劉偉 韓建雨

摘要：隨著以機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)為代表的人工智能技術(shù)不斷發(fā)展，新一輪的產(chǎn)業(yè)革命正在到來(lái)，社會(huì)的經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、勞動(dòng)力市場(chǎng)分工發(fā)生了很大的變化。然而，當(dāng)前人工智能技術(shù)還面臨著三道難題：可解釋性、常識(shí)和知識(shí)，在它推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的同時(shí)，我們需要更好地引導(dǎo)資本與技術(shù)的協(xié)調(diào)發(fā)展，構(gòu)建新型智能經(jīng)濟(jì)生態(tài)。

關(guān)鍵詞：人工智能;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu);人機(jī)融合智能

中圖分類(lèi)號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

2017年10月19日，AlphaGo團(tuán)隊(duì)在《自然》雜志上發(fā)表了一篇論文，為人們展示了基于人工智能的游戲智能體AlphaGo的新版本AlphaGo Zero，它在沒(méi)有學(xué)習(xí)任何人類(lèi)對(duì)戰(zhàn)數(shù)據(jù)的情況下，在40天內(nèi)變得比之前所有版本的AlphaGo強(qiáng)大得多。這代表著人工智能（AI）可以從一無(wú)所有中學(xué)習(xí)或訓(xùn)練自己來(lái)打敗人類(lèi)專(zhuān)家，這是人工智能領(lǐng)域發(fā)展的一個(gè)里程碑，對(duì)人類(lèi)社會(huì)具有重要的意義。

歷史上有過(guò)許多重要的技術(shù)變革。蒸汽機(jī)的現(xiàn)世，開(kāi)啟了“工業(yè)革命1.0”的時(shí)代，從此機(jī)器開(kāi)始不斷升級(jí)換代幫助人類(lèi)進(jìn)行生產(chǎn)和勞動(dòng)，不斷提升著社會(huì)生產(chǎn)力。20世紀(jì)初，由于電力的普遍使用，人們開(kāi)始通過(guò)使用流水線(xiàn)進(jìn)行普遍的大規(guī)模生產(chǎn)，這一時(shí)期可以稱(chēng)為“工業(yè)2.0”時(shí)代。工人可以通過(guò)簡(jiǎn)單的編程來(lái)控制機(jī)器，以此來(lái)提高工作效率、生產(chǎn)率和產(chǎn)品的質(zhì)量，在某種程度上，機(jī)器已經(jīng)開(kāi)始取代勞動(dòng)力的某些功能。進(jìn)入“工業(yè)3.0”時(shí)代之后，計(jì)算機(jī)的發(fā)明和信息通信技術(shù)的出現(xiàn)極大地改變了生產(chǎn)功能，勞動(dòng)結(jié)構(gòu)和工作所需的技能發(fā)生了變化，雖然許多傳統(tǒng)的工作崗位被取代，但同時(shí)也創(chuàng)造了許多新的工作崗位。計(jì)算機(jī)程序和軟件雖然越來(lái)越強(qiáng)大和高自動(dòng)化，但它們?nèi)匀恍枰幊?、控制和?yīng)用，在這之前，機(jī)器仍然是人類(lèi)勞動(dòng)的工具。上述三次科技革命都影響了社會(huì)生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)，然而，我們現(xiàn)在所面臨的“工業(yè)4.0”時(shí)代似乎有很大的不同，它在未來(lái)可能會(huì)改變?nèi)祟?lèi)和機(jī)器在社會(huì)生產(chǎn)和生活中所扮演的角色，人工智能技術(shù)可以使機(jī)器產(chǎn)生一定的“智能”，讓它們?cè)诟喾矫娲嫒祟?lèi)的勞動(dòng)。

