現(xiàn)計算機集成制造系統(tǒng)的智能化，即將人工智能技術(shù)、專家系統(tǒng)、智能機器人運用于計算機集成制造系統(tǒng)，使之成為智能化的計算機集成制造系統(tǒng)(ICIMS)。這樣的制造系統(tǒng)，也是一種智能制造系統(tǒng)。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)也能像未來工廠那樣，那么農(nóng)業(yè)生產(chǎn)也可由自動控制進入智能控制，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化。現(xiàn)在，日本已經(jīng)出現(xiàn)了植物工廠，展示了農(nóng)業(yè)工廠化、自動化，乃至智能化的廣闊前景。

智能機器不僅進入工廠和田間，還要進入辦公室和家庭，現(xiàn)在已經(jīng)在建造“智能大廈”和“智能住宅”，實現(xiàn)計算機控制、機器人服務(wù)和網(wǎng)絡(luò)通訊，使辦公室和家庭自動化推而廣之，最終實現(xiàn)城市智能化。

正像蒸汽機的能量革命魔術(shù)般地創(chuàng)造出工業(yè)社會一樣，智能機的智能革命也會奇跡般地創(chuàng)造出智能社會。智能機、智能機器人和智能網(wǎng)絡(luò)推動社會智能化，一個全面智能化的社會，便是智能社會。

結(jié)束語：

作為高技術(shù)核心的智能技術(shù)(如人工智能、智能計算機、智能機器人等)，其關(guān)鍵是人工智能。它們的相互作用會引發(fā)智能“核爆炸”，把人工智力和人類智力的潛能爆發(fā)出來，導(dǎo)致智能革命；也會奇跡般地創(chuàng)造出一個智能社會。因此，工業(yè)社會之后不是“信息社會”?！靶畔⑸鐣睙o非是由工業(yè)社會向智能社會轉(zhuǎn)變過程中的一個過渡階段，而不是一種獨立的社會形態(tài)。

篇7

關(guān)鍵詞： 人工智能；創(chuàng)新驅(qū)動；發(fā)展建議

人類對于智能機器的探索活動，古已有之。不過，以“人工智能”來命名這一探索并成為一個學(xué)科領(lǐng)域，卻發(fā)生于1956年夏季在Dartmouth舉行的一次小規(guī)模學(xué)術(shù)研討會上。因此，2016年是人工智能學(xué)科問世的60周年，在這個不同尋常的年份，世界各地的人工智能科技工作者都在密切關(guān)注人工智能的發(fā)展動向。

2016年3月，DeepMind研制的人工智能圍棋系統(tǒng)AlphaGo以4：1的戰(zhàn)績擊敗了韓國的圍棋高手李世石，把世界對人工智能的關(guān)注推向了前所未有的。各種各樣的議論噴涌而出。悲觀者大呼：“人工智能對于人類的潛在威脅太嚴(yán)重，應(yīng)當(dāng)通過立法限制甚至禁止人工智能的研究”；樂觀者高喊：“人工智能是人類的真正福音，只要把自己的思想意愿轉(zhuǎn)嫁給人工智能機器，人類就可以通過機器來實現(xiàn)長生不老的千年夢想”。在科技界，人們則在激動著、討論著：我們應(yīng)當(dāng)在什么樣的熱點技術(shù)上發(fā)力？是深度學(xué)習(xí)？是認(rèn)知技術(shù)？還是類腦計算？

回想這些年來，互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)、智能制造、智慧城市、人工智能、機器人一波又一波的高新技術(shù)登臺亮相，中國科技界、教育界和產(chǎn)業(yè)界都在一個個地緊緊追趕。雖然在跟蹤追趕的過程中取得了不菲的進展，但是人們不禁都在思考：對于人工智能來說，當(dāng)前社會的需求是什么？什么才是有效的創(chuàng)新戰(zhàn)略？怎樣才可以擺脫跟蹤追趕的被動局面，爭取到引領(lǐng)創(chuàng)新的話語權(quán)？

發(fā)展人工智能不應(yīng)當(dāng)是一種孤立性、局部性的行動，而應(yīng)當(dāng)是能夠帶動和引領(lǐng)整個科學(xué)技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展。

1 人工智能是當(dāng)代重要交叉科學(xué)群的創(chuàng)新前沿

為了闡明“人工智能是當(dāng)代重要交叉科學(xué)群的創(chuàng)新前沿”這個論斷，需要逐個澄清相關(guān)的基本概念，包括：什么是人工智能？什么是當(dāng)代的重要交叉科學(xué)群？以及什么是當(dāng)代重要交叉科學(xué)群的創(chuàng)新前沿？

