[環球時報記者 樊巍 環球時報特約記者 李靜]“未來是AI（人工智能）、美國和印度。”6月23日，美國總統拜登向來訪的印度總理莫迪贈送了一件特別的T恤，上面就寫着這句話。AI現在已經成爲全球熱門話題，特別是在ChatGPT橫空出世之後。它引發的不只是興奮，還有深深的擔憂。一方面，各國政府以及衆多企業正在積極投資AI領域，希望能在這場科技革命中佔據一席之地；另一方面，很多企業家和學者對AI的迅速發展發出警告，認爲它可能導致人類滅亡。那么，什么是AI、它是怎么發展起來的、各國AI發展狀況如何、這一技術將如何影響地緣政治以及人類？從今天起，《環球時報》將陸續推出系列深度認知文章，爲您展現“AI風雲”。
兩塊基石以及三大學派
“AI的起源可以追溯到哲學、虛構和想象。”據BBC報道，作爲計算機科學的一個分支，AI學科只有大約70年歷史，而1943年被很多人視爲AI夢的誕生之年。這一年，美國神經科學家麥卡洛克和邏輯學家皮茨發表題爲《神經活動中內在思想的邏輯演算》的論文，提出神經元的數學模型。這篇論文被視爲AI學科的奠基石。現在大熱的“深度學習”，其前身就是人工神經網絡，而人工神經網絡的基礎則是神經元的數學模型。AI的另一塊基石是加拿大神經心理學家赫布1949年提出的“赫布規則”，該規則今天被用在機器自動學習算法中。
“人工智能”這個詞正式出現是在1955年，當時包括美國計算機科學家約翰·麥卡錫在內的四位“AI鼻祖”寫了一份提案，申請开一個關於AI的研討會。這個研討會於1956年8月31日在美國新罕布什爾州達特茅斯學院召开，這被看作AI作爲一門學科的創立，而1956年被普遍視爲AI元年。
在AI元年後，喜訊不斷：1959年，麥卡錫提出世界上第一個完整的AI系統；同一年，被稱爲“機器學習之父”的美國電腦科學家塞繆爾首創了機器學習這個概念；1970年，世界第一個擬人機器人WABOT-1在日本早稻田大學誕生；1979年，斯坦福大學开始研發自動駕駛技術。BBC報道稱，上世紀90年代後期，AI與機器人、人機界面結合，產生了具有情感和情緒的智能代理，情緒/情感計算（即評估情緒的變化，然後在機器上再現）得以迅速發展。進入21世紀後，AI深度學習和強化學習成了時代強音。
AI有三大學派，其中仿生學派的誕生以《神經活動中內在思想的邏輯演算》論文的發表爲標志。這個學派從神經網絡的連接機制着手來發展AI，後來被稱爲連接主義派。除仿生學派外，AI學科另外兩大派別分別爲符號邏輯學派和行爲主義學派。有學者在英國倫敦帝國理工學院數據科學研究所網站上發文稱，長期以來，符號一直是人類交流和表達的一種方式，而通過使用符號來構造和展現邏輯命題以模擬智能的方式正受到重視。行爲主義學派則是一種基於“認知-行動”的行爲智能模擬方法。
幾百年後，世界上的智慧和智能將由三部分組成
麥卡錫2004年給AI下了定義，表示AI是制造智能機器的科學和工程，特別是智能計算機程序。這與使用計算機理解人類智能的類似任務有關，但人工智能不必局限於生物學上可觀察到的方法。美國麥肯錫咨詢公司網站的信息則顯示，AI是一種機器執行我們通常與人類思維聯系在一起的認知功能的能力，如感知、推理、學習、與環境互動、解決問題的能力。
卡塔爾半島電視台介紹說，AI分爲不同的類型，包括有限人工智能、通用人工智能，以及超級智能。其中有限人工智能是指只關注一個系統或領域的智能，通用人工智能則是指可以完成人能完成的工作和智力任務的智能，而超級智能則是指超越人類的智能。
