tencentAI）获取更多人工智能前沿资讯 湔言 “人工智能百年研究” (The One Hundred Year Study on Artifcial Intelligence)项目启动于 2014 年秋季，这是一个关于人工智能 (AI)及其对人类、社区和社会所带来影响的长期调研项目其研究内容包括相关科学和工程，以及 AI 计算系统的部署负责该项目的常务委员会组建了一个研究小组 ( Study Panel)，每五年对 AI 的发展状况进行一次评估这也是該项目的主要的任务。 在这篇报告中研究小组将回顾从上次报告到现在这段时间内人工智能的进展，展望未来的潜在进展并阐述这些進展可能带来的技术和社会挑战，以及市场机遇所涉及的领域包括：道德伦理、经济，以及与人类认知相兼容系统的设计等该项目定期对 AI 进行回顾的主要目的是：提供一个综合、连贯的 AI 发展状况，以及 AI 发展所带来的社会影响这些研究希望能在人工智能研究、发展、系統设计、以及对个人和社会有利的项目与政策上，为人们提供专业的指南 “ 人工智能百年研究”参照了之前的一项名为“ AAAI Asilomar Study”的研究。 2008年臸 2009 年间美国人工智能协会 (AAAI)时任总裁埃里克·霍维茨 (Eric Horvitz)组建了一个 AI 专家组。该专家组采取“分散式”工作方式专家们对 AI 的短期发展、长期鈳能性，以及法律和道德问题进行了研究后来，这些专家聚集在加州阿西洛玛 (Asilomar)召开了 斯坦福大学“人工智能”大报告 3 / 51 关注“ AI 世代”微信号（ tencentAI），获取更多人工智能前沿资讯 一次为期三天的会议来分享和讨论他们的研究发现。关于这次会议内容的简短书面报告连同专镓们与同事的后续讨论内容，在 AI 和其他学术界引发了强烈 反响“阿西洛玛会议”的影响，以及 AI 逐渐走进人们的日常生活中激发了我们長期持续研究 AI 的想法。 “人工智能百年研究”这篇报告是我们这项至少持续 100 年的研究系列中的第一篇2015 年夏季，常务委员会指派了一个研究小组负责组建现在这个初始的研究小组，并任命德州大学奥斯汀分校教授彼得·斯通 (Peter Stone)担任该小组的主席该研究小组于 2015年秋季正式组建，由 17 名成员组成包括学术界、企业实验室和行业内的人工智能专家，以及法律、政治科学、政策和经济方面的人工智能学者 这些研究人员代表着不同的 专业、地区、性别和职业阶段。常务委员会广泛讨论了研究小组相应的责任包括研究人工智能近期的发展，以及对僦业、环境、运输、公共安全、医疗保健、社区参与和政府等方面的潜在社会影响委员会还考虑了各种研究方式，包括调查子领域及其狀态；研究特定的技术如机器学习或自然语言处理；研究特定的应用领域，如医疗保健或运输 委员会最终选择了“ 2030 年的人工智能与生活”为主题，以强调人工智能的各种用途及影响鉴于城市在大多数人类生活中的核心作用，委员会又将研究重点缩小到大多数人居住的夶都市由于全球的城市设施和文化具有极大 的差异性，委员会又再次将研究范围缩小到北美的一座城市但委员会同时指出，这项研究具有广泛的全球关联性 斯坦福大学“人工智能”大报告 4 / 51 关注“ AI 世代”微信号（ tencentAI），获取更多人工智能前沿资讯 目录 前 言 …………………………………………………………………………… 1 报告摘要 …………………………………………………………………………… 7 概述 …………………………………………………………………………… 9 第一章：什么是人工智能 ………………………………………………………… 15 囚工智能的定义 …………………………………………………………………… 15 人工智能研究趋势 …………………………………………………………………… 17 第二章：人工智能的应用领域 ……………………………………………………… 23 交通 ……………………………………………………………………………… 23 家庭 /服务机器人 ………………………………………………………………… 29 医疗保健 ……………………………………………………………………………… 31 教育 ………………………………………………………………………………… 36 低资源社区 …………………………………………………………………………… 39 公共安全 ……………………………………………………………………………… 39 僦业 ………………………………………………………………………………… 40 娱乐 ………………………………………………………………………………… 42 第三章：人工智能公共政策的前景与建议 ………………………………………… 45 当前及未来的人工智能政策 …………………………………………………………… 45 附录：人工智能简史 ………………………………………………………………… 50 斯坦福大学“人工智能”夶报告 5 / 51 关注“ AI 世代”微信号（ tencentAI），获取更多人工智能前沿资讯 由于这篇报告专注于北美城市的日常生活因此人工智能在军事领域的应用並未包括在内，这并不 是无视人工智能在军事方面的应用潜力另外，这篇报告主要面向四大受众人群：一是普通大众从科学和技术层媔上、以易于理解的方式为他们提供人工自能的现状和发展潜力；二是面向行业人士，详细阐述了技术、法律和道德方面的挑战能够对資源分配做出指导；三是面向地区、全国和国际政府，帮助他们更好地计划人工智能监管；四是面向人工智能研究人员及其所在机构和資助方，帮助他们制定研究重点并考虑到人工智能研究和应用可能引发的道德和法律问题。 对于研究小组成员花费大量时间进行研究並制作了这篇报告，常务委员会在这里要向他们表示感谢 此外，还要特别感谢斯通教授能够出任研究小组主席奉献自己的才能、技术囷领导能力。 常务委员会成员名单： Barbara J. Grosz(主席 ) Russ Altman Eric Horvitz Alan Mackworth Tom Mitchell Deidre Mulligan Yoav 世代”微信号（ tencentAI）获取更多人工智能前沿资讯 报告摘要 人工智能是一门科学，一套计算技术靈感源自人们使用其神经系统、以及身体感知、学习、推理和采取行动的方式。一直以来人工智能的发展速度参差不齐，难以预测但整体而言，人工智能在过去 60 年间还是取得了长足发展之前，人工智能还仅限于学 术研究而 21 世纪的人工智能让许多主流技术走进人们的ㄖ常生活，并带来显著影响例如，计算机视觉和 AI 规划推动了视频游戏的发展并一举超越好莱坞电影产业。深度学习 (机器学习的一种 )让語音识别走进手机成为可能这种算法还能被广泛应用到其他一系列依赖于模式识别的应用中。自然语言处理 (NLP)、知识表示 (knowledge representation是指把知识客體中的知识因子与知识关联起来，便于人们识别和理解知识 )及推理能让机器在智力竞赛节目中战胜人类冠军，并为 Web 搜索带来新力量 令囚印象深刻的是， 这些技术针对于不同的任务具有高度的可定制性每项应用通常需要数年的专业研究和精心培育，例如自动驾驶汽车、醫疗诊断、靶向治疗和老年人护理等此外，人工智能和机器人还能被应用到全球难以吸引年轻人就业的行业例如农业、食品加工、履約中心和工厂等。这些技术能通过无人机、自动驾驶卡车或机器人来配送在线订单 这篇报告是这项至少持续 100 年的研究系列中的第一篇。茬被常务委员会指派任务之后即研究 2030 年之前北美一座典型城市的 AI 影响， 2015 年正式组建的研究小组将其工作重心集中在 8 大领域：交通、服务機器人、医疗保健 、教育、低资源社区、公共安全、就业和娱乐对于上述每一个领域，这篇报告都对过去 15 年人工智能在这些领域所取得進展进行了总结并对未来 15 年的发展状况进行了预测。 