1.1 什么是人工智能

人工智能是一門“探索人類智能機理，創(chuàng)制人工智能機器，增強人類智力能力”的科學(xué)技術(shù)。從這個意義上可以理解，只要人類的智力能力得到了增強和擴展，人們從事各種科學(xué)技術(shù)以至各種經(jīng)濟社會活動的智力能力就會得到有效提升，從而能夠有效促進各行各業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展。

那么，什么是人類智能？人類智能主要表現(xiàn)在人類主體為了不斷改善生存發(fā)展的水平而發(fā)現(xiàn)問題、定義問題、解決問題的能力。其中，發(fā)現(xiàn)問題和定義問題的能力依賴于主體的目的、知識、直覺、理解力、想象力、靈感、頓悟、審美等內(nèi)在能力，因此被稱為“隱性智能”；解決問題的能力則主要依賴于獲得信息，生成知識，創(chuàng)生策略等外顯能力，因此被稱為“顯性智能”。

顯然，隱性智能十分抽象，幾近神秘，不僅研究起來甚為困難，就連理解起來也頗感玄奇，而顯性智能則相對可理解，可研究。因此，人工智能研究遵循的原則是：基于人類主體給定的問題、知識、目標(biāo)（這就是人類發(fā)現(xiàn)問題和定義問題的能力）這些前提，研究如何利用信息、生成知識、創(chuàng)生策略來解決問題，達(dá)到目標(biāo)。也就是說，人工智能的研究遵循人類智能與人工智能相結(jié)合的原則：人類智能負(fù)責(zé)發(fā)現(xiàn)和定義問題，人工智能則負(fù)責(zé)在人類所給定的問題框架下解決問題。這樣，人工智能機器就可以成為人類認(rèn)識世界和改造世界的聰明助手。

由此可見，沒有生命，沒有目的，沒有靈感，也沒有審美能力的人工智能機器系統(tǒng)，原則上不具有隱性智能的能力，因而不可能獨立地發(fā)現(xiàn)問題和定義問題，只能在人類所發(fā)現(xiàn)和所定義的問題框架下去解決問題。因此，人工智能超越人類的恐懼缺乏科學(xué)根據(jù)。

1.2 什么是當(dāng)代重要的交叉科學(xué)群

當(dāng)今的時代是信息時代，認(rèn)識信息資源和利用信息資源為人類服務(wù)的信息科學(xué)是當(dāng)今時代的標(biāo)志性科學(xué)。具體來說，信息科學(xué)是“研究信息的性質(zhì)及其運動規(guī)律的科學(xué)”，也就是以信息為研究對象，以信息的性質(zhì)及其運動規(guī)律為研究內(nèi)容，以信息科學(xué)方法論為研究指南，以增強和擴展人類信息功能（全部信息功能的有機整體就是人類的智力功能）為研究目標(biāo)的科學(xué)。換言之，信息科學(xué)的研究目標(biāo)就是擴展人類的智力功能，而研究信息的性質(zhì)及其運動規(guī)律和信息科學(xué)方法論都是為了實現(xiàn)擴展人類智力功能這個目標(biāo)服務(wù)的。

由此就可以清楚地理解：人工智能的研究是信息科W的最高目標(biāo)，也是信息時代科學(xué)技術(shù)發(fā)展的基本目的；而為了使人工智能系統(tǒng)能夠在人類發(fā)現(xiàn)和定義的問題框架下成功地解決問題，人工智能的研究必須從人類求解問題的能力中得到啟發(fā)。這表明，人工智能的研究需要向認(rèn)知科學(xué)學(xué)習(xí)，因為認(rèn)知科學(xué)就是研究人類自己是如何面對問題解決問題的。另一方面，認(rèn)知科學(xué)所研究的人類解決問題的機理又建立在腦科學(xué)的基礎(chǔ)之上，因此，人工智能的研究必須理解腦科學(xué)的工作機理。再者，人類發(fā)現(xiàn)問題、定義問題、解決問題的能力并不是永遠(yuǎn)固定不變的，而是不斷進化和發(fā)展的。因此人工智能的研究還必須學(xué)習(xí)信息生物學(xué)，后者深刻地研究和揭示了人類能力不斷進化的機制?？梢?，腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、信息科學(xué)、信息生物學(xué)、人工智能是當(dāng)代最具重要意義的交叉科學(xué)群。這個科學(xué)群還包含更多的學(xué)科，恕不一一闡述。

