三、人工智能的五維特性

習近平總書記在中共中央政治局第九次集體學習時強調：人工智能是引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有溢出帶動性很強的“頭雁”效應。在移動互聯網、大數據、超級計算、傳感網、腦科學等新理論、新技術的驅動下，人工智能加速發展，呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征。

（一）深度學習

深度學習是人工智能的首要技術特征。沒有深度學習，人工智能則無法在語音識別、圖像識別、文本識別等方面取得突破。2016年，谷歌“阿爾法狗”（AlphaGo）以4:1戰勝世界圍棋冠軍李世石。從業余棋手的水平到世界第一，“阿爾法狗”僅花了兩年時間。這場勝利與人工智能深度學習的運用休戚相關。深度學習作為一類模式分析方法，離不開計算能力和機器學習的技術支撐。20世紀80年代末以來，隨著計算能力的大幅提升，機器學習的相關技術得到了蓬勃的發展。按照學習模型的層次結構來對機器學習的發展階段進行劃分，可以大致將其分為淺層學習（shallow learning）和深度學習（deep learning）兩個階段。起初，由于計算機的計算能力有限和相關技術的限制，可用于分析的數據量太小，深度學習在模式分析中并沒有表現出優異的識別性能，大多投入應用領域的仍舊是淺層學習狀態。2006年，加拿大多倫多大學計算機系的杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）等提出快速計算受限玻耳茲曼機（RBM）網絡權值及偏差的CD-K算法以后，RBM就成了增加神經網絡深度的有力工具，導致后面使用廣泛的DBN（由Hinton等開發并已被微軟等公司用于語音識別中）等深度網絡的出現。2012年10月，微軟首席研究官拉希德（Rick Rashid）在天津召開的“21世紀的計算大會”上公開演示了全自動同聲傳譯系統，成為最早將深度學習引入語音識別領域的企業。如今，深度學習已由過去的“個別化”走向“規模化”發展，并已廣泛運用于計算機視覺、語音識別、自然語言處理以及其他商業領域。然而，技術應用廣泛無法與技術完備安全等而視之，深度學習的“智能缺陷”也在實踐領域愈發凸顯。中國科學院院士、清華大學人工智能研究院院長張鈸指出，深度學習觸及人工智能領域天花板，人工智能在語音識別、圖像識別、圍棋三個領域外，很難再獲得發展?！拔覀儸F在的人工智能基本方法有缺陷，而我們必須走向具有理解能力的AI，這才是真正的人工智能”。因而，為了克服深度學習的“缺陷”，需要以生發人工智能“理解能力”為突破口，特別是把第一代知識驅動的人工智能和第二代數據驅動人工智能結合起來，以二者結合之優勢共促第三代人工智能創新發展之路。

（二）跨界融合

跨界融合是人工智能賦能時代的重要技術表征。近年來，新一輪科技革命和產業變革方興未艾，人工智能等新技術正促使全球經濟、政治、文化、社會、生態發生更加全面、廣泛而深刻的變革。所謂“跨界”，是指從某一屬性的事物，進入另一屬性的運作。人工智能時代的“跨界”意為從人工智能技術自身出發，通過其自身資源特性與社會內部的其他資源進行選擇性應用，達到擴大資源利用效能、促進發展方式現代化轉型之效。當然，“跨界”不等同于“融合”，“融合”的目標要求更高，往往需要根據某一應用領域的實際，自然而然地滲透另一資源的價值元素。以人工智能的跨界融合為例，其他資源若要與人工智能實現深度融合，絕不是在行業領域“貼標簽”“添+號”，簡單增加人工智能的技術內容，而是要從宏觀設計、主體結構、客體選擇、模式建構、機制運行、效果評價等方面以一個完整的獨立個體形式實現二者的真正融合，增加相互資源的價值。2017年7月，國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》提出六個方面的重點任務：構建開放協同的人工智能科技創新體系；培育高端高效的智能經濟；建設安全便捷的智能社會；加強人工智能領域軍民融合；構建泛在安全高效的智能化基礎設施體系；前瞻布局重大科技項目等。其中，“開發協同”被視為推動我國新一代人工智能健康發展的首要價值原則，這也為未來探索人工智能領域的技術運用，實現從技術融合到產業融合的跨越提供了根本指導方針。

（三）人機協同

“協同”亦稱協和、同步，意指兩個或者兩個以上的不同主體通過協作或同步處理某一事物，以推動事物共同前進的過程或能力。所謂“人機協同”，即突破原有的人與人之間協作的單向壁壘，建構科學技術領域人與機器在不同數據信息之間、不同平臺設備之間、不同資源生態之間的“1+1＞2”的高效協同過程。人機協同是初級人工智能時代的產物。人類創造人工智能的原初目的在于更好地為人類服務，創造出更大的價值。我們常說，人工智能具有“屬人性”，這是人機協同功能實現的前提。從實然層面來說，這種特性并非人工智能所獨有的，任何一項科學技術的誕生都必然是人類智慧與創造力的結晶。從應然層面來說，我們認為這一特性包含三個層面的內涵：一是人工智能的本質是“人工制造出的智能”，即“人工+智能”。“人工”與“智能”是兩個既相互區別又密切聯系、相互依存的個體，兩者共同組成辯證統一的有機體。從兩者的功能屬性和作用發揮來看，沒有了“人工”，就無法談及“智能”，“人工”是“智能”的根本前提與價值基礎。而“智能”是“人工”的填充與豐富，實現“人工”的智能化是兩者天然耦合關系之目標走向。二是人工智能作用的發揮離不開人類的操作、控制及管理。如前文所述，人工智能的發展經歷了漫長的歷史過程，這其中固然離不開社會環境的進化與影響，但從根本上來說，“人為因素”的輻射與控制在很大程度上規制了人工智能的演化進程。比如，中級人工智能是初級人工智能的進化，而高級人工智能則是在結合初級人工智能和中級人工智能的雙輪驅動中實現的階梯式優化結果。三是人工智能開發的目的是服務人，而不是“異化”人。馬克思在《1844年經濟學哲學手稿》中闡釋了“異化”概念，只不過在當時的歷史條件下，馬克思的“異化”概念之所指是資本主義生產條件下勞動的異化和勞動著的人的異化。隨著時代進步與規律演變，新科技革命的方興未艾讓人從舊的“異化”中剝離出來又再次走向了新的“技術異化”?！叭斯ぶ悄堋笔欠衲軌驌碛歇毩⑺季S？“人工智能”能否代替人？“人工智能”的發展是否會危及人類生存？……一系列關于人工智能技術的倫理之問甚囂塵上，不得不引起我們的省思。

