智能（Intelligence）是指人類(lèi)通過(guò)感覺(jué)、知覺(jué)、記憶、思維、想象等認(rèn)知活動(dòng)，對(duì)客觀事物進(jìn)行分析、綜合、判斷和推理，從而形成對(duì)事物的認(rèn)知和理解能力?。顯然，這是人類(lèi)的一種自然能力，只是每個(gè)人具有的這種能力有所差異，這與每個(gè)人的先天條件與后續(xù)努力直接相關(guān)，尤其是后續(xù)努力。智能是人們認(rèn)識(shí)世界和改造世界的基礎(chǔ)，也是人類(lèi)文明發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力。而人工智能（AI，Artificial Intelligence）則指計(jì)算機(jī)、機(jī)器等（可統(tǒng)稱(chēng)“智能體”）模仿人類(lèi)來(lái)處理信息、解決問(wèn)題的能力。具體來(lái)說(shuō)，它通常被描述為一種使系統(tǒng)能夠感知環(huán)境、理解信息、作出決策并采取行動(dòng)的能力，這種能力可以從感知能力、理解能力、決策能力和執(zhí)行能力等方面來(lái)衡量，其能力的發(fā)揮主要依靠的是其學(xué)習(xí)能力。?顯然，人工智能有助于人類(lèi)的自然智能，乃至于強(qiáng)大地推動(dòng)了人類(lèi)文明的發(fā)展、人類(lèi)社會(huì)的進(jìn)步。

一、概述

1、AI的定義

關(guān)于人工智能的定義，在我國(guó)的不同標(biāo)準(zhǔn)中有不同的表述，下表1-1匯集了我國(guó)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)中對(duì)人工智能的定義，以助于對(duì)人工智能概念的理解。其中，在GB/T 5271.28-2001《信息技術(shù) 詞匯 第28部分 人工智能 基本概念與專(zhuān)家系統(tǒng)》中是這樣表述的：人工智能是一門(mén)交叉學(xué)科，通常視為計(jì)算機(jī)學(xué)科的分支，研究表現(xiàn)出有人類(lèi)智能（如推理和學(xué)習(xí)）相關(guān)的各種功能的模型和系統(tǒng)。而在GB/T 41867-2022《信息技術(shù) 人工智能 術(shù)語(yǔ)》中則從工程學(xué)角度給出了人工智能的定義：人工智能是指人工智能系統(tǒng)相關(guān)機(jī)制和應(yīng)用的研究和開(kāi)發(fā)。人工智能系統(tǒng)則是指針對(duì)人類(lèi)定義的給定目標(biāo)，產(chǎn)生諸如內(nèi)容、預(yù)測(cè)、推薦或決策等輸出的一類(lèi)工程系統(tǒng)。事實(shí)上，該工程系統(tǒng)使用人工智能相關(guān)的多種技術(shù)或方法，開(kāi)發(fā)表征數(shù)據(jù)、知識(shí)、過(guò)程等的模型，用于執(zhí)行任務(wù)。由上定義可知，人工智能是一個(gè)高度跨學(xué)科的領(lǐng)域，廣泛基于計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)學(xué)、自然科學(xué)、人文科學(xué)、哲學(xué)、社會(huì)科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)和認(rèn)知學(xué)等學(xué)科。

表 1-1：相關(guān)人工智能的術(shù)語(yǔ)與定義

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2、AI的發(fā)展歷史

人工智能（AI）的發(fā)展歷史可以追溯到上世紀(jì)中葉，但首次提出“人工智能”這一概念的是在1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議上，才標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生（下附錄1-2是對(duì)達(dá)特茅斯會(huì)議的簡(jiǎn)介）。然而，至此，人工智能（AI）的發(fā)展起起伏伏，經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的歲月。首先，得益于計(jì)算機(jī)技術(shù)的支撐，使得AI具備了真正的發(fā)展基礎(chǔ)。接著，發(fā)展過(guò)程中又受到了各種制約因素的羈絆，諸如策略、技術(shù)、硬件、算力、資源、資金、倫理等等因素。直到進(jìn)入二十一世紀(jì)，人工智能（AI）的發(fā)展才進(jìn)入了快車(chē)道，由于各種支撐技術(shù)的出現(xiàn)（如語(yǔ)音處理技術(shù)、視覺(jué)處理技術(shù)、多模態(tài)處理技術(shù)、硬件技術(shù)（GPU等）、編程（算法）技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、數(shù)據(jù)中心及云技術(shù)、等等）和AI基礎(chǔ)技術(shù)的出現(xiàn)（如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、專(zhuān)家系統(tǒng)等等），具有了明顯的應(yīng)用效果和成果，如非具身式的人工智能（AI）有生成式大模型等；具身式的人工智能（AI）有各類(lèi)實(shí)用型機(jī)器人、智能駕駛汽車(chē)等。另外，生成式AI大模型正在由專(zhuān)用型AI向通用人工智能（AGI）邁進(jìn)，等等。下表1-2匯總了人工智能（AI）的發(fā)展相關(guān)過(guò)程，以供參考。