1.3 什么是當(dāng)代重要科學(xué)群的創(chuàng)新前沿

雖然腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、信息科學(xué)、信息生物學(xué)、人工智能各有各的研究內(nèi)容，但是所有這些學(xué)科共同的目標(biāo)都是智能，如人類的智能（腦科學(xué)）、生物的智能（信息生物學(xué)）、人類智能的物質(zhì)基礎(chǔ)（腦科學(xué)）、人類智能和生物智能的工作機理（認(rèn)知科學(xué)）、人類智能和生物智能的進化機制（認(rèn)知科學(xué)與信息生物學(xué)）、人類智能的信息基礎(chǔ)和研究方法論（信息科學(xué)）、人類智能的機器模擬和實現(xiàn)（人工智能）等。

所以，人類智能和人工智能是當(dāng)代這一重要交叉科學(xué)群共同的創(chuàng)新前沿。人們對于腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、信息科學(xué)、信息生物學(xué)的理解深化了，就會促進人工智能研究的發(fā)展；反之，一旦人工智能的研究取得了突破和創(chuàng)新，也必然能夠帶動腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、信息科學(xué)、信息生物學(xué)的突破與創(chuàng)新。

2 中國人工智能發(fā)展的現(xiàn)狀：差距與優(yōu)勢

中國人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀，大家平日都親身感受得到，應(yīng)當(dāng)比較熟悉，似乎無需贅言；但是國情是我們思考問題的基礎(chǔ)，因此不可不察。而且，我們對于中國在人工智能發(fā)展方面所存在的差距和優(yōu)勢的認(rèn)識，確實還有必要進一步深化。

2.1 差距：顯差距，隱差距

大家都意識到，中國在人工智能的發(fā)展方面確實存在不少的差距。普遍J為，由于中國缺失了工業(yè)革命這個歷史階段的洗禮，因此在工業(yè)基礎(chǔ)和工藝水平方面天然存在明顯的不足。特別是中國微電子工業(yè)領(lǐng)域的高性能芯片制造能力有待進一步加強，人工智能硬件系統(tǒng)的水平也有待進一步提高等，這些都是眾所周知的顯差距。

然而，更值得深思的問題是：在人工智能的科學(xué)研究方面，長期以來，中國同行普遍習(xí)慣于跟蹤學(xué)習(xí)，缺乏突破創(chuàng)新的民族自信心，更缺乏引領(lǐng)國際的強烈意識。無論是互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、語義網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)這些大概念，還是深度學(xué)習(xí)、無人駕駛、類腦計算這些技術(shù)思想，都是外國學(xué)者率先提出，然后才是中國學(xué)者蜂擁而上。加上這些年滋長蔓延起來的急功近利和學(xué)術(shù)誠信缺失，往往在蜂擁而上之后的一夜之間就會冒出許多“新成果”！這是中國人工智能發(fā)展存在的隱差距。

需要指出的是，顯差距正因為“顯”，已經(jīng)得到各有關(guān)方的高度重視，并且正在不斷地被縮??；但是，隱差距則因為“隱”，不容易被察覺，至今還沒有引起各方面必要的重視，因此仍然是實現(xiàn)突破創(chuàng)新和引領(lǐng)戰(zhàn)略的隱患。

2.2 優(yōu)勢：現(xiàn)優(yōu)勢，潛優(yōu)勢

那么中國在人工智能研究中是否也存在什么優(yōu)勢呢？表面看來，似乎中國在人工智能研究領(lǐng)域一直處于跟蹤學(xué)習(xí)狀態(tài)，談不上存在什么優(yōu)勢；但是仔細(xì)考察發(fā)現(xiàn)其實不然，中國在人工智能研究中的確存在不可忽視的優(yōu)勢。

中國目前雖然在整體上還處于相對落后狀態(tài)，但在某些技術(shù)研究上卻處于國際領(lǐng)先地位。例如：語音識別技術(shù)，中國已經(jīng)在近期多次國際評測大賽中奪得世界冠軍；在汽車自動駕駛方面，中國的研發(fā)水平也與國際上旗鼓相當(dāng)；特別是在理論研究方面，中國在人工智能通用理論研究方面的機制主義人工智能理論、人工智能邏輯理論研究方面的泛邏輯學(xué)、人工智能數(shù)學(xué)方面的因素空間理論都是國際領(lǐng)先的成果。這些都是已經(jīng)涌現(xiàn)出來的現(xiàn)優(yōu)勢。