人工智能領(lǐng)域包括機(jī)器人、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)，以及符號(hào)系統(tǒng)?！白詣?dòng)化”“數(shù)字化”和“計(jì)算機(jī)化”可能只反映了人工智能的一部分，自動(dòng)化和機(jī)器人不一定是人工智能，因?yàn)槲覀兛梢酝ㄟ^(guò)簡(jiǎn)單的編程讓它來(lái)執(zhí)行給定的一些任務(wù)。目前的人工智能依賴(lài)于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算等，它的一個(gè)關(guān)鍵特性是可以通過(guò)數(shù)據(jù)和計(jì)算來(lái)決定下一步的行動(dòng)。例如，它可以從物理環(huán)境中獲取數(shù)據(jù)，然后通過(guò)這些數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)或者決定下一步的動(dòng)作[1]。人工智能的快速發(fā)展不僅是科學(xué)技術(shù)上的重大突破，而且對(duì)人類(lèi)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展都產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。人工智能作為一項(xiàng)發(fā)展迅速的前沿技術(shù)，已經(jīng)成為研究的熱點(diǎn)。

1 促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，改變勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)

人工智能作為當(dāng)前人類(lèi)科技水平的代表，能夠大幅提高各行業(yè)的生產(chǎn)效率，推動(dòng)宏觀經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)。近幾年，以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的新一輪科技革命的出現(xiàn)，使得現(xiàn)有的信息科技快速迭代，并逐漸大規(guī)模地實(shí)現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用，改變了現(xiàn)有的經(jīng)濟(jì)模式。

1.1 對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用

人工智能作為當(dāng)前智能技術(shù)發(fā)展的核心力量，有望為當(dāng)下數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來(lái)新的契機(jī)和變革，成為我國(guó)乃至全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的巨大推動(dòng)力。首先，作為一種全新的生產(chǎn)要素，人工智能將會(huì)在3個(gè)方面推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)快速發(fā)展：創(chuàng)造新的虛擬勞動(dòng)力;補(bǔ)充勞動(dòng)力，提高現(xiàn)有的技術(shù)與能力;成為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力，推動(dòng)創(chuàng)新發(fā)展。

其次，人工智能在提高社會(huì)生產(chǎn)率的同時(shí)，也將為經(jīng)濟(jì)貿(mào)易提供新的模式和機(jī)會(huì)，促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)。當(dāng)前全球生產(chǎn)率處于低速增長(zhǎng)的狀態(tài)，對(duì)于任何一個(gè)經(jīng)濟(jì)體來(lái)說(shuō)，都需要一定時(shí)間來(lái)學(xué)習(xí)、吸收并有效利用新技術(shù)，特別是會(huì)對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)體產(chǎn)生重要影響的復(fù)雜技術(shù)，比如人工智能。這些時(shí)間既包括我們建立足夠大的資本量并開(kāi)始產(chǎn)生影響的時(shí)間，也包括了投資人工智能（培養(yǎng)專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員和業(yè)務(wù)發(fā)展）和補(bǔ)充投資所需要的時(shí)間。目前，以人工智能為代表的相關(guān)技術(shù)已經(jīng)對(duì)全球價(jià)值鏈的管理及發(fā)展產(chǎn)生了一定影響，企業(yè)可以通過(guò)它來(lái)改善對(duì)未來(lái)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。例如，及時(shí)掌握消費(fèi)者需求的變化，以便更好地應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈中的風(fēng)險(xiǎn);利用機(jī)器人相關(guān)技術(shù)，大幅提高包裝的效率以及庫(kù)藏搜檢的效率;使用人工智能改善供應(yīng)鏈上資產(chǎn)的物理檢查和維護(hù)。以人工智能為驅(qū)動(dòng)的技術(shù)給經(jīng)濟(jì)和貿(mào)易發(fā)展帶來(lái)的好處將會(huì)是巨大的，世界頭號(hào)咨詢(xún)公司埃森哲（Accenture）曾做過(guò)一項(xiàng)預(yù)測(cè)，到2035年，人工智能將會(huì)使我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率提高16%左右，使發(fā)達(dá)國(guó)家的年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率提高一倍，并使得各行業(yè)的利潤(rùn)增長(zhǎng)38%左右[2]。

1.2 改變了傳統(tǒng)的勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)