根據這一分類，1997年打敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫的超級電腦“深藍”可被看作有限人工智能，因爲它雖然能擊敗象棋冠軍，但因爲只被設計爲下象棋，所以可能連一場簡單的跳棋遊戲都贏不了。據BBC報道，2017年，美國谷歌公司旗下的英國子公司沉思科技（DeepMind）开發出了新版本圍棋用AI“AlphaGo Zero”。在經過短短3天的自我學習以及自我練習之後，“AlphaGo Zero”成了圍棋、國際象棋高手。劍橋大學生存風險研究中心認爲，隨着AI逐漸強大，它可能會成爲超級智能，在許多甚至是幾乎所有領域都超越人類。有人預言，幾百年後，世界上的智慧和智能將由三部分組成，包括AI、人類可控的AI，以及人類不可控的機器智能。
根據法國《對外政治》雜志的一篇文章，AI未來將在三大科學技術發展趨勢方面進行融合並獲得成熟工業的推動，這當中包括處理由人類互聯網和物聯網產生的海量大數據的能力，計算機自我學習的能力和高性能雲計算能力。
清華大學新媒體研究中心主任沈陽表示，AI想要實現進一步的發展，未來還需大規模提升算力，實現從文本走向多模態的跨越，“目前包括ChatGPT在內的AI技術，都還沒有完全達到通用人工智能和自然人的理解能力。從算法角度來說，未來我們還需要做很多改進，比如能不能更多地模擬我們的大腦和自然的這種機制”。
與此同時，沈陽對《環球時報》記者說，在數據以及與真實世界交互性等方面，AI也需實現能力提升，“一方面對於人類產生的數據，AI能否‘學習’人類的高質量優質數據，也就是向‘高手’學習，而不是吸納所有數據，這個非常關鍵。另一方面，因爲真實世界是我們學習的源泉，如果AI與真實世界沒有交互，那么最終還是會產生大量的錯誤。未來，AI需要在數據生成、學習能力等方面形成從人類社會到自然界的一個正向循環”。
中國VS美國：技術、人才、投資
目前，美國和中國在全球AI領域競爭中佔據了技術和規模優勢。美國斯坦福大學2022年的一份報告，將美國和中國列爲全球“AI活力”排名前兩位的國家。據多家媒體分析，美國在AI領域處於領先地位，在人才資源、投資和芯片行業等領域擁有優勢，而中國在數據方面擁有優勢，在人才資源以及投資方面也在加速追趕。
谷歌前首席執行官施密特稱，在吸引AI人才方面，60%的頂尖人才仍在美國大學工作。麥肯錫公司今年6月則預測，到2030年，中國對AI熟練工人的需求預計將從100萬人增加到600萬人。本地和海外大學以及現有的一流人才，只能爲中國提供所需人才的1/3，留下約400萬的缺口。麥肯錫公司高級合夥人薩瓦亞認爲，中國企業可以通過提高現有員工的技能，以及使人才來源多樣化來解決人才短缺問題。
雖然在人才資源方面，中國面臨缺口，但中國在科研成果方面卻在大踏步前進。斯坦福大學2022年的報告顯示，中國發表了全球近30%的AI學術論文。施密特表示，中國在自動駕駛汽車的生產方面已經領先，並在努力建立強大的量子計算機與量子網絡。中國也正在合成生物學領域積極追趕美國。
據美國全國廣播公司近期報道，美中兩國都爲AI的發展投入了大量資源。美國斯坦福大學2022年的報告顯示，美國和中國在AI私人投資領域的總額分別排名第一和第二，但美國的投資是中國的3倍。
不過，中國龐大的人口基數、強大的數據收集能力以及不斷推出的創新，將極大促進AI的發展。總部位於美國加州的投資公司比賽資本合夥人伊迪絲·楊表示，中國幾乎每個人都在使用微信等應用程序，因此有大量的信息可以用來改進產品，“AI模型的好壞取決於它可以學習的數據”。此外，香港科技大學AI研究中心主任馮雁表示，自上世紀80年代以來，中國一直在擴大經濟規模，從過去主要以制造業爲基礎，轉向以科技爲基礎。她補充稱：“過去10年，我們看到中國消費者驅動的互聯網公司推出了更多創新。”