更加重要的是，像人工智能這樣既十分復(fù)雜又極其深刻的科學(xué)研究，勢必自覺或不自覺地受到科學(xué)方法論的影響。幾十年來，國際人工智能的研究形成三大學(xué)派，就是受了以分而治之為特征的機械還原方法論的影響，把復(fù)雜的人工智能研究分為結(jié)構(gòu)模擬的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)派、功能模擬的物理符號系統(tǒng)學(xué)派、行為模擬的感知動作系統(tǒng)學(xué)派，而且長久以來互不認(rèn)可，不能形成人工智能研究的合力?？茖W(xué)論證充分表明，適于人工智能研究的科學(xué)方法論不是“機械還原論”的方法論，而應(yīng)當(dāng)是“信息生態(tài)論”的方法論。后者與中國歷來的“整體論”和“辨證論”思維傳統(tǒng)息息相通。因此，在人工智能的研究領(lǐng)域，中國握有方法論的潛在優(yōu)勢（潛優(yōu)勢），只要自覺地加以運用，這種潛在優(yōu)勢完全可以轉(zhuǎn)化為強大的現(xiàn)實優(yōu)勢（現(xiàn)優(yōu)勢）。

3 人工智能的社會需求和發(fā)展中國人工智能的戰(zhàn)略建議

3.1 人工智能的社會需求

中國的信息化建設(shè)全面啟動于20世紀(jì)90年代，得益于現(xiàn)代信息技術(shù)的支持，取得了舉世矚目的輝煌成就，進入了迎接復(fù)雜問題的新時期，面臨著巨大挑戰(zhàn)。從整個經(jīng)濟社會發(fā)展和全面改革的大局判斷，在多次講話中也明確指出，中國的改革開放進入了攻堅克難的深水區(qū)。眾所周知，人工智能技術(shù)是信息技術(shù)的高端前沿；因此，為了迎接復(fù)雜問題的挑戰(zhàn)，為了成功走出深水區(qū)到達(dá)勝利的彼岸，中國亟需人工智能科學(xué)技術(shù)的全面支持。

另一方面，縱觀當(dāng)今的國際環(huán)境不難發(fā)現(xiàn)，一些發(fā)達(dá)國家在中國黃海、臺海、東海、南海不斷制造緊張局勢，企圖以武力遏制中國的和平崛起。他們聲稱要長期投資人工智能，要用人工智能武器戰(zhàn)勝中國，對此不能不高度警惕，并采取果斷措施。

3.2 加快發(fā)展中國人工智能的建議

為加快發(fā)展中國人工智能，從戰(zhàn)略性、系統(tǒng)性、可操作的角度出發(fā)提出5項建議。

（1）頂層規(guī)劃。

火車跑得快，全靠車頭帶。建議設(shè)立國家級智能科學(xué)技術(shù)發(fā)展規(guī)劃與協(xié)調(diào)專家委員會，負(fù)責(zé)研究和提出中國智能科學(xué)技術(shù)發(fā)展的中長期規(guī)劃，制訂智能科學(xué)技術(shù)產(chǎn)學(xué)研發(fā)展的實施政策，協(xié)調(diào)和促進中國智能科學(xué)技術(shù)的快速有序健康發(fā)展。

（2）人才培養(yǎng)。

萬事都緊要，人才是根本。建議國務(wù)院學(xué)位委員會把中國現(xiàn)有的“智能科學(xué)與技術(shù)”二級學(xué)科提升為一級學(xué)科，以形成系統(tǒng)完整的智能科學(xué)技術(shù)人才培養(yǎng)體系；同時建議教育部在中小學(xué)開設(shè)智能科學(xué)與技術(shù)基礎(chǔ)知識課程，開展課外興趣培育活動。

（3）創(chuàng)新研究。

跟蹤不可廢，創(chuàng)新更關(guān)鍵。在國家自然科學(xué)基金設(shè)置“智能科學(xué)技術(shù)基礎(chǔ)理論”專門領(lǐng)域，大力推進智能科學(xué)基礎(chǔ)理論的突破創(chuàng)新；同時在國家“十三五”規(guī)劃設(shè)立智能制造、智能農(nóng)業(yè)、智能服務(wù)業(yè)、智能交通、智能網(wǎng)絡(luò)空間安全、智能教育等應(yīng)用專項。

