任何有助于讓機器(尤其是計算機)模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法和技術(shù)，都可視為人工智能的范疇。從約翰·麥卡錫(John McCarthy)等科學家于1956年的美國達特矛斯會議(Dartmouth Conference)正式提出人工智能這一概念至今，已過去了61年。經(jīng)過超過一甲子的曲折發(fā)展歷程，人工智能已成為一個涉及計算機科學、控制科學、生命科學(腦科學)、數(shù)學、哲學、認知科學等多學科的交叉技術(shù)領域，展現(xiàn)出無比光明的發(fā)展前景。

未來人工智能將有可能進入到我們生活的方方面面，協(xié)助人類完成此前被認為必須由人完成的智能任務

隨著各種智能終端的普及和互聯(lián)互通，在不遠的未來，人們將不僅生活在真實的物理空間，同樣生活在一個數(shù)字化、虛擬化的網(wǎng)絡空間。在這個網(wǎng)絡空間中，人和機器之間的界限將被空前淡化，換言之，網(wǎng)絡空間中的每個個體既有可能是人，也有可能是一個人工智能。另外，在真實的物理世界中，人工智能又不必具有類人的形態(tài)，這使得人工智能將有可能從更多的角度進入到我們生活的方方面面，協(xié)助人類完成此前被認為必須由人完成的智能任務。

在生產(chǎn)方面，隨著我國城鎮(zhèn)化建設的不斷推進，未來人工智能有望在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型中發(fā)揮重要作用。例如，通過遙感衛(wèi)星、無人機等監(jiān)測我國耕地的宏觀和微觀情況，由人工智能自動決定(或向管理員推薦)最合適的種植方案，并綜合調(diào)度各類農(nóng)用機械、設備完成方案的執(zhí)行，從而最大限度解放農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力。在制造業(yè)中，人工智能將可以協(xié)助設計人員完成產(chǎn)品的設計，在理想情況下，可以很大程度上彌補中高端設計人員短缺的現(xiàn)狀，從而大大提高制造業(yè)的產(chǎn)品設計能力。同時，通過挖掘、學習大量的生產(chǎn)和供應鏈數(shù)據(jù)，人工智能還可望推動資源的優(yōu)化配置，提升企業(yè)效率。在理想情況下，企業(yè)里人工智能將從產(chǎn)品設計、原材料購買方案、原材料分配、生產(chǎn)制造、用戶反饋數(shù)據(jù)采集與分析等方面為企業(yè)提供全流程支持，推動我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型和升級。

在生活服務方面，人工智能同樣有望在教育、醫(yī)療、金融、出行、物流等領域發(fā)揮巨大作用。例如，客服機器人可協(xié)助醫(yī)務人員完成患者病情的初步篩查與分診;醫(yī)療數(shù)據(jù)智能分析或智能的醫(yī)療影像處理技術(shù)可幫助醫(yī)生制定治療方案，并通過可穿戴式設備等傳感器實時了解患者各項身體指征，觀察治療效果。在教育方面，一個教育類人工智能系統(tǒng)可以承擔知識性教育的任務，從而使教師能將精力更多地集中于對學生系統(tǒng)思維能力、創(chuàng)新實踐能力的培養(yǎng)。對金融而言，人工智能將能協(xié)助銀行建立更全面的征信和審核制度，從全局角度監(jiān)測金融系統(tǒng)狀態(tài)，抑制各類金融欺詐行為，同時為貸款等金融業(yè)務提供科學依據(jù)，為維護機構(gòu)與個人的金融安全提供保障。在出行方面，無人駕駛(或自動駕駛)已經(jīng)取得了相當進展。在物流方面，物流機器人已可以很大程度替代手工分揀，而倉儲選址和管理、配送路線規(guī)劃、用戶需求分析等也將(或已經(jīng))走向智能化。

平臺、算法以及接口等核心技術(shù)的突破，將進一步推動人工智能實現(xiàn)跨越式發(fā)展

從核心技術(shù)的角度來看，三個層次的突破將有望進一步推動人工智能的發(fā)展，分別為平臺(承載人工智能的物理設備、系統(tǒng))、算法(人工智能的行為模式)以及接口(人工智能與外界的交互方式)。