表 1-2：人工智能（AI）的發(fā)展相關(guān)過(guò)程

附錄 1-2：達(dá)特茅斯會(huì)議的簡(jiǎn)介

3、AI的分類(lèi)

根據(jù)表1-1中的人工智能（AI）的定義，事實(shí)上人工智能是一個(gè)相對(duì)寬泛的概念，這是因?yàn)?，只要人?lèi)通過(guò)創(chuàng)意能使機(jī)器或裝置（統(tǒng)稱(chēng)“智能體”）產(chǎn)生如學(xué)習(xí)、推理、決策等相關(guān)功能，表現(xiàn)出智能的，均應(yīng)成為人工智能的范疇。鑒于此，由于隨著AI的發(fā)展進(jìn)程，AI在技術(shù)、能力、應(yīng)用等諸方面的表現(xiàn)，使得就AI系統(tǒng)的分類(lèi)方法是相當(dāng)繁雜多維。結(jié)合目前AI的演進(jìn)與呈現(xiàn)，下表1-3匯總了AI比較常用的分類(lèi)方法，并重點(diǎn)反映出了AI技術(shù)領(lǐng)域的主要概貌。

表 1-3：人工智能（AI）比較常用的分類(lèi)方法

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二、人工智能（AI）系統(tǒng)的功能視圖

由表1-1可知，將人工智能系統(tǒng)定義為一種工程系統(tǒng)，它能夠?yàn)槿祟?lèi)定義的一系列目標(biāo)生成輸出，如內(nèi)容、預(yù)測(cè)、建議或決策。而人工智能是指人工智能系統(tǒng)相關(guān)機(jī)制和應(yīng)用的研究和開(kāi)發(fā)。AI系統(tǒng)并不具備理解能力，它們需要人類(lèi)的設(shè)計(jì)選擇、工程實(shí)施和監(jiān)督。鑒于此，對(duì)于人工智能系統(tǒng)，從功能的視角，其功能視圖可如下圖2-0所示，是一個(gè)輸入和輸出的過(guò)程流，它包括基于人類(lèi)設(shè)計(jì)選擇、工程實(shí)施和監(jiān)督下的輸入、處理和輸出部分。其中輸入通過(guò)模型進(jìn)行處理以產(chǎn)生輸出，該模型可以直接構(gòu)建，也可以通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)來(lái)構(gòu)建，如圖中用虛線繪制的部分是針對(duì)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的AI系統(tǒng)。此視圖的目的是提供AI系統(tǒng)如何實(shí)現(xiàn)結(jié)果的非技術(shù)性描述?？偠灾?/span>AI系統(tǒng)包含一個(gè)模型，用來(lái)產(chǎn)生預(yù)測(cè)，而這些預(yù)測(cè)又被用來(lái)連續(xù)地做出建議、決策和行動(dòng)，全部或部分地由系統(tǒng)本身或人類(lèi)來(lái)完成。

圖 2-0：人工智能系統(tǒng)的功能視圖

1、關(guān)于AI系統(tǒng)的輸入

數(shù)據(jù)可以作為輸入進(jìn)入生產(chǎn)中的AI系統(tǒng)，這種情況下，它被稱(chēng)為生產(chǎn)數(shù)據(jù)。在將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給AI系統(tǒng)之前，可能需要對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，比如提取相關(guān)特征。數(shù)據(jù)在AI系統(tǒng)中占據(jù)核心地位，下表2-1詳細(xì)闡述了AI系統(tǒng)中數(shù)據(jù)（data）的概念，同時(shí)包括數(shù)據(jù)參與AI系統(tǒng)的形式和過(guò)程。AI系統(tǒng)的輸入也可以是信息而不是數(shù)據(jù)，這通常用于優(yōu)化任務(wù)，其中唯一需要的輸入是關(guān)于要優(yōu)化內(nèi)容的信息。有些AI系統(tǒng)根本不需要任何輸入，而是按需執(zhí)行給定任務(wù)（例如生成一些合成圖像）。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)，會(huì)使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)獲取關(guān)于感興趣領(lǐng)域和待解決任務(wù)的一些信息。

表 2-1：AI系統(tǒng)中“數(shù)據(jù)”的闡述

2、關(guān)于AI系統(tǒng)的輸出

AI系統(tǒng)對(duì)輸入的處理結(jié)果可以有不同的性質(zhì)，這取決于系統(tǒng)的自動(dòng)化水平。根據(jù)用例，AI系統(tǒng)可以僅產(chǎn)生原始的、技術(shù)性的輸出（如預(yù)測(cè)），或者它可以采取更有效的步驟來(lái)提出或應(yīng)用自己對(duì)環(huán)境的行動(dòng)（如建議、決策和最終行動(dòng)）。關(guān)鍵的一點(diǎn)是，AI輸出是容易出錯(cuò)的；輸出正確是概率性的，而非絕對(duì)真實(shí)。AI系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者和用戶都需要了解，這樣的系統(tǒng)可能產(chǎn)生錯(cuò)誤的輸出，以及使用這種錯(cuò)誤輸出所帶來(lái)的責(zé)任問(wèn)題。關(guān)于AI系統(tǒng)輸出的預(yù)測(cè)（prediction）→決策（decision）→行動(dòng)（action）的含義及關(guān)系詳見(jiàn)下表2-2的描述。