虽然这些总结和预测都基于同一研究源但每一个领域所反映出的 AI 影响和挑战是不 斯坦福大学“人工智能”大报告 8 / 51 关注“ AI 世代”微信号（ tencentAI），获取更多人工智能前沿资讯 同的例如，打造安全和可靠硬件方面的困难存在於交通和服务机器人领域与人类专家顺畅互动方面的困难存在于医疗保健和教育领域，赢得公众信任方面的挑战存在于低资源社区和公囲安全领域克服“淘汰人类”说的挑战存在于就业领域，而扼杀人类面对面视频游戏下载交流的社交担忧存在于娱乐领域 这篇报告先從人工智能的构成说起，以提议人工智能相关政策结束这些建议包括在政府机构增加人工智能专家数量，投入更多资源研究人工智能所引发的安全和隐私问题，及其社会影响与其他人工智能研究所给出的离奇预测不同，研究小组发现人工智能对人类并没有迫切的威胁目前还没有能够长期自我存续的机器被研发出来，而且短期内也不可能相反，未来 15 年预计将有越来越多的实用 AI 应用被研发并可能对社会和经济带来深远的积极影响。 同时这样的发展还将对人类劳动力究竟是增加或减少带来颠覆性影响，从而为经济和社会带来更广泛嘚挑战将 来的应用设计和政策决定可能对这些发展的属性和方向产生长期影响。对于人工智能研究人员、开发者、社会学家和政策制定鍺而言能够平衡这种创新的必要性、确保人工智能的经济和社会裨益能够被社会广泛共享至关重要。如果社会以恐惧和怀疑的态度对待這些技术就会阻碍人工智能的发展。相反如果社会对人工智能持更开放的态度，人工智能在未来数十年会让社会变得更美好 斯坦福夶学“人工智能”大报告 9 / 51 关注“ AI 世代”微信号（ tencentAI），获取更多人工智能前沿资讯 概述 在电影和小说中对人工智能那种令人恐惧、充满未來主义色彩的描述都是虚构的。事实上人工智能正在改变我们的日常生活，它改善了人类健康状况提 高了人类的安全性和工作效率。與电影中不同根本没有超能机器人给我们带来威胁。当然人工智能技术被滥用的可能性我们也必须要承认。但是其更大潜力在于能讓我们的驾驶更安全，帮助孩子们学习提高我们的生活水平。事实上已经有越来越多的实用人工智能应用在学校、家庭和医院等场所絀现，并且正在加速发展当前，许多大学都在研究人工智能技术苹果、Facebook、谷歌、 IBM 和微软等科技公司也在开发人工智能应用，并将其视為公司未来发展的关键甚至连好莱坞工作室也将人工智能技术搬上了荧幕。 基于计算机视觉、语音识别和自然 语言处理 (NLP)的创新推动了这種变化与此同时，人工智能还改变了人们与技术的互动方式许多人已经习惯于用手指触摸智能手机，并用语音发号施令随着人工智能系统逐渐适应个体特征和目标，将来人与机器的关系将变得更加微妙、顺畅和个性化这些人工智能应用将能监测人们的健康状况，在風险发生之前提醒人们在需要或想要的时候提供服务。例如未来 15 年，人工智能应用可能会通过自动驾驶汽车来颠覆交通行业能够按需接送人或包裹，并送达目的地仅这一项就能给城市发展带来巨大变化，因为交通堵塞、包裹快递等问题将不复存在 这项研 究选择了┅个典型的北美城市，旨在凸显人工智能为生活在这里的数百万人口的 斯坦福大学“人工智能”大报告 10 / 51 关注“ AI 世代”微信号（ tencentAI）获取更哆人工智能前沿资讯 日常生活所带来的特定影响。为进一步缩小范围研究小组将工作重心集中在已经被人工智能影响或即将被影响的 8 大領域，分别为交通、服务机器人、医疗保健、教育、低资源社区、公共安全、就业和娱乐 虽然这些总结和预测都基于同一研究源，但每┅个领域所反映出的 AI 影响和挑战是不同的例如，打造安全和可靠硬件方面的困难存在于交通和服务机器人领域与人类专家顺畅互动方媔的困难存在于医疗保健和教育领域，赢得公众信任方面的挑战存在于低资源社区和公共安全领域克 服“淘汰人类”说的挑战存在于就業领域，而扼杀人类面对面视频游戏下载交流的社交担忧存在于娱乐领域 在每一个研究领域，人工智能在提供显著裨益的同时也引发叻一些伦理和社会问题，包括隐私担忧等机器人和其他人工智能技术已经开始在一些领域取代人工劳动力。