人工智能，這一被譽(yù)為第四次工業(yè)革命標(biāo)志的技術(shù)領(lǐng)域，正吸引著全球范圍內(nèi)的發(fā)達(dá)國家與頂尖科技公司投入巨資進(jìn)行研發(fā)布局。中國亦不甘落后，正全力以赴，力求在人工智能的發(fā)展浪潮中占據(jù)先機(jī)。黨的二十大報(bào)告明確指出，要推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的融合集群發(fā)展，構(gòu)建包括新一代信息技術(shù)、人工智能在內(nèi)的一批新的經(jīng)濟(jì)增長引擎。

追溯人工智能的起源，我們不得不提及1956年的那個(gè)夏天，十位年輕的學(xué)者在美國達(dá)特茅斯市舉辦的一場暑期研究所。在那次為期兩個(gè)月的研討中，他們深入探討了人工智能的目標(biāo)與實(shí)現(xiàn)路徑，并列出了諸多待研究的課題，這份報(bào)告被視為對人工智能的首次全面闡述，而那一年也被廣泛認(rèn)為是人工智能的元年。

在隨后的二十年里，人工智能的發(fā)展主要聚焦于模擬大腦的工作原理，尤其是在邏輯推理層面。盡管這一時(shí)期取得了如數(shù)學(xué)定理證明等珍貴成果，但人工智能的發(fā)展之路卻并非一帆風(fēng)順。隨著研究的深入，學(xué)者們逐漸意識(shí)到，僅通過模擬大腦來實(shí)現(xiàn)人工智能的目標(biāo)困難重重。因此，人工智能的發(fā)展進(jìn)入了低谷期，學(xué)者們開始反思并探索新的技術(shù)路線。

進(jìn)入第二個(gè)發(fā)展階段，專家系統(tǒng)成為了人工智能領(lǐng)域的新寵。然而，盡管專家系統(tǒng)在演示時(shí)表現(xiàn)出色，但在實(shí)際應(yīng)用中卻效果平平，這導(dǎo)致人工智能的熱度再次下降。直到2006年，三篇重量級(jí)文章的發(fā)表為人工智能領(lǐng)域帶來了新的曙光。這些文章從不同角度證明了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巨大潛力，只要輸入的數(shù)據(jù)足夠優(yōu)質(zhì)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能解決一系列問題。

隨后的幾年里，隨著斯坦福大學(xué)與普林斯頓大學(xué)的兩位華裔教授開發(fā)的大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)庫在比賽中取得突破，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開始迅速普及。到了2015年，一個(gè)由中國學(xué)者孫劍提出的殘差網(wǎng)絡(luò)在圖像分類任務(wù)上的表現(xiàn)甚至超過了人類平均水平，這標(biāo)志著弱人工智能在特定領(lǐng)域已經(jīng)具備了廣泛應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)化的基礎(chǔ)。

在人工智能的成長過程中，類腦計(jì)算和量子計(jì)算被視為兩條可能的突破之路。類腦計(jì)算旨在提高信息處理的能效比，而量子計(jì)算則以其極高的能效比成為另一個(gè)備受矚目的研究方向。盡管這兩條技術(shù)路線仍存在諸多不確定性，但它們?yōu)槿斯ぶ悄艿奈磥戆l(fā)展提供了無限可能。

人機(jī)混合智能作為一種新的智能形態(tài)，正逐漸成為人工智能發(fā)展的重要趨勢。通過將機(jī)器擅長與人類擅長的任務(wù)相結(jié)合，人機(jī)混合智能能夠發(fā)揮出獨(dú)特的優(yōu)勢。同時(shí)，應(yīng)用驅(qū)動(dòng)也成為人工智能發(fā)展的重要形態(tài)。通過尋找合適的應(yīng)用場景來拉動(dòng)技術(shù)發(fā)展，人工智能的應(yīng)用范圍正在不斷拓展。

然而，在人工智能的快速發(fā)展過程中，我們也必須正視其帶來的社會(huì)屬性問題。如何防止技術(shù)失控、確保人工智能的安全可控發(fā)展，是我們必須認(rèn)真對待的課題。因此，加強(qiáng)人工智能的法律、倫理問題研究，建立健全相關(guān)法律法規(guī)體系，對于引導(dǎo)人工智能的健康發(fā)展至關(guān)重要。

面對全球范圍內(nèi)的人工智能發(fā)展浪潮，中國擁有四大顯著優(yōu)勢：政策優(yōu)勢、海量數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢、應(yīng)用場景優(yōu)勢以及青年人才優(yōu)勢。然而，我們也必須清醒地認(rèn)識(shí)到，在基礎(chǔ)理論和原創(chuàng)算法研究、高端器件研發(fā)能力、開源開放平臺(tái)以及高端人才等方面，我們?nèi)源嬖诿黠@短板。

為了推動(dòng)人工智能的持續(xù)發(fā)展，我們需要從國家戰(zhàn)略、人才高地、基礎(chǔ)建設(shè)、立法保障等多個(gè)方面入手。同時(shí)，我們還需要緊緊抓住數(shù)據(jù)處理、開源平臺(tái)、應(yīng)用場景這三個(gè)關(guān)鍵抓手，為人工智能賦能各行各業(yè)提供有力支撐。

在數(shù)據(jù)處理方面，我們需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)的組織、清洗、利用和安全防護(hù)工作。在開源平臺(tái)方面，我們需要?jiǎng)?chuàng)建與自身人工智能大國地位相匹配的開源平臺(tái)。在應(yīng)用場景方面，我們需要積極培育和賦能各類應(yīng)用場景，推動(dòng)人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)化。

展望未來，我們有理由相信，在補(bǔ)齊自身短板弱項(xiàng)后，中國將能夠與全世界同步推進(jìn)人工智能的發(fā)展，共同迎接第四次工業(yè)革命的到來。