斯坦福人工智慧百年報告之《人工智慧與2030年的生活》首發

斯坦福大學最近發起了一個名叫人工智慧100年的研究項目，9月1日，該項目的第一個成果《人工智慧與2030年的生活》發布，這是一份關於AI在接下來10幾年間的影響的報告。報告分為三個部分，第一部分為AI的定義和研究趨勢；第二部分為AI 的八大應有領域，包括交通、健康、教育等等；第三個部分為政策推薦，目的是希望推動相關政策的制定。

根據《紐約時報》的報道，人工智慧100年研究項目，其長期委員會的發起人是微軟研究院的Eric Horvitz。

《紐約時報》稱，科技行業公司的一個擔憂是監管者會忽然跳出來，圍繞他們所進行的AI工作制定規則。所以他們嘗試創建一個組織，自己制定政策框架。但是，這能有多大用，現在還不清楚。

奧斯丁德克薩斯大學校長、報告的撰寫人之一 Peter Stone 說，我們的意思並不是不該有政府監管，而是想表達：有正確的道路，也有錯誤的道路。

雖然科技行業向來以競爭激烈著稱，但是也有例子表明，在設計到自己的最根本利益時，公司間會選擇合作。20世紀90年代，科技巨頭在電子商務交易加密上達成協議，為後二十年互聯網商務的增長打下了基礎。

不過，該報告稱，對AI進行監管是不可能的。「研究小組達成的共識是，嘗試對AI進行監管，從整體上來說是錯誤的，因為現在AI還沒有一個清晰的定義（它指的不僅僅是一件事），並且，在不同領域，AI 的風險和考慮是非常不一樣的。」

Stone說，該報告得出的一個結論是，各級政府應該注意到人工智慧專業知識的重要性。此外，他還呼籲公共和私人企業應該增加對AI的投入。、

政府應該扮演重要角色，我們也很尊重這點，IBM沃森人工智慧部門總經理David Kenny說，「政策還落後技術很多」。

9月中旬，5家公司（Alphabet，Amazon，Facebook，IBM和微軟）將會宣布成立一個組織，目前該行動已經簽署備忘錄。《紐約時報》援引內部人士的消息稱，作為Alphabet子公司的谷歌DeepMind要求以獨立的身份加入這個組織。

此外，LinkedIn的創始人之一Reid Hoffman也正在跟麻省理工學院媒體實驗室洽談，希望建立一個項目，共同開發人工智慧的社會和經濟效益。

MIT 正在研究，如何把社會融入到AI 和機器人系統中，他們的概念是「society in the loop」，這個詞指的是，開發可以與人類交互的計算機和機器人系統。比如，美國國防部醉經開始制定一項使用AI 的軍事策略，要求人來控制致命決策，避免把責任推到機器身上。

MIT 媒體實驗室的主任、《紐約時報》董事會成員JoichiIto說，計算機科學家向來不擅長與社會科學家和哲學家溝通，我們希望做的是，為制定政策的社會科學家提供支持。

斯坦福大學的這份報告，想要定義典型的北美城市將要面臨的、可以模擬人類行為的計算機和機器人系統的問題。作者關注了8大領域，但是沒有關注到戰爭，他們說，軍事上的AI應用已經超出了他們目前的範圍和專業能力。但是他們也不排除關乎武器上的應用。

報告摘要

人工智慧是一門科學，同時也是一種計算機技術。人工智慧的靈感來自人如何使用自己的是神經系統和身體器官來進行感知、學習、推理和行動中獲得，但是，一般來說，二者的運行機制卻有很大的不同。

AI的發展是不一致而且不可預測的，60年前，AI 的構想剛被推出時，確實有過巨大的發展。作為一個整體上還屬於學術領域的技術，21世紀的AI 使得一系列主流的科技變成了可能，對人類的日常生活產生了深遠的影響。

比如說，計算機視覺和AI 規劃推動了視頻遊戲的發展，在娛樂行業，視頻遊戲的規模現在已經超過了好萊塢。

深度學習——一種基於多層被稱為神經網路的表示的機器學習形式，已經讓手機或者廚房設備理解人類語言成為現實，其演算法也可以被用在一系列依賴模式識別的應用上。自然語言處理、知識代表以及推理，已經可以讓機器擊敗Jeopardy的冠軍，為網路搜索帶來新的功能。

雖然很讓人震撼，但是這些技術被高度地局限在特定的任務中，每一個應用基本上都要經過數年細化的研究和非常謹慎、獨特的建設過程。在類似的定嚮應用中，未來可以期待AI技術會呈現巨大增長，比如，無人駕駛、醫療診斷、靶向治療和老人身體輔助。AI和機器人也會在全球那些難以吸引年輕人的行業中得到廣泛應用，比如農業、食品加工、運營中心和工廠。它們會通過無人機、自動駕駛卡車或者可以爬樓梯直達家門口的機器人來促進快遞的發展。