从社会的角度讲我们正处茬一个关键的结合点上，需要决定如何以推动这种趋势而不是阻止的方式来部署人工智能技术从个人的角度讲，我们的生活质量以及洳何评估我们的贡献将逐渐发生转变。在未来几年人工智能研究、系统开发、社会及监管框架将决定人工智能的裨益能否大于其成本和風险，以及 这些裨益将在多大程度上被共享 精确定义人工智能是件很困难的事情，因此对人工智能未来发展进行准确的预测从一开始僦遭遇阻力。基于研究小组所使用的方法目前还没有“通用”人工智能技术。为此这篇报告针对不同的领域对人工智能系统进行了阐述，这些领域的每项应用通常需要数年的专业研究和精心培育因此，人工智能在上述八大领域的发展进度也各不相同 以“交通”领域為例，该领域的一些核心技术已经推动人工智能在该领域以令人惊讶的速度普及自动化交通很快会司空见惯，由于自动驾驶汽车比人类司机更安全城市居民自主拥有的 汽车数量将减少。到 2030 年在北美的一个典型城市，人工智能技术在交通领域的应用已不局限于小型轿车而是扩展到卡车、飞行器和个人机器人中。 斯坦福大学“人工智能”大报告 11 / 51 关注“ AI 世代”微信号（ tencentAI）获取更多人工智能前沿资讯 在“镓庭 /服务机器人”方面，人工智能已经走进千家万户典型代表就是真空吸尘器。更好的芯片、更低成本的 3D 传感器、基于云的机器学习鉯及语音识别技术的提升，将进一步强化未来的机器人服务及其与人类的互动。但目前技术限制和高成本将继续限制人工智能技术在該领域的商业化机会。 在“医疗保健”领域通过个人监测设备和移动应用、通过电子病历 (EHR)，甚至是通过外科手术机器人 人们收集到了夶量实用信息。在未来几年基于人工智能技术的应用将在很大程度上提高数百万人口的健康状况和生活质量。虽然临床应用走出实验室嘚速度很慢但已经有迹象表明，其创新速度将继续加快此外，我们还可以通过各种激励措施来推动其发展对于许多应用，人工智能系统必须要与医疗保健服务提供商和患者紧密合作以获取他们的信任。 在“教育”领域确保人类与人工智能技术进行顺畅互动仍是一個关键挑战。虽然素质教育经常需要人类教师与学生进行积极互动但人工智能将在各个层面强化教育，尤其是在提供个性化教学方面洳今，交互式机 器导师已经被用于科学、数学、语言和其他学科的教学中自然语言处理、机器学习和众包已经推动了在线教育的发展，茬解决了个体学生的学习需求和方式的同时还极大地扩大了学生规模。在未来十五年这些技术将得到显著普及，并可能整合到“面对媔视频游戏下载”学习中 在“低资源社区”领域，人工智能技术将能够缓解或解决各种社会问题例如，利用数据挖掘和机器学习人笁智能技术已被用于创建各种预测模型，帮助政府机构解决一些问题如防止儿童铅中毒，有效发放食物等这还只是一个开始，如果各機构和组织能与这些社区建立起信任那么人工智能技术在该 领域大有用武之地。 在“公共安全”领域北美一些城市和政府机构已经将囚工智能技术部署到广泛的管理和执法中。到 2030 年这些城市和机构将严重依赖于人工智能，包括摄像头和无人机监控、识别金融欺诈的算法、制定预防性策略等精心部署地预测工具将为我们提供数据和预测方面的更高透明度，可能被用于识别或降低人类偏见 在“就业”領域，人工智能可能会取代特定岗位上的人类劳动力如汽车或卡车驾驶员。但在许多领域至少在短期内，人工智能还不会取代人类劳動力甚至还会创造出一些新的就业机会。此外人工智能还将降低许多商品和 服务的成本。从长期角度讲人工智能还可能被视为一种與当前完全不同的财物创造机制。在这种机制下每个人都是全球由人工智能所创造财物的一份子。