（4）產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

創(chuàng)新是尖兵，產(chǎn)業(yè)是后盾。大力促進中國智能化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，并在國家標(biāo)準(zhǔn)委員會建立智能產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)工作委員會，鼓勵有條件的單位和學(xué)術(shù)團體開展各類智能技術(shù)產(chǎn)品的測試、評價和檢驗標(biāo)準(zhǔn)的研究，引導(dǎo)智能化產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)品市場有序健康發(fā)展。

（5）持續(xù)發(fā)展。

篇8

從人機對弈，到智能醫(yī)療，人工智能浪潮突起，有點像前幾年的“互聯(lián)網(wǎng)+”，大眾的期望不斷攀升，紛紛視之為絕對不能錯過的戰(zhàn)略機遇，而此次人工智能的發(fā)展浪潮主要是企業(yè)引領(lǐng)。

在國內(nèi)，BAT不斷將人工智能融入產(chǎn)品方案。淘寶的商品推薦越來越準(zhǔn)確，百度的無人駕駛技術(shù)獲得進展，這些都是依靠人工智能技術(shù)的應(yīng)用。“拍立淘”可以使用照片來搜索商品，主要得益于圖像識別技術(shù)的成熟。除此之外，科大訊飛、?？低曇卜謩e在語音識別領(lǐng)域、安防領(lǐng)域建立起了競爭優(yōu)勢。人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域空前廣泛，從物流管理到智慧交通，再到智慧醫(yī)療，開始改變不少傳統(tǒng)行業(yè)的運行模式。

人工智能技術(shù)不斷融入生活，從感知、預(yù)測、指導(dǎo)，到形成綜合方案，價值創(chuàng)造的生態(tài)系統(tǒng)正在形成。在感知環(huán)節(jié)，科大訊飛的“超腦計劃”正在支撐多個項目的商業(yè)化應(yīng)用，如車載輔助系統(tǒng)、語音處理系統(tǒng)等。在預(yù)測環(huán)節(jié)，基于人工智能的天氣預(yù)測，能夠提升能源使用的效率。在輔助指導(dǎo)環(huán)節(jié)，智慧醫(yī)療已經(jīng)開始幫助醫(yī)生做出判斷，基因組技術(shù)能夠幫助人類克服癌癥等病癥。在綜合方案環(huán)節(jié)，無人駕駛，乃至城市智慧交通的系統(tǒng)方案已經(jīng)非常完善。據(jù)麥肯錫預(yù)測，到2025年，人工智能的市場規(guī)模將達(dá)到1 270億美元。

從人工智能的商業(yè)化過程來看，基礎(chǔ)支撐、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用場景是非常關(guān)鍵的三要素。基礎(chǔ)支撐環(huán)節(jié)包括傳感設(shè)備、用戶數(shù)據(jù)、云計算技術(shù)；關(guān)鍵技術(shù)則包括視覺處理、語音識別、深度學(xué)習(xí)等內(nèi)容xxx；應(yīng)用場景則有智能制造、金融、醫(yī)療、家居等。與大眾強烈的樂觀情緒形成鮮明對比的是，人工智能應(yīng)用目前仍偏重B端業(yè)務(wù)，與傳統(tǒng)業(yè)態(tài)的融合程度不高，提供的用戶體驗不夠多。

首先，AI與信息物理系統(tǒng)結(jié)合有限。傳統(tǒng)業(yè)態(tài)中能夠利用人工智能進行改造的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)很多，但目前人工智能企業(yè)大都處于創(chuàng)業(yè)階段，對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的滲透不足。按照麥肯錫的預(yù)測，如果企業(yè)對人工智能持開放的態(tài)度，到2055年有50%的工作都可以實現(xiàn)自動化和數(shù)字化。利用“人工智能+”，隨著市場容量的釋放，將會產(chǎn)生更多的獨角獸企業(yè)。

其次，基于AI的革命性產(chǎn)品不多：除了美圖秀秀、科大訊飛，能讓消費者想到的適用產(chǎn)品很少。其實，相對于德國，中國有最優(yōu)秀的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)；相對于美國，中國有規(guī)模龐大的制造業(yè)。中國的優(yōu)勢在于用戶形成的龐大數(shù)據(jù)，如果創(chuàng)業(yè)企業(yè)能夠利用開源的算法，把人工智能與用戶數(shù)據(jù)結(jié)合起來，創(chuàng)業(yè)企業(yè)所創(chuàng)新的極致產(chǎn)品、體驗服務(wù)將會越來越多。