在平臺層面，當前大多數(shù)人工智能依賴以電子計算機為代表的計算設備加以實現(xiàn)。傳統(tǒng)計算機的核心CPU(中央處理器)主要面向通用計算任務設計，雖然也可兼容人工智能所面對的所有智能任務，但效能相對較低。隨著各行各業(yè)對人工智能的需求激增，研發(fā)更適合人工智能的高效能平臺正成為一個日益凸顯的需求，因特爾、谷歌、英偉達、寒武紀等國內(nèi)外知名企業(yè)以設計新型的智能處理器為切入點，近年來取得了一系列進展。未來的人工智能將必然需要面對種類繁多且特點各異的智能任務，在各類處理器的基礎上設計新的計算架構(gòu)，并實現(xiàn)一個能服務于不同企業(yè)、不同需求的智能平臺，將是未來技術(shù)發(fā)展的一大趨勢。此外，當前進展迅猛的量子計算技術(shù)尤其是量子計算機的實現(xiàn)，也有望在將來為人工智能提供突破性的計算平臺。

算法決定了人工智能的行為模式，一個人工智能系統(tǒng)即使有當前最先進的計算平臺作為支撐，若沒有配備有效的算法，只會像一個四肢發(fā)達而頭腦簡單的人，并不能算真正具有智能。面向典型智能任務的算法設計，從人工智能這一概念誕生時起就是該領域的核心內(nèi)容之一。可以想象，智能算法在人工智能的未來發(fā)展中仍將處于中心的位置。但與過去不同的是，今天的人工智能不再僅僅是隱藏在象牙塔或各種科研機構(gòu)的學術(shù)研究，而是已經(jīng)以各種形式出現(xiàn)在我們的日常生產(chǎn)、生活之中，和我們真實生活的社會、物理世界產(chǎn)生了越來越多的聯(lián)系。而無論對于作為一個整體的人類社會、國家而言，亦或是對于作為個人而言，我們的文化、語言、生活、行為習慣都是在不斷演變的。能否改變過去完全由手工輸入計算機程序的算法實現(xiàn)方式，令算法通過自身的演化，自動適應這個“唯一不變的就是變化”的物理世界?這也許是“人工”智能邁向“類人”智能的關(guān)鍵。

溝通是人類的一種基本行為，也是人與人之間協(xié)作的基礎。在虛擬的數(shù)字化空間中，人工智能與人類的分解正變得模糊。換言之，在這樣的一個空間里，一個中文聊天機器人也許比一位外國友人讓我們覺得更容易溝通。因此，在一個人工智能協(xié)助人類完成大量智能任務的未來社會中，如何實現(xiàn)人機的高效溝通與協(xié)同將具有重要意義。語音識別、自然語言理解是實現(xiàn)人機交互的關(guān)鍵技術(shù)之一。以科大訊飛為代表的企業(yè)和科研機構(gòu)已在語音識別方面實現(xiàn)了可商用的產(chǎn)品，自然語言理解則有望在一些典型應用領域，如智能客服率先取得突破，但走向全面的人機相互理解仍是當前的一個技術(shù)難點。另外，不采用自然語言，而是直接通過腦電波與機器實現(xiàn)溝通，即腦機接口技術(shù)，也已有相當進展，目前已經(jīng)大體可以實現(xiàn)用腦電波直接控制外部設備(如計算機、機器手等)進行簡單的任務。

人工智能無論是在核心技術(shù)，還是典型應用上都已出現(xiàn)爆發(fā)式的進展。隨著平臺、算法、交互方式的不斷更新和突破，人工智能技術(shù)的發(fā)展將主要以“AI+X”(為某一具體產(chǎn)業(yè)或行業(yè))的形態(tài)得以呈現(xiàn)。在不遠的未來，智能客服(導購、導醫(yī))，智能醫(yī)療診斷、智能教師、智慧物流、智能金融系統(tǒng)等都有望廣泛出現(xiàn)在我們的生活中。需要指出的是，所有這些智能系統(tǒng)的出現(xiàn)，并不意味著對應行業(yè)或職業(yè)的消亡，而僅僅意味著職業(yè)模式的部分改變(如減少教師教授書本知識的時間)，即由以往的只由人類完成，變?yōu)槿藱C協(xié)同完成。因此，人工智能的進一步發(fā)展，值得大家期待。