发展计划。但人工智能的发展并不完全是一个技术问题，其对人类社会的改变是多方面的，影响也是深远的。什么是人工智能？我们稍微作一个定义：人工智能就是对人类智能的模仿，并力图实现某些任务。它最重要的包含三方面的内容：

  第一个是计算智能，涉及快速计算和记忆存储能力。在计算机科学家看来，人工智能首先是计算行为，即涉及数据、算力和算法。第二个是感知智能，涉及机器的视觉、听觉、触觉等感知能力，即机器能够最终靠各种类型的传感器对周围的环境信息进行捕捉和分析，并在处理后根据要求作出合乎理性的应答与反应。第三个是认知智能，即指机器具备独立思考和解决实际问题的能力。现在的人工智能主要停留在第一和第二层次，认知智能涉及深度的语义理解，还是非常难做到的。

  应该看到，人工智能不仅是科技界的热闹，而且是社会科学界需要关心的一个重大问题。我提出一个概念，叫“赛维坦”。政治学中有个“利维坦”，这是古代的一个巨兽，后来被霍布斯用来指代国家，形容国家无所不能。我把“利维坦”的L变成S，意指科学。科学很强大，但我们人类要驯服它，不能让它给我们找麻烦。这就需要在伦理、法制等多重维度上进行更多思考和实践。

  关于人工智能，有三个相关概念需要弄清楚：第一个是弱人工智能，第二个是强人工智能，第三个是超人工智能。弱AI是专用人工智能，很难直接用在别的场景中。现在很多科学家的理想目标是强人工智能，这样的通用AI可以迁移到其他应用场景中。超人工智能则是指超过人类的智能，现在还不存在，我也希望它永远别存在，否则就会对人类的意义进行颠覆。

  但是，美国科学家、发明家库兹韦尔认为，通用AI在这个世纪的30年代或40年代有可能超过人类，并把这一个时间点看成“奇点”。为此，还专门成立了极具创新力的奇点大学。英国牛津大学的未来学家博斯特罗姆也认为，超级智能在未来超过人类是非常有可能的。他把超级智能分为三种形式：一是高速超级智能，二是集体超级智能，三是高素质的超级智能。

  高素质超级智能和人类大脑一样快，但聪明程度与人类相比有质的超越。这种高素质智能同人类智能相比，就像人类智能与大象、海豚、猩猩的智能相比一样。博斯特罗姆认为，未来的超级智能能够得到一套新的认知模块，并通过复杂知识工程的建构使得通用智能获得新优势。为什么人工智能如此重要？因AI代表的是第四次工业革命。

  人工智能让无人驾驶成为可能。未来交通会更多体现三个元素：一是新能源，二是无人驾驶，三是共享出行。由于无人驾驶技术的出现，人们可能不再需要拥有一辆车，而是直接购买从出发地到目的地的出行服务。由此，现在的汽车制造商在未来可能需要向无人驾驶服务运营商的角色转变。在这一过程中，汽车制造商需要同现在的打车软件以及高清地图公司等，进行充分整合与合作。

  另外，人工智能还可以把医疗资源向较为贫困的地方进行扩展。只要人工智能的技术实现真正突破，它所提供的问题解决方案就会更稳定。同时，在5G技术的基础上，远程医疗会更为可靠、更加便利。重病患者可完全在偏僻的地区通过远程设备接受专业的治疗。我们还能够应用人工智能技术进行药物挖掘，从而以更低的成本、更短的时间来开发治疗疑难杂症的新药。

  人工智能用于教育最大的意义在于，它可以推广自适应的教育方式。目前的教育仍然是“多人一面”，因为老师的时间、精力是有限的，难以针对每个孩子的个性和特点做到因材施教。但是，借助AI系统，我们大家可以进一步探索每一个孩子的受教育状况，并通过自适应系统更精准地推出个性教育方案，从而帮助孩子提高学习效率。

  近年来，中国在AI领域的发展较快。尤其是，在5G通信布局中，我们领先于不少国家。中国最大的优势是庞大的市场和相对整齐的花钱的那群人。中国人口数量较多，信息化程度也较高，这是人工智能未来在各个场景中快速应用和落地的基础。但整体上看，我们在基础芯片、算法框架及生态等方面还有一些不足。特别是，在基础理论和原生性的创新方面有很大的提高空间。

  关键的问题是，一些西方发达国家并不愿意将AI等前沿技术转让给发展中国家；当发展中国家在某些新兴技术领域实现突破性进展时，相关国家甚至会动用各种方式，包括投资审查、出口控制、限制科技和人员交流等，来阻碍新兴国家的科技进步。

  从这个意义上来讲，发达国家和发展中国家之间的“数字鸿沟”有可能转为“智能鸿沟”。其中，那些主要以劳动力为竞争优势的发展中国家可能会处于更加边缘的位置。更严重的情况是，由于发达国家会把产业回撤并通过机器来推动生产，那么基础较差的发展中国家将慢慢的变少地获得参与国际竞争和世界生产的机会。

  目前，世界上关于人工智能的相关法律规则、政策、原则等，主要是由西方发达国家来定义。例如，最有影响的“阿西洛马人工智能23原则”就是由马斯克等西方企业家推动形成的；在AI领域颇具影响力的阿西莫夫“机器人三定律”，也是由美国科幻小说作家率先提出来的，并成为机器伦理领域的一个重要原则。

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  ，前两浪在众所周知的AI Winters中轰然倒下。关于这一个最新的AI夏季是否会永久存在的话题，已经有很多讨论了，但是我们可以

  和机器学习（ML）的采用率上升，以算法形式处理大量数据以实现计算目的的能力慢慢的变重要。

  场科技革命，但科技本身最后还是落地在消费的人用得起、很好用的产品上。他还认为，这是小公司实现弯道超车的机会。

  在感知、决策、执行三层中细分领域繁多，且有关技术可应用于消费之生活中的多种场景中去，属于决策层的“无人驾驶”