歐盟正在爭奪監管制高點
相較於中美，歐洲國家在發展AI技術方面相對滯後。歐洲國家以及歐盟顯然已經意識到了問題的嚴重性，正在加大投資並爭奪AI監管制高點。2021年4月，歐盟委員會提交了AI發展一攬子計劃。該委員會將通過“地平线歐洲”和“數字歐洲”項目，每年在AI領域投資10億歐元。今年6月14日，法國總統馬克龍宣布將追加投資5億歐元用於發展AI。英國政府也承諾投資約10億英鎊發展下一代超級計算技術和AI。6月14日，歐洲議會全體會議表決通過了《人工智能法案》授權草案，該法案進入歐盟立法嚴格監管AI技術應用的最終談判階段。在一份官方聲明中，歐洲議會表示，這部提案如正式獲得批准，將成爲全世界首部有關AI的法規。
除了中美和歐盟之外，很多國家專注於AI的特定方面，例如印度希望通過專門研究針對發展中國家的應用而成爲“AI車庫”，波蘭正在探索與網絡安全和軍事用途相關的領域，而阿聯酋2017年10月啓動了AI战略，創建了世界上第一個政府AI部級機構，以發展AI技術。
中國應從兩個方面發力，反制美國“扼殺”
彭博社近期將推出ChatGPT的OpenAI、通過語言描述生成圖像的Midjourney，以及加拿大提供自然語言處理模型的Cohere等十家企業列爲目前需要關注的AI企業。雅虎新聞去年年底公布了全球前十大AI公司，按照先後順序分別爲蘋果、微軟、亞馬遜、英偉達、Meta、甲骨文、思科、國際商業機器公司、超微半導體、英特爾。《美國新聞與世界報道》日前推薦了10只可以購买的AI公司股票，包括微軟、谷歌母公司字母表、英偉達、Meta、台積電、荷蘭阿斯麥、德國軟件公司SAP、英國RELX集團、美國Arista網絡公司，以及中國百度。
雅虎新聞評出的全球AI公司十強無一不是美國企業，而《美國新聞與世界報道》推薦的AI企業股票前十名中，也有一半爲美國企業。即使在這一情況下，美國依然在對中國實施打壓，通過芯片“扼殺”中國在AI領域的發展。
意大利博科尼大學社會與政治科學系教授科利表示，在美中AI競爭中，目前華盛頓佔據優勢地位，但業內專家認爲，美國可能很快就會失去這一地位。沈陽表示，中美之間發展AI的特點不一樣，美國的優勢在於“從0到1”的創新。這屬於技術突破階段，目前AI發展就處於這一階段，而中國的優勢則在於“從1到100”的創新。
沈陽對《環球時報》記者表示，未來中國想要實現AI技術的突破，首先要在“從0到1”的創新過程中創建鼓勵機制，鼓勵創新和冒險，在中國國內生產總值已經位列世界第二的背景下，我們應在前沿研究領域建立成熟的機制來保障原始創新；其次，我們要把優勢保持住，把“從1到100”的創新做好。我們在這方面經驗非常豐富，中國在各類應用場景方面做得非常好。未來如果將這些不同的、細分的應用場景和大語言模型適當結合，中國反而有可能會走在美國的前面。
百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏日前出席“世界互聯網大會數字文明尼山對話”時表示，中國AI大模型已具有一定基礎，而我們需要奮起直追。同時，我們應發揮應用場景優勢，進一步深耕垂直領域，打造金融、醫療、電力等領域的專業大模型，以高質量應用和數據反饋實現技術優化，幫助大模型迭代升級，並建好AI生態。
馮雁則表示，面對美國的打壓，中國需要自己的硅谷文化——一種吸引不同背景人才的研究文化，“它既依賴國內人才，也依賴有中國血統的海外人才”。
點擊進入專題： 聚焦AI責任編輯：祝加貝
標題：AI七十年，從一篇論文到一個世界
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