第一个是由专用走向通用, 这是必然的发展趋势. 通用智能被认为是人工智能皇冠上面的明珠, 大家都很关心这个竞争焦点.
我注意到, 美国军方也开始规划通用智能的研究. 他们认为通用人工智能和自主武器, 是显然优于现有人工智能技术体系的发展方向.
第二个是由机器智能到人机混合智能. 为什么不认同机器人和人类或者人工智能与人类智能是零和博弈? 因为人工智能另外一个重要发展趋势是人机混合智能. 人类智能和人工智能各有所长, 可以互补. 人工智能的一个非常重要的发展趋势, 是From AI (Artificial Intelligence) to AI (Augmented Intelligence) , 两个AI含义不一样.
第三个是从 '人工+智能' 到自主智能系统. 为了让深度学习提高性能, 需要大量已经标注好的数据. 比如给人工智能一个图像, 要通过人工标注好图像中哪一块是人, 哪一块是草地, 哪一块是天空, 非常费时费力. 下一步发展趋势是怎样以极少的人工来获得最大程度的智能, 人类看书可以学习到知识, 机器还做不到. 人工采集和标注大样本训练数据, 是这些年来深度学习取得成功的一个重要基础或者重要人工基础. 因此, 有人开始试图创建自动机器学习算法, 来降低AI的人工成本.
第四个是学科交叉将成为人工智能的创新源泉. 现在很火爆的深度学习借鉴了大脑的原理: 信息分层, 层次化处理. 《Nature》 发表了一个研究团队开发的能自主学习的人工突触成果报告, 它能提高人工神经网络的学习速度. 但大脑到底是怎么处理外部视觉信息或者听觉信息的, 很大程度还是一个黑箱, 这就是脑科学面临的挑战. 人工智能和脑科学这两个学科的交叉中存在巨大创新空间.
第五个是一个明显的趋势, 即人工智能产业将蓬勃发展, 国际上一个比较有名的咨询公司预测, 2016到2025年人工智能的产业规模几乎直线上升. 我们国家发展规划提出, 2030年人工智能核心产业规模将超过1万亿元, 带动相关产业规模超过10万亿元, 人工智能产业的前景显然是非常大的.
第六个是关于人工智能的法律法规一定会更加健全. 大家都很关注人工智能可能带来的社会问题, 因此联合国还专门成立了人工智能机器人中心这样的监察机构. 前不久, 欧盟25个国家签署了人工智能合作宣言, 共同面对人工智能在法律方面的挑战. 我们学部也列了这方面的题目加以研究.
第七个是人工智能将成为更多国家的战略选择. 一些国家已经把人工智能上升为国家战略, 越来越多的国家一定会采取同样的举措.
第八个是人工智能的教育会全面普及. 教育部专门发布了高校人工智能的行动计划. 国务院新的人工智能发展规划也指出, 要支持开展形式多样的人工智能科普活动. 这是值得大家关注的一个方面.