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、硬件能力、算法是人工智能的三大支撐，數(shù)據(jù)的井噴式成長，來源于中國龐大的用戶市場。硬件能力正在被突破，比如我們已經(jīng)有了“太湖之光”。算法是人工智能的短板，基于淺層次的識別和判斷，人工智能目前只能替代那些重復(fù)性、簡單性的勞動，而創(chuàng)造性、藝術(shù)性的工作則有賴于人類的感性和對美學(xué)的認(rèn)知。

篇9

《新聞周刊》12月9日

自動加油泵的出現(xiàn)讓很多人失業(yè)，然而以其為代表的工業(yè)自動化給人類帶來的

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自動加油泵的出現(xiàn)讓很多人失業(yè)，然而以其為代表的工業(yè)自動化給人類帶來的便利確是難以估量的。經(jīng)濟學(xué)家一再表示，自動化有助于總體生活水平提高、受教育程度提高、平均壽命延長和犯罪率下降。有人說這種發(fā)展對那些底層的勞動者來說并非好事，實際上它仍然給這些人帶去更實惠的產(chǎn)品?，F(xiàn)在人工智能發(fā)展帶來的自動化程度更高，也有跡象表明，這種技術(shù)創(chuàng)造的就業(yè)機會比破壞的更多。9月份公布的美國人口普查數(shù)據(jù)顯示，自1999年以來，貧困人口的年均下降幅度最大。從2014年到2015年，美國創(chuàng)造了近300萬個就業(yè)機會。以谷歌、IBM為代表的世界頂尖的科技公司正在競相捕捉這個大規(guī)模的市場，建立最好的人工智能，這意味著這項技術(shù)將更快惠及到所有人。

篇10

在開始談?wù)撊斯ぶ悄芄芾碇?，先做一道選擇題。

一輛載人的自動駕駛汽車高速接近一個路口，此時路口有十個行人正在過馬路。在剎車突然失靈的情況下，汽車的自動駕駛系統(tǒng)應(yīng)該如何選擇：

1、拐向路邊的固定障礙，躲避十個行人但犧牲車內(nèi)一位乘客;

2、保持直行，確保車內(nèi)一位乘客的安全但犧牲十個行人。

您會如何選擇？我們看看公眾的觀點。

當(dāng)美國學(xué)術(shù)期刊《科學(xué)》就這個問題進行公眾調(diào)查時，76%的被調(diào)查者表示，應(yīng)該選擇犧牲一位乘客以保全十位行人。而且這些選擇“犧牲一位乘客”的被調(diào)查者都同意以下觀點：自動駕駛汽車的制造商應(yīng)該把“汽車事故死亡數(shù)最小化”作為一個指導(dǎo)原則設(shè)計自動駕駛系統(tǒng)――我們且稱之為“公平對待系統(tǒng)”。

有意思的是，當(dāng)詢問被調(diào)查者是否愿意購買安裝“公平對待系統(tǒng)”的自動駕駛汽車時，大部分人表示，他們還是會選擇安裝“車內(nèi)乘客優(yōu)先系統(tǒng)”的汽車。

作為人工智能技術(shù)發(fā)展目前最成熟的領(lǐng)域之一，自動駕駛汽車遇到的選擇悖論并不是特例。事實上，人工智能技術(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟時代最重要的科技創(chuàng)新，在逐漸深入發(fā)展并成為現(xiàn)代社會一部分的時候，從道德與法律到監(jiān)管與責(zé)任劃分，無不面臨著前所未有的兩難選擇。

歐美研究監(jiān)管原則

針對這樣的挑戰(zhàn)，目前從美國、歐盟到中國，各國都在從技術(shù)、法律、行政和道德倫理等多個方面進行研究探討，以期在不遠(yuǎn)的將來制定滿足人工智能應(yīng)用的監(jiān)管原則。 76%的被調(diào)查者表示，自動駕駛汽車的制造商英國把“汽車事故死亡數(shù)量小化”作為一個指導(dǎo)原則設(shè)置自動駕駛系統(tǒng)。

在人工智能技術(shù)發(fā)展最為領(lǐng)先的美國，有關(guān)人工智能監(jiān)管的研究是由最高行政機構(gòu)――總統(tǒng)行政辦公室直接領(lǐng)導(dǎo)參與的。2016年，在組織了有關(guān)人工智能的多場研討會之后，總統(tǒng)行政辦公室和國家科技委員會（NSTC）于10月份了兩份重量級報告：《國家人工智能研究發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》和《為未來的人工智能做好準(zhǔn)備》。