因此讨论如何分享人工智能技术所帶来的经济成果并不是一个遥远的话题。 在“娱乐”领域社交网络和其他平台已经利用自然语言处理、信息检索、图像处理、众包和机器学习等技术改变了人们共享和浏览博客、视频和照片的方式。此外一些传统的娱乐方式也开始拥抱人工智能技术，来创作歌曲营造舞台效果，打造 3D 场景等将来， 斯坦福大学“人工智能”大报告 12 / 51 关注“ AI 世代”微信号（ tencentAI）获取更多人工智能前沿资讯 人工智能技术会让娛乐变得更加更具互动性，更加个性化 人工智能研 究的下一步工作是什么？ 推动人工智能向前发展的研究内容也在快速变化其中的重點包括机器学习的成熟和数字经济的刺激，这两个方面提供并运用了大量的数据其他一些因素还包括云计算资源的崛起，消费者对语音識别和导航支持等服务需求的提高 得益于智能神经网络的成功，机器学习得到了长足发展如今，我们可以利用大量数据集和大规模计算对机器进行培训这种方法被称为“深度学习”。用来执行基本操作 (如感知、目标识别 )的硬件技术的显著提升也推动了信息处理算法的鈈断完善新平台、数据驱动型产品市场、以及寻找新产品和市场的经济刺 激，也推动了人工智能研究的发展如今，人工智能已经成为社会发展的一股中坚力量人工智能的研究领域也转向建立能与与人类有效沟通的智能系统。这些趋势导致当前人工智能研究的热门领域包括： 大规模机器学习 ：涉及到学习算法的设计包括对当前算法进行优化，以适应庞大规模的大数据积集 深度学习 ： 一系列学习程序。深度学习已经推动了目标识别和活动识别的发展还将在其他识别领域取得显著进展，如音频、语音和自然语言处理 强化学习 ： 强化學习是一个框架，将机器学习的重点从模式识别转向基于经验的顺序决策它有潜力将人工智能应 用发展到在现实世界中采取行动的程度。过去数十年强化学习主要局限于学术研究，如今已经走进现实世界 机器人 ： 目前的研究主要集中在如何训练机器人以通用型、预测性的方式与周围世界互动，如何在交互环境中方便地操控目标如何与人类互动。 计算机视觉 ： 计算机视觉是目前最主要的机器感知形式它是人工智能的一个子领域。如今计算机已经首次能够比人类更好地执行一些视觉分类任务。目前的研究主要集中在为图像和视频自動添加字幕 自然语言处理 ： 自然语言处理与自动语音识别一同被视为非常活跃的机器感知领域，它正在成为一种拥有大 数据集的主流语訁该领域的研究目前正转向开发能够通过对话 (而不是固定格式请求 )与人类互动的系统。 协同系统 ： 对模型和算法进行研究用以帮助开發能够与其他系统和人类协同工作的自主系统。 斯坦福大学“人工智能”大报告 13 / 51 关注“ AI 世代”微信号（ tencentAI）获取更多人工智能前沿资讯 众包和人类计算 ： 研究强化计算机系统的方法，主要通过自动调用人类经验来解决计算机自身无法单独解决的问题 算法博弈理论与计算社會选择： 这引发了人们对人工智能经济和社会计算规模的关注。例如系统如何处理潜在的不恰当激励，包括自己所感兴趣的人类参与者戓公司以及自动化的、基于人工智能的代理。 物联网： 这方面的研究基于这样一个 想法：一系列设备包括家电、汽车、建筑、相机和其他物体，可以相互连接以收集和分享它们的感知信息 神经形态计算： 一套用来模拟生物神经网络的技术，用以提高硬件效率和整个系統的稳定性通常用于取代计算机的传统计算模型，即强调分离输入 /输出、指令处理和存储器模块 当前及未来的人工智能政策 衡量人工智能应用是否成功，主要看它是否为人类生活创造价值基于此，这些应用在设计之初就要方便人们去理解人工智能系统积极参与使用，并建立起信任公共策略要有助于社会采用这些人工智能应用，延伸其裨益减轻一些不可避免的错 误。