表 2-1-2：AI系統(tǒng)輸出：預(yù)測(cè)→決策→行動(dòng)的含義及關(guān)系

3、關(guān)于知識(shí)與學(xué)習(xí)

圖 2-0中虛線部分涉及到AI系統(tǒng)的知識(shí)與學(xué)習(xí)。AI系統(tǒng)用于處理和解決問(wèn)題的模型是知識(shí)的機(jī)器可讀表示。這類(lèi)知識(shí)主要有陳述性知識(shí)和程序性知識(shí)兩種類(lèi)型。下表2-3詳細(xì)闡述了AI系統(tǒng)中知識(shí)（knowledge）的概念，包括知識(shí)與數(shù)據(jù)、信息的關(guān)系與區(qū)別等。學(xué)習(xí)主要是指機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning），它是指一個(gè)使用計(jì)算技術(shù)使系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)或經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)的過(guò)程。

表 2-3：AI系統(tǒng)中“知識(shí)”的闡述

欲詳細(xì)了解機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)介紹的請(qǐng)進(jìn)入。

三、人工智能（AI）的關(guān)鍵技術(shù)

人工智能（AI）正在以前所未有的速度重塑人類(lèi)社會(huì)的運(yùn)行方式，促進(jìn)著人類(lèi)社會(huì)文明的巨大進(jìn)步，而其核心技術(shù)構(gòu)成AI系統(tǒng)的“大腦”，鼎立AI的快速發(fā)展與演進(jìn)。由于當(dāng)今AI技術(shù)的高速發(fā)展，其AI相關(guān)技術(shù)層出不窮，但推動(dòng)AI發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)，是AI最基礎(chǔ)、最根本的技術(shù)，包括AI的學(xué)習(xí)能力技術(shù)和AI的處理能力技術(shù)，進(jìn)而構(gòu)成AI的核心技術(shù)，即感知類(lèi)技術(shù)、認(rèn)知類(lèi)技術(shù)和生成類(lèi)技術(shù)。

欲詳細(xì)了解人工智能（AI）關(guān)鍵技術(shù)介紹的請(qǐng)進(jìn)入。

四、AI技術(shù)的生態(tài)構(gòu)成系統(tǒng)

大型的AI系統(tǒng)并不依賴(lài)于單一的技術(shù)，而是依賴(lài)于隨時(shí)間發(fā)展而積累的一系列技術(shù)組合。這樣的系統(tǒng)可以同時(shí)使用不同的技術(shù)，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、符號(hào)模型和概率推理。下圖4從AI的技術(shù)功能角度展示了AI技術(shù)的生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)成。圖中，每一層都利用下層資源來(lái)實(shí)現(xiàn)其功能，其中顏色較淺的方框表示某一層或功能的子組件；圖層和子組件的大小并不代表它們的重要性。該生態(tài)系統(tǒng)從上至下共包括：應(yīng)用、AI系統(tǒng)、AI功能、機(jī)器學(xué)習(xí)、工程、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)源、云計(jì)算與邊緣計(jì)算、資源池等不同的模塊。下表4是對(duì)各模塊的簡(jiǎn)述。

圖 4：AI的技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成

表 4：AI技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成模塊的簡(jiǎn)述

五、人工智能（AI）的挑戰(zhàn)

人工智能（AI）技術(shù)有別于傳統(tǒng)的信息通信技術(shù)，尤其是生成式AI技術(shù)正以前所未有的速度重塑人類(lèi)社會(huì)的知識(shí)生產(chǎn)和信息交互方式。從文本生成到圖像創(chuàng)作，從代碼編寫(xiě)到視頻合成，這項(xiàng)技術(shù)展現(xiàn)出的創(chuàng)造力已超越傳統(tǒng)工具的邊界。但伴隨著AI技術(shù)能力的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，其引發(fā)的倫理困境、合規(guī)難題、安全風(fēng)險(xiǎn)和社會(huì)沖擊等正在形成復(fù)雜的挑戰(zhàn)矩陣，需要從技術(shù)研發(fā)、法律規(guī)制、倫理建設(shè)等多維度構(gòu)建應(yīng)對(duì)體系。下表5具體給出了人工智能（AI）技術(shù)帶來(lái)的相關(guān)挑戰(zhàn)的描述。

表 5：人工智能（AI）技術(shù)帶來(lái)的相關(guān)挑戰(zhàn)的描述

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