全球人工智能發展趨勢及挑戰
【前言】以深度學習等關鍵技術為核心，以云計算、生物識別等數據及計算能力為基礎支撐的人工智能產業，在歷經60年的輪回后，在2016年呈現井噴式爆發并大放異彩，迎來第三次浪潮。如今，人工智能在很多方面都有了突破性進展，全球人工智能的發展趨勢已經勢如破竹，這也為人類探索未知世界之路開啟了無窮大之門。人工智能的發展水平正在呈指數增長的同時，也帶來眾多不可忽視的問題。在此基礎上，本文對人工智能的發展進行了一定程度地思考與分析。
一、全球人工智能發展趨勢
（一）第三次人工智能浪潮來臨
2016年人工智能呈現井噴式爆發并大放異彩，這距人工智能概念的首次提出僅過去60年。
1956年，在美國達特茅斯大學召開的學術會議上與會專家學者共同提出人工智能的概念，多年后這場會議被認定為全球人工智能誕生的標志。[1]1956年至今，人工智能的發展可謂起起落落，歷經兩次從爆發到寒冬的革命性浪潮。第一次浪潮出現于20世紀60年代，在算法方面出現很多世界級的發明，但先天的缺陷導致人工智能在早期發展過程中遇到瓶頸，1974年到1980年人工智能迎來第一次冬天；第二次浪潮出現在20世紀80年代，這段時期人工智能在數學模型方面取得眾多突破，但1987年到1993年由于個人電腦的出現，KUKA機器人電路板維修，人工智能再次步入寒冬階段。[2]2016年正值人工智能發展的60年節點，AlphaGo戰勝人類頂級圍棋高手李世石，成為人工智能迎來第三次浪潮的里程碑事件。第三次浪潮，以大計算能力和深度學習為助推力，人工智能在很多方面都有了突破性進展，為人類探索未知世界之路開啟了無窮大之門。
（二）通往強人工智能
人工智能可以劃分為弱人工智能、強人工智能以及超人工智能。弱人工智能只專注于完成某個特別設定的任務，例如語音識別、圖像識別和翻譯，也包括近年來出現的IBM的Watson和谷歌的AlphaGo，它們是優秀的信息處理者，但卻無法真正理解信息。而強人工智能系統包括了學習、語言、認知、推理、創造和計劃，目標是使人工智能在非監督學習情況下處理前所未見的細節，并同時與人類開展交互式學習。[3]超人工智能是指通過模擬人類的智慧，人工智能開始具備自主思維意識，形成新的智能群體，能夠像人類一樣獨自地進行思維。
從當前的人工智能發展水平來看，強人工智能尚未實現，但通往強人工智能的道路也許并不遙遠。近年來，多國先后提出腦計劃，期望通過計算機技術模擬大腦以探索大腦工作機制。其中，歐盟于2013年提出了全球范圍內最重要的人類大腦研究項目-人腦計劃（HumanBrainProject，HBP）。該計劃耗資近12億歐元，項目周期為10年，旨在通過計算機技術模擬大腦，建立一套全新的、革命性的生成、分析、整合、模擬數據的信息通信技術平臺。人腦計劃通過模擬大腦模型來探究大腦的生物構造與其具備的功能性之間的關系，揭示大腦的各個區域如何高效協作形成統一的、多層次功能結構體系。計劃在2024年項目的最終階段，設計出能夠模擬人腦運作原理的超級計算機，并促進研究成果的應用性轉化。[4]
此外，深度學習海嘯正在構建起人工智能的遞歸循環。作為機器學習的分支，起源于人工神經網絡的深度學習，如今不僅僅是具備多層架構的感知器，而是一系列能夠用來構建可組合可微分的體系結構技術和方法。具體來說，通過深度學習算法，程序利用數據模型分析大量數據不斷地自主學習，并逐漸變的更加強大。當前的深度學習雖然是人類向終極智能探索的一小步，但也許這一小步可能會成為人工智能大爆炸的奇點。基于腦計劃的推進以及深度學習的深入開展，人工智能的發展水平正在呈指數增長。可以預見，強人工智能就在離我們不遠的未來，人工智能的真正威力也將在此展現。超人工智能現在看來，似乎遙不可及。但源于未來的無法預知性，對于超人工智能更多的人持有恐懼和悲觀的心理，擔憂比人類更強大的智能群體出現，會導致整個世界的失控甚至人類的毀滅。但也許，實現超人工智能后，KUKA機器人示教器維修，人類會至此步入一個新紀元也未可知。無論如何，不可否認的一點是，機器人維修，由于科技越發達，科技本身的發展速度就會越快。故而從時間和效率上來看，人工智能的發展速度，一定會遠遠高于人類自身的進化速度。
（三）進入人工智能+時代
社會正在從互聯網+向人工智能+轉型。人工智能+指讓人工智能融入各個傳統行業，對行業進行改造，在舊領域創造新業態。人工智能+時代，以深度學習等關鍵技術為核心，以云計算、生物識別等數據或計算能力為基礎支撐，推動人工智能在金融、醫療、自動駕駛、安防、家居以及營銷等領域將應用場景落地生根，創造出巨大價值。如今，互聯網已經發展到了萬物互聯的階段，爆發式增長數據引發人們對信息進行有效篩選并合理分配資源的需求。在這種萬物皆互聯，無處不計算的時代下要進行精準生活，人工智能+時代成為必然趨勢。未來的人工智能將從專業性較強的領域逐步拓展到生活的各個領域，轉變成為通用智能進而推動新一輪的產業革命。
二、人工智能帶來的挑戰
（一）法律層面
1.產品責任問題
由于科技技術的不完全可靠性以及智能系統存在的先天設計缺陷，產品責任的歸責問題伴隨人工智能的發展而來，尤其是感知智能領域的產品責任問題。2016年，聯合國教科文組織與世界科學知識與技術倫理委員會聯合發布報告指出，由于機器人一般被視為通常意義上的科技產品，機器人以及機器人技術造成的傷害，很大一部分可由民法中產品責任的相關法律進行調整。從這個角度看，機器人造成的傷害很大一部分被歸責于機器人制造者和零售商的過失、產品警告的缺失、沒有盡到合理的注意義務。[5]
我國《產品質量法》第四十三條規定，因產品存在缺陷造成人身、他人財產損害的，受害人可以向產品的生產者要求賠償，也可以向產品的銷售者要求賠償。屬于產品的生產者的責任，產品的銷售者賠償的，產品的銷售者有權向產品的生產者追償。屬于產品的銷售者的責任，產品的生產者賠償的，產品的生產者有權向產品的銷售者追償。但該歸責原則可能僅能適用于弱人工智能產品。當未來的人工智能出現自主意識和決策能力后，例如自動駕駛汽車做出獨立智能決策導致損害發生，應當如何確定侵權主體，由誰來承擔侵權責任。甚至于未來會出現以下問題：當機器人具備自主意識后是否會成為民事主體？何為生命？人的定義是否會發生變化？人與非人的界限到底在哪里？這是在此意義上，人機關系具備了豐富的內容層次，值得我們進一步去深思去完善立法。
2.隱私保護問題