人工智能技術(shù)在推動(dòng)社會(huì)生產(chǎn)力不斷提高、經(jīng)濟(jì)社會(huì)不斷發(fā)展的同時(shí)，也使人們變得更有效率，不斷改變著人們的生活和思維方式，從而使人們有更多的時(shí)間和機(jī)會(huì)來(lái)想象、創(chuàng)造和發(fā)明新事物，成為重要的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力。

科技的進(jìn)步是人類(lèi)的才能和智慧逐漸累積的結(jié)果，每一次科技革命，都對(duì)勞動(dòng)者的知識(shí)和技能要求有所不同：蒸汽時(shí)代不僅要求勞動(dòng)者要掌握工藝生產(chǎn)的步驟，而且要學(xué)會(huì)在生產(chǎn)中協(xié)調(diào)人機(jī)關(guān)系;電力的應(yīng)用要求一部分勞動(dòng)者具有某種專(zhuān)業(yè)能力，以達(dá)到某種精密分工的要求[3]。人工智能技術(shù)是建立在計(jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)概率學(xué)的基礎(chǔ)之上，在算法操縱下的智能機(jī)器首先取代了簡(jiǎn)單且具有重復(fù)性的低技能崗位，而技術(shù)研發(fā)、軟硬件開(kāi)發(fā)、故障檢測(cè)等有較高要求的崗位則變得更為重要。隨著智能化技術(shù)和水平的不斷提高，勞動(dòng)者整體的知識(shí)和技能水平會(huì)不斷增高，勞動(dòng)分工越加細(xì)致，知識(shí)型、技術(shù)性的勞動(dòng)者將會(huì)取代重復(fù)型的簡(jiǎn)單勞動(dòng)者成為勞動(dòng)者的主體。

總體來(lái)說(shuō)，人工智能在未來(lái)取代的應(yīng)該是從事重復(fù)性勞動(dòng)的勞動(dòng)者，未來(lái)這部分人的市場(chǎng)需求及福利待遇也會(huì)同時(shí)降低。對(duì)于具有較強(qiáng)專(zhuān)業(yè)技術(shù)能力或者認(rèn)知能力的勞動(dòng)者來(lái)說(shuō)，由于其特定的專(zhuān)業(yè)技能存在可變性，因而難以被人工智能或自動(dòng)化技術(shù)取代，這一類(lèi)勞動(dòng)者的市場(chǎng)需求反而可能會(huì)增加。人工智能和自動(dòng)化技術(shù)取代了具有重復(fù)性的相對(duì)較低技能的勞動(dòng)力，而增加了對(duì)高技能工人的需求，從而至少在短期內(nèi)可能會(huì)給收入不平等帶來(lái)上行壓力。因此，獲得高質(zhì)量的教育變得更加重要，相對(duì)富裕的家庭有能力為他們的孩子提供良好的教育，他們也將獲得更高的技能和能力，在未來(lái)勞動(dòng)力市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)。

2 影響資本和技術(shù)的發(fā)展

人工智能技術(shù)正在逐漸催動(dòng)新一輪的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變革，成為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和科技創(chuàng)新的重要驅(qū)動(dòng)力，其催生出的新的技術(shù)、產(chǎn)品、服務(wù)、模式等正在日益改變著社會(huì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人們的生活以及思維方式。在這場(chǎng)人工智能的潮流中，國(guó)內(nèi)外各個(gè)科技巨頭無(wú)疑成為了這場(chǎng)產(chǎn)業(yè)革命的主力軍。谷歌、微軟、騰訊、阿里巴巴等資本巨頭在人工智能方面的研究遙遙領(lǐng)先，這種將資本與智能技術(shù)融為一體的科技巨擘，無(wú)疑對(duì)人工智能以及未來(lái)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展產(chǎn)生重大而深遠(yuǎn)的影響。