（四）群智開放

2017年，國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》將“群體智能”及“群體智能的協同決策與控制”列為人工智能發展的兩個重點方向；2019年，國家新一代人工智能治理專業委員會發布《新一代人工智能治理原則——發展負責任的人工智能》將“開放協作”作為發展負責任的人工智能的重要原則。由此可見，隨著新一輪人工智能技術的新突破，群智開放也成為未來發展人工智能的主要特征。群智開放是“群體智慧”與“開放協作”的兼合。“群體智慧”也稱集體智能、集體智慧，是一種共享的或者群體的智能，以及集結眾人的意見進而轉化為決策的一種過程。群體智慧下的“開放協作”是指集合各個資源、數據、信息主體的思想觀念、價值觀點和認知取向，并依據某一項既定規則的系統分析和設計，將多元主體的“智慧要素”集合起來，以解決某一單個主體無法獨立解決的復雜問題，最終實現群體智慧共享與發展的協作過程。德國哲學家尤爾根·哈貝馬斯（Jürgen Habermas）認為：“社會概念必須與生活世界概念聯系在一起，而生活世界概念又與交往行為概念形成互補關系。因此，交往行為主要是一種社會化原則?！?img alt="哈貝馬斯.交往行為理論（第一卷）［M］.曹衛東，譯.上海：上海人民出版社，2004：320." class="qqreader-footnote" src="https://epubservercos.yuewen.com/E1F91C/28883311407454806/epubprivate/OEBPS/Images/note.png?sign=1748621975-6sViHdZWD0GjgEsyOxumyl1Pthufs5n3-0-68df5e4a302c871623cca27c8a1534f0">在交往行為理論視域下，人人都具有主體性，并且表現為人際關系共同體中的交互主體性，即一般意義上的交往行為是雙邊活動，交往的沖動促使他們通過語言、手勢、符號傳遞信息、理念、態度和情感。當然，人際關系共同體中的交互主體性并不是把所有人的主體性都等量齊觀，而是肯定主體各方因所處自然環境、社會環境、家庭環境、工作環境等因素影響所具備的“原初記憶”不同，其在某一段交往關系中必然存在不同的主體性含義。因此，群智開放的實現不僅離不開主體間交往行為的促動，而且需要精準對標和把握不同主體間的行為增長點，以保證能夠最大限度上發揮主體交互的積極性、主動性、能動性。

（五）自主操控

自主操控是在沒有人的干預下，把自主操控系統的感知能力、決策能力、協同能力和行動能力有機地結合起來，在非結構化環境下根據一定的控制策略自我決策并持續執行一系列控制功能完成預定目標的能力。從理論層面看，學界關于自主操控的理論研究涉及面廣、專業性強，從基礎研究轉移到應用技術開發方面的研究較多。比如，尹茂旸、陳哨東、張安等人基于空地轟炸的模式設計了無人作戰飛機操控/自主攻擊系統。該系統有智能化的自主決策能力、對復雜環境的適應力、較高的可靠性，能合理地消除攻擊過程中的瞄準偏差。邢琰、魏春嶺、湯亮等人面向我國未來深空探測重大工程任務需求，對地外巡視探測無人系統的自主感知與操控技術發展現狀及趨勢進行了分析。李小娟、汪大寶、于俊慧等人針對傳統的自主操控方案在應對高分辨率綜合遙感衛星時操控效能不足的問題，提出了一種基于狀態動作解耦模型的遙感衛星自主操控設計方法。相對于傳統的自主操控方法，這種新型設計方法效率提高80%以上，地面測試復雜度降低75%，能夠有效提升在軌操控效能。還有學者從物體操控機器人、軟體手自主操控、空間機器人自主操控、自主航行船舶操控等方面對自主操控理論的可應用范圍進行了鞭辟入里的剖析。從實踐層面看，自主操控技術已經廣泛運用于人們的生產生活中，如無人機、無人駕駛、空間機器人、智能聲控、智慧城管等，在重塑人們生活和工作方式的同時，也有效提升了社會治理和公共服務水平。

質言之，人工智能既具有巨大的理論與技術創新空間，也具有廣闊的應用前景。經過60多年的發展，人工智能在社會生產生活諸多領域都取得了重大進展，但從總體上看，仍處于初級人工智能發展階段。美國著名考古學家羅伯特·L.凱利在總結600萬年以來人類歷史的發展后，觀察到每一次人類技術進步帶來的都是人類社會組織形式的變革。他大膽預測，互聯網等技術的進步將導致全球化的深入發展，人類即將迎來第五次組織形式的變革，人類將生活在一個共同體的未來。我們有理由相信，新一輪人工智能正處于增長的黃金年代，未來人工智能是否會到達“高級人工智能”階段，抑或何時實現從“中級人工智能”向“高級人工智能”的合理化轉換？這有賴于人類如何正確地認識技術、關情自身。