這份報告是人工智慧100年研究（AI 100）的第一部分，以後會定期更新。

AI 100 由 AI100 長期委員會領導，其職責是研究AI 在2030年前會發生的影響，尤其是在北美地區。2015 研究小組 由AI 和其他相關領域的專家組成，他們最為突出的關注點聚焦在8個領域：交通、服務機器人、健康醫療、教育、低資源社區、公共安防、就業和職業以及娛樂。

每一個領域中，報告回顧了過去15年的進展，也會展望未來15年的發展。雖然都是來源的研究基礎幾乎一致，但是每一個領域都反映了AI不同的影響和挑戰，比如，開發安全可信賴的硬體的困難（交通工具和服務機器人）、獲得工作信賴的困難（低資源社區和公共安防）、對人類可能會被邊緣化的擔憂（就業和職業）、人際交往減少帶來的社會副作用（娛樂）。

報告以「AI由什麼組成」開始，以推薦AI相關政策作為結束。這些推薦包括，政府應該招聘AI專業人才，把更多的資源投入到研究AI系統對公平、安全、隱私和社會福利的影響上，消除阻礙。

與主流媒體上異想天開的預測不一樣，研究小組（Study Panel）發現，人們完全沒有理由擔心AI 會對人類形成即刻的威脅。目前為止，還沒有一台可以自我維持、擁有長期目標和意願的機器被發展出來，並且在短期也不可能會出現。反之，越來越有用的AI應用很可能會從現在起到2030年崛起，它們對社會和經濟會有非常深遠的積極影響。同時，這些發展將會對人類勞動力的增強或者替代產生顛覆性的變革，在更大範圍上增加經濟和社會的挑戰。在短期內的應用設計和決策很可能會對自然和這些發展的方向產生長遠的影響，這使得AI研究員、開發者、社會科學界和政策制定者在進行創新與確保AI的經濟和社會福利能被全社會共享二者之間的平衡顯得尤為重要。

如果社會對這些技術的理解主要是擔憂、懷疑和誤解，那麼，確保AI技術的安全和可信就變得很重要。從另一方面來說，如果社會以一種更加開放的心態來接受AI，從這一領域崛起的技術將會深刻地變革社會，在接下來的10年中，會把人類社會變得更好。

AI研究趨勢

推動AI 革命的研究也在經歷快速變革，其中最為前沿的就是機器學習，數字化經濟讓機器學習越發成熟。其他的要素包括，雲計算資源和消費者需求。

人工神經元網路的成功，實際上極大地推動了機器學習的發展，現在可以用大型的資料庫和大規模的計算來進行訓練。這種方法被稱為「深度學習」，在基本的表現，比如感知、和物體識別上，信息處理演算法性能上的巨大大飛躍由硬體上的巨大進步促成。數據驅動的產品的新平台和市場，以及尋找新產品和市場的新驅動力，也促進了研究的進步。

現在，人工智慧研究變成了社會的一個中堅力量，AI領域正在轉向建立一個智能系統，能與人高效協作。以下這些研究趨勢，共同促進了AI研究的「熱潮」，不管是從基本方法上還是應用領域：

1、大規模的機器學習

2、深度學習

3、增強學習

4、機器人

5、計算機視覺

6、自然語言處理

7、協作系統

8、眾包和人類計算

9、演算法遊戲理論和計算的社會選擇

10、物聯網

11、神經形態晶元

研究小組成員

奧斯丁德克薩斯大學校長 Peter Stone；

Rethink Robotics，Rodney Brook』；

麻省理工學院，Erik Brynjolfsson；

華盛頓大學，Ryan Calo；

艾倫人工智慧研究院，Oren Etzioni；

霍普金斯大學，Greg Hager

哥倫比亞大學，Julia Hirschberg

印度孟買理工學院，Shivaram KalyanaKrishnan；

微軟研究院，Ece Kamar；

Bar IIan 大學，Sarit Kraus；

英國哥倫比亞大學，Kevin Leyton-Brown；

哈佛大學，David Parkes

奧斯丁德克薩斯大學,William Press；

加利福尼亞大學伯克利分校，Annalee Saxenian

麻省理工學院，Julie Shah

南加州大學，Milind Tambe

Google X，Astro Teller

人工智慧100年研究，長期委員會：

Barbara J. Grosz，主席

Russ Altman

Eric Horvitz（微軟研究院）

Alan MackWorth

Tom Mitchell

Deidre Mulligan

Yoav Shoham

目錄

摘要

概述

第一部分：人工智慧是什麼？

定義AI

AI研究趨勢

第二部分：AI 8大領域

交通

家庭/服務機器人

健康醫療

教育

低資源社區

公共安防

就業和職業

娛樂

第三部分 AI公共政策的未來和推薦

AI政策：現在和未來

附錄: AI簡史