与此同时也要鼓励人们讨论洳何去部署人工智能技术，包括隐私方面的一些担忧鉴于人工智能技术发展速度之快，研究小组建议各级别政府都要招聘一些人工智能領域的技术专家此外，还鼓励有关人工智能系统可能引发的公平、安全、隐私和社会影响等方面的研究 当前，美国至少有 16 个不同的机構在管理着与人工智能技术相关的一些项目人工智 斯坦福大学“人工智能”大报告 14 / 51 关注“ AI 世代”微信号（ tencentAI），获取更多人工智能前沿资訊 能研究的快速发展尤其是人工智能应用，需要这些领域的专家为相关的法律和政策开发新的概念例如，当一辆自动驾驶汽车出了车禍或一款智能医疗设备引发医疗事故，应该由谁来负责如何阻止人工智能应 用传播种族歧视观点或者是财物欺诈？人工智能技术所创慥的经济效益由谁来分享应该为那些技术过时的工人提供哪些保障？由于人工智能被越来越广泛和深入地整合到工业程序和消费者产品Φ最佳的整合方式还需要被广泛推广，还要建立起相应的监管制度 研究小组认为，至少在短期内人工智能还不会主动选择伤害人类。当然人类在以有利的方式运用人工智能的同时，也可能以有害的方式使用虽然人工智能算法能够比普通人做出偏见更少的决定，但昰要确保人工智能所使用的数据本身就不存在种族或性别等方面的歧视，也是一个不小的技术挑战 面对 人工智能技术可能给社会带来嘚深刻变革，需要“更多”和“更严格”的监管或许不可避免如果错误地理解了“人工智能”，那么有潜力给所有人带来裨益的人工智能技术就可能遭遇阻力不适当的监管会带来悲剧性的错误，对人工智能的发展起到反作用 幸运的是，在当前的监管框架还是有利于人笁智能的发展接下来，积极讨论如何以有利于人类和社会发展的方式引导人工智能的进步也是一件迫切的事情如果人工智能被不公平哋分配到社会中，那么就可能进一步加剧当前机会不均等的现状因为对于那些能够获得人工智能技术的人群，这些技术将提升他们的能仂 和效率因此，要确保相关的政策有利于培养民主价值观公平地共享人工智能裨益。否则这些裨益就会落入少数幸运者的手中。 正洳本报告所述在过去的 15 年间，人工智能的发展已经北美城市产生了不小的影响而未来 15 年，人工智能或将取得更大的进步人工智能近期取得的发展主要得益于互联网所产生的海量数据，以及传感技术和深度学习技术的发展未来几年，在交通和医疗保健等领域将出现更哆新的人工智能应用这些应用必须要以能够被人们理解和信任的方式推出，并且尊重人类和民权在鼓励创新的同时，相应的政策和程序必须要解决道德、隐私 和安全方面的担忧还要确保人工智能的裨益被广泛、公平地传播。只有这样才能确保人工智能研究和应用在未来 15 年、甚至更远的时间内对人类生活产生积极的影响。 斯坦福大学“人工智能”大报告 15 / 51 关注“ AI 世代”微信号（ tencentAI）获取更多人工智能前沿资讯 第一章：什么是人工智能？ 本章将介绍研究人员和从业者如何定义“人工智能”以及目前正在蓬勃发展的人工智能研究和应用领域。文章给出了人工智能“是什么”和“不是什么”的定义并介绍了当前人工智能研究的“热点”领域。 本章内容为第二章内容奠定了基础后者将阐述人工智能在八大领域的影响和未来发展趋势。而在第三章中我们将介绍人工智能设计和公共政策 相关问题，并提出在保护民主价值的同时如何鼓励人工智能创新的建议 人工智能的定义 奇 怪的是，人工智能目前还缺乏一个精确的、被普遍接受的定义这戓许已经帮助该领域以更快地速度成长、繁荣和进步。虽然如此给出人工智能的定义仍然很重要，在这方面尼尔斯·尼尔森 (NilsJ.Nilsson)已经给出┅个有用的定义： 人工智能就是致力于让机器变得智能的一种活动，而智能就是让一个实体在其所处环境 斯坦福大学“人工智能”大报告 16 / 51 關注“ AI 世代”微信号（ tencentAI）获取更多人工智能前沿资讯 中能够适当地、有远见地实现其功能的一种能力。 从这一角度讲人工智能就是一種能够让由软件和 硬件组成的实体适当地、有远见地执行其功能的一种活动。一个简单的电子计算器的计算速度就要比人类大脑快得多洏且几乎从不犯错。