在《國家人工智能研究發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》中，包含了7個關(guān)鍵性戰(zhàn)略，其中的第三戰(zhàn)略：理解和確定人工智能在倫理、法律和社會領(lǐng)域的影響;第四戰(zhàn)略：_保人工智能系統(tǒng)的安全和隱私保護，前瞻性地包含了有關(guān)人工智能在倫理、法律、社會影響、安全和隱私保護等領(lǐng)域的相關(guān)內(nèi)容，包含了和人工智能監(jiān)管相關(guān)的目標(biāo)與原則。

歐盟由歐洲議會牽頭以立法研究的方式探討人工智能和機器人監(jiān)管的相關(guān)原則。在美國總統(tǒng)行政辦公室人工智能規(guī)劃和報告的同月，歐盟法律事務(wù)委員會向歐盟提交了《歐盟機器人民事法律規(guī)則》。該法律規(guī)則從機器人使用的責(zé)任規(guī)則、倫理原則、對人類自身和財產(chǎn)的傷害賠償?shù)榷喾矫嫣岢隽藢谌斯ぶ悄芗夹g(shù)控制機器人的監(jiān)管原則。

作為即將脫離歐盟的英國，也在人工智能監(jiān)管領(lǐng)域開始獨立的研究。2017年2月，英國下議院科學(xué)技術(shù)委員會向多位英國頂尖的互聯(lián)網(wǎng)與人工智能領(lǐng)域的專家發(fā)出邀請，希望其對于“決策中的算法”給出自己的專家意見。4月26日，科學(xué)技術(shù)委員公布了收到的正式回復(fù)，并將以此作為基礎(chǔ)開展人工智能監(jiān)管的研究。

公平和準(zhǔn)確難平衡

從美國、歐盟和英國的研究結(jié)果和形成的文件、決議與規(guī)則來看，目前在人工智能監(jiān)管方面形成公式的挑戰(zhàn)主要來自公平性、透明性和責(zé)任認(rèn)定等三方面。

首先是公平性。對于人工智能算法來說，任何對于輸出，也就是預(yù)測值有貢獻的信息都應(yīng)該作為輸入變量參與到人工智能算法的計算中。但在現(xiàn)實社會中，并不是所有與結(jié)果相關(guān)的信息都可以被接受。

2014年以來，美國多個州的犯罪執(zhí)法機構(gòu)都依靠一個名為COMPAS的人工智能系統(tǒng)預(yù)測過往有犯罪記錄的人員再次犯罪的可能性，并以此數(shù)據(jù)作為是否允許罪犯減刑提前回歸社會的決策依據(jù)之一。2016年6月，COMPAS系統(tǒng)被第三方調(diào)查機構(gòu)ProPublica質(zhì)疑其預(yù)測結(jié)果對黑人罪犯有明顯的歧視。

按照ProPublica提供的數(shù)據(jù)，在各個預(yù)測再次犯罪的評分水平上，白人與黑人均保持相似的再次犯罪概率。

但從整體結(jié)果看，在其他輸入條件與白人罪犯基本類似的情況下，COMPAS人工智能預(yù)測模型仍然會傾向于把黑人罪犯判別為會再次犯罪。其中的一個重要原因是有關(guān)黑人的記錄遠(yuǎn)多于白人的記錄。這一點是COMPAS人工智能預(yù)測模型無法改變的。

這個結(jié)果引起了媒體和社會的爭議。單純基于人種、膚色、文化、信仰乃至生活習(xí)性的差異，人工智能系統(tǒng)基于算法就給予不同的評判和對待，這對于公平是一種事實上的漠視。那么未來在人工智能技術(shù)廣泛進入人類社會的時候，各種小眾人群都有可能由于個體差異遭受來自“模型的歧視”。

這顯然是現(xiàn)代社會的文明準(zhǔn)則所不能接受的。這也是監(jiān)管部門首先要解決的問題――模型的公平性。

目前可行的折中方法是，限制種族、膚色、年齡、性取向和其他生物與生活習(xí)慣等特征被作為輸入變量參與到人工智能算法的構(gòu)建，以避免這些有可能造成“模型的歧視”的變量最終影響模型的預(yù)測結(jié)果。

應(yīng)該認(rèn)識到，人工智能模型的公平性和準(zhǔn)確性是一個蹺蹺板，如何讓這個蹺蹺板取得平衡并與現(xiàn)代社會的公平價值觀取得一致，目前還沒有一個最佳答案。

