人工智能帮助人类提高工作效率、提升生活品质。但对人工智能的发展感到欣喜的同时，也要理性面对人工智能对人类提出的挑战。

　　

　　

　　从1956年到2016年，人工智能已经60岁。为什么偏偏到了此刻，“老夫聊发少年狂”，它从一众新兴高科技中脱颖而出？

　　

　　美国作家卢克·多梅尔在《人工智能》一书中提出“奇点”的概念，奇点指的是机器在智能方面超过人类的那个点。目前，人工智能在技术和产业两个方面临近“奇点时刻”。

　　

　　第一，信息革命正从技术深化到科学，向智能方向提升，人工智能正处在科技革命的奇点上。信息革命发端于信息技术革命。电子计算机、通信网络、互联网、云计算、物联网……分别代表着信息技术革命这头大象的不同部位。一直发展到大数据，信息技术这头大象的全貌才开始从科学的高度显现。以数据科学为基础的人工智能，代表着信息技术向信息科学的质的飞跃，第一次将信息技术发展到信息科学的高度。

　　

　　如果说智慧的本质是“容易地应对变易”，那么人工智能是将理性与感性结合起来，像人类那样容易地应对“变易”。人工智能60年的发展，一直在探索“容易地应对变易”的具体方法。上世纪50年代的传统人工智能过于迷信理性算法。一直到上世纪80年代神经网络这种“感性”方法流行，才找到了处理非规律性事物的方法。2006年后，兼具理性与感性的深度学习成为人工智能的新主流。2016年，人类终于迎来了人工智能的一个重要时刻。2016年3月，谷歌围棋（Alpha Go）电脑程序，运用将感性与理性结合的蒙特卡洛算法，以4∶1的成绩战胜世界冠军、韩国棋手李世石。Alpha Go的胜利，标志着人工智能一个重要奇点时刻的到来，人工智能正在成为下一代技术革命引爆点。

　　

　　第二，信息革命正从科学转化为技术，向智慧产业深化，人工智能正处在产业革命的奇点上。信息革命成熟于产业革命。技术革命的奇点，催生产业革命的奇点。技术革命率先引爆工业自动化、医疗健康等领域，使人工智能迅速向市场化、产业化方向发展。

　　

　　以智能汽车为例，汽车电子已占整车成本的40%。如果汽车部件和附加值中的智能贡献比重超过50%，汽车就会发生质变，达到奇点。一旦所有行业智能比重超过50%，产业智能化的奇点时刻就将到来。

　　

　　

　　发展人工智能的最大意义在于为现代化发展更换“发动机”。咨询公司埃森哲研究了美国、芬兰、英国等12个发达国家发现，预计到2035年，人工智能将帮助这些国家生产率提高40%左右。

　　

　　在当前的人工智能研究领域，美国充当了领头羊的角色。其他一些发达国家也在人工智能开发上各有投入，日本侧重降低成本，强化智能制造能力，加大人工智能投入。欧盟以“人脑项目”为未来新兴技术旗舰项目，侧重于对数据的研究。德国注重科技研发和技术成果转化，在人工智能申请专利数量上位列全球第四，但在机器人、神经网络、语音识别及图像识别等领域有一技之长。

　　

　　

　　从短期看，人工智能推动经济自动化和社会智能化。人工智能提高自动化水平，从而提升生产力，积累大量财富。但自动化是否影响就业成为争议的焦点。由于中美工人工资存在较大差距，美国资本家宁可用自动化来替代工人，而不是增加就业。与自动化用机器代替人不同，人工智能平台通过应用接口（API）接入大量增值应用（APP），可以为开发者创造广泛的灵活就业机会。阿里云研究报告提出在人工智能平台化的趋势下，未来人工智能将呈现若干主导平台加广泛场景应用的竞争格局，通过APP开发者开发大量细分场景应用，将比自动化更有效地激活灵活就业。

　　

　　人工智能在智能交通、智能家居、智能社区等方面有突出表现。新型柔性机器人能够做饭、洗碗，还可以铺床、洗衣服、遛狗，人工智能还能帮你挑选穿搭、决定晚餐吃什么。虚拟现实、增强现实和混合现实结合人工智能等技术已经可以替代真人导游。

　　

　　从长期看，人工智能将驱动经济向服务化、高端化方向转型，驱动社会向灵活化、智慧化方向转型。变易就是差异化，差异化对应的是需求价值上的高端化和供给上的服务化。工业化和自动化的主要经济效果是需求越差异化，差异化供给的平均成本越高，而人工智能实现与工业化相反的经济效果，即需求越差异化，差异化供给的平均成本越低。

　　

　　对人工智能的安全问题，人类历来有弗兰肯斯坦情结。英国小说家玛丽·雪莱的小说《弗兰肯斯坦》讲述了一位理工科学生创造了一个科学生物，这个生物最终变成了杀人狂。人工智能会不会在超越人类智力后，与人类作对呢？美国奇点大学校长雷·库兹韦尔预言，这个奇点会出现在2045年。但《人工智能》一书的作者多梅尔认为，不在于人类是否能设计出比自身好的东西，而在于政策是什么以及人们决定要用技术去做什么。2016年9月，英国标准化协会发布了《机器人和机器系统的伦理设计和应用指南》，希望以机器人伦理指南为突破口，探索规避这类风险。目前各国政府、企业也越来越重视这一问题。

　　

　　对人工智能发展带来的负面问题如何监管，是国际社会普遍关心的话题。随着技术的开发和成熟，如何将其纳入现有监管框架中，需要各国政府更多地参与探索。