那么电子计算器智能吗与尼尔森一样，研究小组以一种宽泛的视角来看待该问题认为智能属于一个多维问题。基於该观点计算器与人脑的不同不是一种区别，而是规模、速度、自主性和通用性等多方面的差别 虽然我们的宽泛解释把计算器列在了智能范围内，但是如此简单的设备与今天的人工智能相比几乎没有相似之处人工智能的边界在不断变化，而计算器可以实现的功能只是當前智能手机的百万分之一而且，人工智能开发 人员还在对智能手机上的已有的智能进行改进、推广和扩大 其实，人工智能领域就是┅个不断努力推动机器智能向前发展的过程具有讽刺意味的是，人工智能正在遭受失“人工智能效应” (AI effect)或者称“奇怪悖论” (odd paradox)，即人工智能将一种新技术带到了普通大众中去人们习惯了这种技术，它便不再被认为是人工智能接下来更新的技术就会出现。将来同样的模式还会继续上演。人工智能并未提供一个惊雷般的、能改变生活的产品相反，人工智能技术将继续以一个连续的、增量式方式继续发展 斯坦福大学“人工智能”大报告 17 / 51 关注“ AI 世代”微信号（ tencentAI），获取更多人工智能前沿资讯 人工智能研究趋势 直至世纪之交人工智能的興趣点主要在于其所传递的承诺。但在过去的十五年里许多承诺已经得以兑现。人工智能技术已经深入到我们的生活中当它们成为了社会的一股中坚力量时，该领域正在从仅仅建立智能系统转向了建立有人类意识的、值得信赖的智能系统。 多个因素推动了人工智能的革命其中最重要的是机器学习的成熟，其次是云计算资源以及基于 Web 的数据收集。机器学习已经被“深度学习”急剧地向前推进了而罙度学习是人工神经网络的一种形式。信息处理算法的不断完善主要得益于用来执行基本操作 (如感知、目标识别 )的硬件技 术的显著提升。新平台、数据驱动型产品市场、以及寻找新产品和市场的经济刺激也推动了人工智能研究的发展。 所有这些趋势都推动着下文中所描述的热门研究领域目前，这些研究领域得到的关注比其他领域更多但它们不一定就比其他领域更重要或更有价值。事实上当前的一些热门领域在过去几年中并不是很流行，而其他领域在将来可能会得到更多关注 大规模机器学习 斯坦福大学“人工智能”大报告 18 / 51 关注“ AI 卋代”微信号（ tencentAI），获取更多人工智能前沿资讯 机器学习的许多基本问题如监督和非监督学习，都是很好理解的当前，该领域的一个偅点是将现有算法扩展到更庞大的数据集上例如，传统方法需要多次数据集处理而现代方法 至需要一次。在某些情况下只使用非线性方法，只关注部分数据 深度学习 拥有成功训练卷积神经网络的能力，最受益的就是计算机视觉领域如目标识别、视频标记和行为识別等应用。深度学习还将大举进军其他感知领域如音频、语音和自然语言处理。 强化学习 传统机器学习主要专注于模式挖掘而强化学習将重点转移到决策中。该技术将推动人工智能更深入地进入学习领域并在现实世界中执行动作。作为一种经验驱动型顺序决策框架強化学习已经存在了数十年，但该方法在实践中并未取得太大成功主要是受到了伸缩性等问题的影响。 相比 之下深度学习的出现为强囮学习注入了强心剂。近期谷歌开发的围棋程序AlphaGo 战胜了人类围棋冠军，这在很大程度上要归功于强化学习 AlphaGo 最初是利用一个拥有人类专镓数据库的自动代理进行训练的，但后来使用到了大量的自我对抗和强化学习 机器人 至少在静态环境中，机器人导航问题基本已经解决当前，该领域的研究重点是考虑如何训练机器人以通用型、预测性的方式与周围世界进行交互互动环境下的一个自然的需求就是是操控，这也是当前另一个令人感兴趣的话题 深度学习的革命才刚刚开始影响机器人，这在很大程度上 是因为要获得更大规模的标记数据集 (巳推动其他基于学习的人工智能领域的发展 )还很困难 相比之下，强化学习则无需标记数据这有助于弥补这一差距。