斯坦福人工智能百年报告：人工智能与2030年的生活
导读：工业界与学术界正联手推动加快人工智能相关政策的制定，以获取更多资金和法律支持。斯坦福大学最新发布的《人工智能与2030年的生活》报告为此提供了重要参考。
斯坦福大学启动了一项名为“人工智能10年研究计划”的项目，其首个成果《人工智能与2030年的生活》报告应运而生。报告深入探讨了人工智能的定义和研究趋势，同时指出AI在八大领域的应用前景，包括交通、健康和教育等。除此之外，报告还给出了政策层面的建议，旨在推动制定相关扶持政策。据《纽约时报》报道，Alphabet、亚马逊、IBM、微软等公司也在筹备人工智能行业联合会，而DeepMind希望能以独立身份参与其中。
这份报告的核心并非反对监管，而是希望明确AI发展道路上的正确方向。科技巨头们担忧的是，监管者可能会突然介入并制定不利于AI发展的规则。他们希望建立一个行业组织，自主制定政策框架。这种做法的实际效果尚待观察。
值得一提的是，报告指出对AI进行全面监管并不现实。由于AI的定义模糊且在不同领域的应用存在巨大差异，因此尝试对其进行整体监管可能会适得其反。尽管如此，仍应关注AI专业知识的普及和投入的增加。IBM的沃森人工智能部门总经理DavidKenny表示，“政策在技术面前仍显落后”。
多家科技巨头计划成立一个组织，共同研究AI的社会和经济效益。《纽约时报》透露，DeepMind希望能加入这一组织。与此MIT等研究机构也在探索如何将社会融入AI和机器人系统之中，提出了“societyintheloop”的概念。他们强调开发能够与人类交互的计算机和机器人系统的重要性，以确保在军事等领域的应用中避免责任推诿现象的出现。斯坦福大学的报告指出，军事领域的AI应用超出了其研究范围和专业能力。尽管如此，他们也不排除在武器系统中的应用研究。
计算机视觉和AI技术的融合，正在推动视频游戏产业的飞速发展，其影响力已经超越了传统的好莱坞娱乐产业。这一切都得益于深度学习的革命性进步，这是一种基于神经网络模型的机器学习技术，使得手机甚至厨房设备都能理解人类的语言。算法的应用范围也在不断扩大，涵盖了一系列依赖模式识别的领域。自然语言处理、知识图谱以及推理技术的融合，已经让机器在智力竞赛中击败人类冠军，并为网络搜索带来了前所未有的新功能。
尽管这些技术令人惊叹，但它们的应用仍然高度局限于特定的任务，每一个应用都需要经过数年的精心研究，以及细致入微的独特构建过程。我们可以预见，未来在无人驾驶、医疗诊断、精准治疗以及老年人辅助设备等领域，AI技术将呈现爆炸式增长。AI和机器人技术也将在一些难以吸引年轻人的行业，如农业、食品加工、运营中心和工厂等，得到广泛应用。它们将借助无人机、自动驾驶卡车以及智能机器人等手段，推动快递业的飞速发展。
这份报告是人工智能百年研究计划（AI100）的第一部分，将会定期更新。AI100由AI长期委员会领导，其使命是研究AI在2030年前可能产生的影响，特别是在北美地区。由AI和其他领域的专家组成的2015研究小组，重点关注了八大领域：交通、服务机器人、医疗健康、教育、低资源社区、公共安防、就业和职业以及娱乐。每个领域都详细回顾了过去十五年的进展，并展望了未来十五年的发展潜力。尽管这些领域的研究基础相似，但它们面临不同的挑战和问题。例如，开发安全可靠的硬件（交通和服务机器人）、获取职业信任的挑战（低资源社区和公共安防）、对人类社会可能边缘化的担忧（就业和职业）、以及社交互动减少所带来的社会影响（娱乐）。
报告以“AI的构成”开始，最终以推荐AI相关政策作为结尾。应重视AI专业人才招聘和资源投入研究AI系统对公平、安全、隐私和社会福利的影响等问题上提出了一些建议消除阻碍进一步发展的因素至关重要。当前主流媒体的预测常常异想天开但事实上经过研究发现人们对于AI立即对人类造成威胁的担忧完全没有必要现阶段尚未出现具备自我维持和长期目标的机器出现而且至少在短期内这种可能也较小相反越来越多具有实用价值的AI应用将会崛起对社会经济产生深远影响然而这一过程可能会引发一系列变革比如增强或替代人力引发经济和社会方面的挑战对于短期内的应用设计和决策对于未来发展和方向具有重要影响这凸显了平衡创新和确保经济社会福利的重要性对于AI研究人员开发者社会科学家和政策制定者而言至关重要。如果我们能以一种更加开放的心态接受AI那么由此带来的技术变革将有可能在接下来十年内极大地改善人类社会如果社会对新技术存在误解和怀疑那么确保AI技术的安全和可信度将变得至关重要。推动人工智能革命的研究也在迅速变化其中机器学习是前沿领域数字经济正在推动其走向成熟云计算资源和消费者需求也起到了关键作用人工神经网络的发展极大地推动了机器学习的发展大数据训练使信息处理算法在感知和物体识别方面取得了重大突破数据驱动的新平台和市场以及新产品和市场的新驱动力也促进了研究的进步人工智能研究现已成为社会的中坚力量正在转向建立能够与人高效协作的智能系统。这些研究趋势正共同推动AI领域的蓬勃发展，形成了一场前所未有的“热潮”，它们涵盖了从基础方法论到应用领域的多个重要方向：
大规模机器学习正在不断拓展其边界。深度学习是其核心组成部分，它通过模拟人脑神经网络的运作模式，使机器能够更深入地理解和处理信息。增强学习则让机器能够在没有先验知识的情况下，通过与环境互动来自我学习。
与此机器人技术的日新月异带来了革命性的变革。计算机视觉的迅猛发展让机器能够像人类一样看到并识别周围环境，自然语言处理技术的进步则使得机器能够理解并回应人类的语言。协作系统的出现，使得这些技术能够更有效地协同工作。
众包和人类计算的研究，使得人工智能的发展不再局限于实验室，而是与社会大众紧密相连。算法游戏理论和计算的社会选择等研究，也在为AI的发展提供新的视角和思考。
物联网和神经形态芯片的研究也在为AI的进步贡献力量。这些技术的结合，不仅提高了数据处理和分析的效率，也推动了AI在实际应用中的普及。
值得一提的是，这个充满活力的研究领域背后，还有着众多杰出的研究小组和专家。他们来自全球顶尖的大学和研究机构，如奥斯丁德克萨斯大学、麻省理工学院、哥伦比亚大学等。这些研究团队的领头人，如Peter Stone、Rodney Brook’、ErikBrynjolfsson等，都在为AI的进步做出巨大贡献。
人工智能的长期研究委员会也在引领着这个领域的发展方向。他们的主席BarbaraJ.Grosz以及成员RussAltman、EricHorvitz和AlanMackWorth等，都在为AI的未来发展提供宝贵的建议和决策。GoogleX的AstroTeller以及众多其他专家也在各自的领域内，推动AI的进步和应用。这是一场全球性的研究热潮，涉及到多个领域和专家，他们共同为AI的进步贡献力量。