找不到問題所在

其次是透明性，也被稱為可解釋性。在現(xiàn)有的人工智能技術(shù)發(fā)展路徑下，成熟的人工智能算法或許永遠(yuǎn)都是一個“黑盒子”――外界無法得知內(nèi)部的運行機制，只能夠通過對輸入和輸出數(shù)據(jù)的解讀來了解其能夠達(dá)到的效果，并推測其內(nèi)部計算機制的構(gòu)成。

目前科技界主流的看法都認(rèn)為人工智能模型缺乏透明性，而且這一點不會隨著技術(shù)發(fā)展而徹底改變。那么以往通過企業(yè)透明披露產(chǎn)品和系統(tǒng)信息以便政府監(jiān)管的做法在人工智能領(lǐng)域是行不通的。

舉個例子，傳統(tǒng)汽車是由車身、發(fā)動機、變速箱、剎車系統(tǒng)、電子控制系統(tǒng)等多個部件組成。每個部件也都可以拆解成為具體的零件。任何一個產(chǎn)品問題都可以歸結(jié)到具體零件上，并針對其提出改進意見。

但對于自動駕駛汽車，人工智能系統(tǒng)作為一個整體完成最終的控制動作，一旦發(fā)生人工智能系統(tǒng)的錯誤操作，除了明顯的傳感器故障，我們無法清晰定位問題原因，也不會立即明確該如何調(diào)整系統(tǒng)。

目前通用的做法是猜想故障原因，并用場景還原的方式提供與錯誤操作時類似的數(shù)據(jù)輸入，并觀察輸出結(jié)果。在捕捉到錯誤輸出后，通過提供修正錯誤的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，逐步完成對人工智能系統(tǒng)的調(diào)整。最終還是要在反復(fù)測試的情況下確認(rèn)人工智能系統(tǒng)已經(jīng)完成了針對此錯誤的修正。

由于人工智能算法的非透明性，監(jiān)管部門就無法從人工智能算法本身入手提出管理要求，因為人工智能系統(tǒng)的提供商自己都無法清晰解釋算法的核心工作機理。所以，最終的監(jiān)管要求就會從基于原理和結(jié)構(gòu)管理轉(zhuǎn)而基于最終結(jié)果管理。也就是說，不管白貓黑貓，抓到老鼠就是好貓。

非透明性決定了未來人類在監(jiān)管人工智能系統(tǒng)時永遠(yuǎn)要面臨著“黑盒子”帶來的不確定性。而這一點，也給責(zé)任認(rèn)定帶來天然的障礙。

誰來承擔(dān)責(zé)任

對于責(zé)任認(rèn)定的探討研究，目前是最少也是最困難的。對于一般的C械電氣設(shè)備，由于設(shè)計缺陷、材料質(zhì)量或其他產(chǎn)品質(zhì)量所導(dǎo)致的人身財產(chǎn)損害，設(shè)備制造商將承擔(dān)主要甚至全部責(zé)任。

而對于人工智能系統(tǒng)控制的設(shè)備，由于其在算法透明性和可解釋性方面的困難，監(jiān)管部門幾乎無法從算法本身去認(rèn)定是否包含設(shè)計缺陷，也就無法就算法本身的設(shè)計去進行責(zé)任認(rèn)定，這為監(jiān)管帶來了非常大的困難。

有意思的是，歐盟在其2017年2月投票通過的《歐盟機器人民事法律規(guī)則》中，提出了考慮給予機器人以特殊的法律地位，即電子人的概念。也就是說，未來法律體系中將會存在一個不同于自然人、法人、動物等的另一法律實體，其能夠獨立存在，享有自己的權(quán)利并承擔(dān)相應(yīng)的義務(wù)。對于由自身引起的第三方人身財產(chǎn)傷害，電子人將會被認(rèn)定承擔(dān)一定的責(zé)任，并作出賠償。

如果電子人的概念未來被現(xiàn)有的人類社會廣泛接受，那么其造成的影響就不局限于人工智能監(jiān)管本身，而將深深影響到未來社會的各個方面。

除了公平性、透明性和責(zé)任認(rèn)定之外，人工智能系統(tǒng)還會大量替代現(xiàn)有的人工崗位，從而對未來的勞動力市場產(chǎn)生巨大的影響。由此而衍生的社會就業(yè)沖擊和對人類技能要求的改變還會影響更多的方面。

2017年2月，微軟公司創(chuàng)始人比爾?蓋茨在接受媒體采訪時表示，應(yīng)該通過對機器人征稅，來籌集資金，以幫助被自動化所取代的工人進行再培訓(xùn)。