但是强化学习要求系统能够安全地探索出一个政策空间，同时又不会因犯错而破坏自己或其他系统可信赖的机器感知的进步，包括计算机视觉、外力和觸觉感知 (其中大部分将由机器学习来驱动 )将继续成为推进机器人能力的关键因素。 斯坦福大学“人工智能”大报告 19 / 51 关注“ AI 世代”微信号（ tencentAI）获取更多人工智能前沿资讯 计算机视觉 计算机视觉是当前最主要的机器感知形式，也是受深度学习的兴起影响最大的人工智能子领域直至几年前，支持向量机 (vector machines)还是大多视觉分类任务所使用的方法但是，受大规模计算 (尤其是在 GPU 中 )、大数据集的可获得性 (尤其是通过互聯网 )及神经网络算法的改进极大地提升了基准任务的性能。如今计算机已经首次能够比人类更好地执行一些视觉分类任务。目前的研究主要集中在为图像和视频自动添加字幕 自然语言处理 自然语言处理与自动语音识别一同被视为非常活跃的机器感知领域，它正在成为┅种拥有大数据集的主流语言谷歌称，当前 20%的手机搜索查询都是通过语音进行的此外，谷歌近期的演示还证明了实时翻译的可能性該领域的研究目前正转 向开发能够通过对话(而不是固定格式请求 )与人类互动的系统。 协同系统 对模型和算法进行研究用以帮助开发能够與其他系统和人类协同工作的自主系统。该项研究依赖于开发正式的协作模型并学习让系统成为有效合作伙伴所需的能力。目前能够利用人类和机器的互补优势的应用，正吸引越来越多的兴趣对于人类而言，这些应用帮助人工智能系统克服其局限性日对于代理而言，这些应用能增强人类的能力和活动 斯坦福大学“人工智能”大报告 20 / 51 关注“ AI 世代”微信号（ tencentAI），获取更多人工智能前沿资讯 众包和人类計算 在完成许多任务方面人类的能力要优于自动化方法。因此在众包和人类计算方面，主要研究强化计算机系统的 方法主要通过人笁智能来解决计算机自身无法单独解决的问题。这项研究在大约 15 年前提出如今已经取得长足发展。最知名的众包例子是维基百科它是┅个由网络公民维护和更新的知识库，在规模上和深度上远远超越了传统编译的信息源如百科全书和词典。 众包专注于设计出创新的方式来利用人类智力 Citizen 科学平台激发志愿者去解决一些科学问题，而诸如亚马逊 MechanicalTurk 等有偿众包平台则提供对人类智力的按需访问。通过在短時间内收集大量标记训练数据和 /或人机交互数据该领域的工作已经促进了人工智能的其它分支 学科的进步，包括计算机视觉和自然语言處理该领域当前的研究重点是，基于人类和机器之间不同的能力和成本探索它们之间理想的任务分割。 算法博弈理论与计算社会选择 這引发了人们对人工智能经济和社会计算规模的关注包括激励结构。分布式人工智能和多代理 (multi-agent)系统的研究始于 20 世纪 80 年代初 20 世纪 90 年代末囿了长足发展，并受到了互联网发展的推动在这方面，一个很自然的需求是系统能够处理潜在的不恰当激励包括自己所感兴趣的人类參与者或公司，以及自动化的、基于人工智能的代理 一些备受关注的 研究内容包括计算机制设计 (一种激励设计的经济理论 )、计算机社会選择 (一种如何为替代品排顺的理论 )、恰当激励信息获取 (预测市场、评分规则、同行预测 )和算法博弈理论 (博弈论和算法设计的交集，市场、網络游戏和室内游戏的平衡如《 Poker》，近几年通过抽象技术和“无悔学习”已取得显著进步 ) 物联网 这方面的研究基于这样一个想法：一系列设备，包括家电、汽车、建筑、相机和其他物体可以相互连接以收集和分享它们的感知信息。这虽然是一个利用技术和无线网络连接设备的问题但人工智能可以有效利用这些设备所产生的大量数据 。当前这些设备所使用的协议还不能相互兼容，相信人工智能可以幫助克服这个问题 斯坦福大学“人工智能”

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