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人工智慧 (安全性 (.人工智慧產生危害的可能性與後果的嚴重性 ((人工智慧超越人類智能的可能性 (毋庸置疑，人類的智能水平從整體上正如許多科幻電影…

- - - - 人工智慧超越人類智能的可能性
        
        毋庸置疑，人類的智能水平從整體上正如許多科幻電影與文學作品中所表現出來的那樣遠遠超越於其他生物智能，正是因為這一點，使得人類成為地球的統治者。因此，我們很自然地得出推論，如果人工智慧超越了人類智能，人工智慧很可能不再聽從人類的指令，反而會與人類爭奪統治權。那麼，人工智慧會從整體上超越人類智能嗎?我們可以從多個角度來考察人工智慧超越人類智能的可能性問題。雖然目前學界對智能及其實現方式的認識存在許多差異，但這正體現了人類對智能認識的多樣性，是人類實現對智能全面深理解的必經過程，並不意味著人類對智能的全面理解是不可能的。從這個角度看，科學家對人類智能的全面認識與實現，只是程度和時間的問題，而不是可能與不可能的問題。
        
        已有不少學者從哲學、未來學等角度論證了人工智慧發展進步的可能性與可行性。徐英瑾認為，我們可以在維根斯坦哲學的啟發下，在一種非公理化推理系統的技術平台上開發出具有不同配置形式的通用智能系統，並使之走向產業化和商業化。①被微軟公司創始人比爾·蓋茨譽為「預測人工智慧未來最權威的人」的庫茲韋爾(Ray Kurzweil)堅信，人工智慧會超越人類智能，而且超越的速度會比人們預想的快得多。他認為，2045年是奇點到達的時期，這將是極具深刻性和分裂性的時間點，非生物智能在這一年將會10億倍於今天所有人類的智慧。②雖然庫茲韋爾的觀點受到一些學者的批評，但他的論證並非空穴來風，而且他的著作產生的廣泛影響至少說明他所思考的問題的極端重要性。
        
        從科學技術史的角度看，許多預言不可能實現的科學技術，後來都變成了現實。比如，一些著名的科學家與工程師曾認為飛機不可能飛上天，讓比空氣重的機械裝置飛起來純屬空想。但是，事實證明他們錯了。因此，當科學家對某些科學技術進行否定性的預測時，他們更應該謹慎行事。當然，要對某一項科學技術的發展及應用作出精確預言幾乎是不可能的。但是，從相關技術的發展進步以及目前世界各國對人工智慧重視的程度來看，人工智慧在未來一段時期內極可能會快速地發展。計算機的計算速度、存儲容量的快速發展是有目共睹的，近些年發展起來的深度學習、雲計算、超算、大數據技術等也會推動人工智慧的進步。顯然，谷歌阿爾法圍棋的勝利使得人們普遍相信人工智慧必將取得更快的發展。據報導，在阿爾法圍棋與李世石之間的「人機大戰」之後不久，韓國政府宣布一項總投資約8.4億美元的專項計劃，用於加快人工智慧產業的發展。世界上許多國家自然都不甘落後，希望搶占人工智慧研發高地，科研經費與人員投入增長。從這個角度看，想要阻止人工智慧的發展幾乎是不可能的。
      - 鑒於人工智慧發展史上經歷的若干曲折和發展現狀的理解，目前大多數人工智慧專家對人工智慧能否(至少是在短時期內)超越人類智能持謹慎甚至否定態度。日本人工智慧專家松尾豐認為：「人工智慧征服人類、人工智慧製造出人工智慧——這種可能性在現階段看來並不存在，只不過是憑空臆想而已。」③在他看來，我們沒有必要對人工智慧征服人類感到憂心忡忡。也有一些科學家對人工智慧的未來表示擔憂。比如，2014年底，英國廣播公司報導，著名理論物理學家霍金表示：「人工智慧的全面發展可能導致人類的滅絕。」霍金擔心，人工智慧也許會在將來的某一天趕上甚至超過人類。比爾·蓋茨等著名人士也有類似的憂慮。
  - - - 一般說來，技術導致的負面影響(包括安全問題)主要是由技術本身或人為因素造成的，相應的解決途徑也可以從這兩方面入手。因此，我們可以大致把解決人工智慧安全問題的方法分為內部和外部兩種進路。從內部進路看，我們至少有以下幾種解決途徑。
- - - - 研究目的:探尋智能本質，研製出具有類人智能的智能機器
      - 研究內容:能夠模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統
      - 表現形式:
      - 會看:圖像識別、文字識別、車牌識別
      - 會聽:語音識別、說話人識別、機器翻譯
      - 會說:語音合成、人機對話
      - 會行動:機器人、自動駕駛汽車、無人機
      - 會思考:人機對弈、定理證明、醫療診斷
      - 會學習:機器學習、知識表示
    - - 尊重發展規律是推動科技健康發展的前提
      - 基礎研究是科技可持續發展的基石
      - 應用需求是科技創新的不竭之源
      - 學科交叉是創新突破的」捷徑」
      - 寬容失敗應是支持創新的題中應有之義
      - 實事求是設定科學目標
- - - - 面向特定領域的人工智慧(即專用人工智慧)由於應用背景需求明確、領域知識積累深厚、建模計算簡單可行，因此形成了人工智慧領域的單點突破，在局部智能水平的單項測試中可以超越人類智能。
    - - 技術發展
      - 生成對抗學習
        
        構建生成器模型與判別器模型，通過相互博弈，達到生成器與判別器性能的協同提升。
      - 產業史:新老IT巨頭搶灘布局IT生態
        
        2017年全球新成立人工智慧創業公司1100家，人工智慧領域共獲得投資152億美元，同比增長141%。
      - 智能+"成為人工智慧應用的創新範式
        
        智能＋X"應用範式日趨成熟，AI向各行各業快速滲透融合進而重塑整個社會發展，這是人工智慧驅動第四次技術革命的最主要表現方式。