如同蒸汽時代的蒸汽機、電氣時代的發電機、信息時代的計算機和互聯網，人工智能正成為推動人類進入智能時代的決定性力量。全球產業界充分認識到人工智能技術引領新一輪產業變革的重大意義，紛紛轉型發展，搶灘布局人工智能創新生態。世界主要發達國家均把發展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略，力圖在國際科技競爭中掌握主導權。

　　加快發展新一代人工智能是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題。錯失一個機遇，就有可能錯過整整一個時代。新一輪科技革命與產業變革已曙光可見，在這場關乎前途命運的大賽場上，我們必須搶抓機遇、奮起直追、力爭超越。

　　概念與歷程

　　了解人工智能向何處去，首先要知道人工智能從何處來。1956年夏，麥卡錫、明斯基等科學家在美國達特茅斯學院開會研討“如何用機器模擬人的智能”，首次提出“人工智能(Artificial Intelligence，簡稱AI)”這一概念，標志著人工智能學科的誕生。

　　人工智能是研究開發能夠模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，研究目的是促使智能機器會聽(語音識別、機器翻譯等)、會看(圖像識別、文字識別等)、會說(語音合成、人機對話等)、會思考(人機對弈、定理證明等)、會學習(機器學習、知識表示等)、會行動(機器人、自動駕駛汽車等)。

　　人工智能充滿未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以來60余年的發展歷程，學術界可謂仁者見仁、智者見智。我們將人工智能的發展歷程劃分為以下6個階段：

　　一是起步發展期：1956年—20世紀60年代初。人工智能概念提出后，相繼取得了一批令人矚目的研究成果，如機器定理證明、跳棋程序等，掀起人工智能發展的第一個高潮。

　　二是反思發展期：20世紀60年代—70年代初。人工智能發展初期的突破性進展大大提升了人們對人工智能的期望，人們開始嘗試更具挑戰性的任務，并提出了一些不切實際的研發目標。然而，接二連三的失敗和預期目標的落空(例如，無法用機器證明兩個連續函數之和還是連續函數、機器翻譯鬧出笑話等)，使人工智能的發展走入低谷。

　　三是應用發展期：20世紀70年代初—80年代中。20世紀70年代出現的專家系統模擬人類專家的知識和經驗解決特定領域的問題，實現了人工智能從理論研究走向實際應用、從一般推理策略探討轉向運用專門知識的重大突破。專家系統在醫療、化學、地質等領域取得成功，推動人工智能走入應用發展的新高潮。

　　四是低迷發展期：20世紀80年代中—90年代中。隨著人工智能的應用規模不斷擴大，專家系統存在的應用領域狹窄、缺乏常識性知識、知識獲取困難、推理方法單一、缺乏分布式功能、難以與現有數據庫兼容等問題逐漸暴露出來。

　　五是穩步發展期：20世紀90年代中—2010年。由于網絡技術特別是互聯網技術的發展，加速了人工智能的創新研究，促使人工智能技術進一步走向實用化。1997年國際商業機器公司(簡稱IBM)深藍超級計算機戰勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是這一時期的標志性事件。

　　六是蓬勃發展期：2011年至今。隨著大數據、云計算、互聯網、物聯網等信息技術的發展，泛在感知數據和圖形處理器等計算平臺推動以深度神經網絡為代表的人工智能技術飛速發展，大幅跨越了科學與應用之間的“技術鴻溝”，諸如圖像分類、語音識別、知識問答、人機對弈、無人駕駛等人工智能技術實現了從“不能用、不好用”到“可以用”的技術突破，迎來爆發式增長的新高潮。

　　現狀與影響

　　對于人工智能的發展現狀，社會上存在一些“炒作”。比如說，認為人工智能系統的智能水平即將全面超越人類水平、30年內機器人將統治世界、人類將成為人工智能的奴隸，等等。這些有意無意的“炒作”和錯誤認識會給人工智能的發展帶來不利影響。因此，制定人工智能發展的戰略、方針和政策，首先要準確把握人工智能技術和產業發展的現狀。

　　專用人工智能取得重要突破。從可應用性看，人工智能大體可分為專用人工智能和通用人工智能。面向特定任務(比如下圍棋)的專用人工智能系統由于任務單一、需求明確、應用邊界清晰、領域知識豐富、建模相對簡單，形成了人工智能領域的單點突破，在局部智能水平的單項測試中可以超越人類智能。人工智能的近期進展主要集中在專用智能領域。例如，阿爾法狗(AlphaGo)在圍棋比賽中戰勝人類冠軍，人工智能程序在大規模圖像識別和人臉識別中達到了超越人類的水平，人工智能系統診斷皮膚癌達到專業醫生水平。

　　通用人工智能尚處于起步階段。人的大腦是一個通用的智能系統，能舉一反三、融會貫通，可處理視覺、聽覺、判斷、推理、學習、思考、規劃、設計等各類問題，可謂“一腦萬用”。真正意義上完備的人工智能系統應該是一個通用的智能系統。目前，雖然專用人工智能領域已取得突破性進展，但是通用人工智能領域的研究與應用仍然任重而道遠，人工智能總體發展水平仍處于起步階段。當前的人工智能系統在信息感知、機器學習等“淺層智能”方面進步顯著，但是在概念抽象和推理決策等“深層智能”方面的能力還很薄弱。總體上看，目前的人工智能系統可謂有智能沒智慧、有智商沒情商、會計算不會“算計”、有專才而無通才。因此，人工智能依舊存在明顯的局限性，依然還有很多“不能”，與人類智慧還相差甚遠。

　　人工智能創新創業如火如荼。全球產業界充分認識到人工智能技術引領新一輪產業變革的重大意義，紛紛調整發展戰略。比如，谷歌在其2017年年度開發者大會上明確提出發展戰略從“移動優先”轉向“人工智能優先”，微軟2017財年年報首次將人工智能作為公司發展愿景。人工智能領域處于創新創業的前沿。麥肯錫公司報告指出，2016年全球人工智能研發投入超300億美元并處于高速增長階段;全球知名風投調研機構CB Insights報告顯示，2017年全球新成立人工智能創業公司1100家，人工智能領域共獲得投資152億美元，同比增長141%。

　　創新生態布局成為人工智能產業發展的戰略高地。信息技術和產業的發展史，就是新老信息產業巨頭搶灘布局信息產業創新生態的更替史。例如，傳統信息產業代表企業有微軟、英特爾、IBM、甲骨文等，互聯網和移動互聯網時代信息產業代表企業有谷歌、蘋果、臉書、亞馬遜、阿里巴巴、騰訊、百度等。人工智能創新生態包括縱向的數據平臺、開源算法、計算芯片、基礎軟件、圖形處理器等技術生態系統和橫向的智能制造、智能醫療、智能安防、智能零售、智能家居等商業和應用生態系統。目前智能科技時代的信息產業格局還沒有形成壟斷，因此全球科技產業巨頭都在積極推動人工智能技術生態的研發布局，全力搶占人工智能相關產業的制高點。

　　人工智能的社會影響日益凸顯。一方面，人工智能作為新一輪科技革命和產業變革的核心力量，正在推動傳統產業升級換代，驅動“無人經濟”快速發展，在智能交通、智能家居、智能醫療等民生領域產生積極正面影響。另一方面，個人信息和隱私保護、人工智能創作內容的知識產權、人工智能系統可能存在的歧視和偏見、無人駕駛系統的交通法規、腦機接口和人機共生的科技倫理等問題已經顯現出來，需要抓緊提供解決方案。