幾乎所有科技革命從出現(xiàn)到不斷發(fā)展，都是由人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)不斷推動(dòng)而導(dǎo)致的，而資本和技術(shù)則是人機(jī)環(huán)系統(tǒng)中重要的一部分。現(xiàn)如今，資本和先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)都是經(jīng)濟(jì)財(cái)富的源泉，如果能將兩者有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，則會(huì)產(chǎn)生一種極為強(qiáng)大的“超級(jí)權(quán)力”。在當(dāng)今的人工智能和數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，很多的突破性成果都是先由小的初創(chuàng)公司或者開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)率先研發(fā)出來(lái)，而后被谷歌、BAT等大型公司收購(gòu)的。人工智能技術(shù)有三個(gè)重要的支柱，即算法、算力和數(shù)據(jù)。一般來(lái)講，誰(shuí)擁有更先進(jìn)的算法，擁有最快的計(jì)算芯片和最多的數(shù)據(jù)，誰(shuí)就能成為人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。然而從本質(zhì)上來(lái)講，以統(tǒng)計(jì)概率學(xué)為主的人工智能算法的計(jì)算結(jié)果，僅僅代表了某一事件可能發(fā)生的概率，算法本身并不具備推理能力，而且其僅僅適用于某一特定領(lǐng)域或場(chǎng)景，一旦轉(zhuǎn)移到其他領(lǐng)域，算法就會(huì)失去原有的效果。數(shù)據(jù)同樣是如此，即使再好再多的數(shù)據(jù)，也必須由開(kāi)發(fā)者深入發(fā)掘其中的特征，同時(shí)與應(yīng)用場(chǎng)景、意圖、用戶(hù)體驗(yàn)相結(jié)合之后才能得到其真正的價(jià)值。所以說(shuō)，我們所謂的“超級(jí)權(quán)力”擁有者與眾多小團(tuán)隊(duì)和研究院一樣，都有開(kāi)發(fā)出人工智能相關(guān)顛覆性技術(shù)的可能性，而擁有雄厚資本的大公司獨(dú)有的作用則是收購(gòu)、整合、應(yīng)用、推廣新技術(shù)，它們對(duì)人工智能技術(shù)以及未來(lái)發(fā)展的影響是有限的。

人工智能技術(shù)的發(fā)展和普及是一個(gè)相對(duì)漫長(zhǎng)的過(guò)程，其需要的資本投入可能會(huì)導(dǎo)致社會(huì)各階層和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?jié)摿Α①Y源占有率和影響力差距增加，大型的科技公司或組織將占有全球大部分產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人才、技術(shù)和資金。市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展是國(guó)家利益的基本保障，國(guó)家應(yīng)當(dāng)對(duì)這種企業(yè)進(jìn)行正確、有效的引導(dǎo)和監(jiān)督，避免濫用人工智能技術(shù)從而擾亂社會(huì)秩序或因?yàn)橘Y本的逐利性而激化社會(huì)矛盾等情況的發(fā)生。資本與技術(shù)的進(jìn)一步結(jié)合，既可以促進(jìn)科技的進(jìn)步和創(chuàng)新，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)良性快速的發(fā)展，同時(shí)也有可能出現(xiàn)壟斷集團(tuán)，限制科技的更新和社會(huì)的進(jìn)步。如何使資本與技術(shù)兩者協(xié)調(diào)發(fā)展，各取所長(zhǎng)，是我們始終要思考的經(jīng)濟(jì)—社會(huì)和資本—技術(shù)發(fā)展難題。

3 人工智能的局限與未來(lái)

當(dāng)前人工智能技術(shù)還面臨著三個(gè)難題：學(xué)習(xí)、常識(shí)與可解釋性。

3.1 學(xué)習(xí)

人類(lèi)在學(xué)習(xí)過(guò)程中，學(xué)的不是知識(shí)本身，而是獲取數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的方法，而機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)的則是數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)。相似性是自然界的一個(gè)基本特性，不同的系統(tǒng)之間存在著相似性;同一系統(tǒng)中的不同子系統(tǒng)與原系統(tǒng)之間也存在著相似性。機(jī)器學(xué)習(xí)的長(zhǎng)處在于學(xué)習(xí)、遷移這種同質(zhì)性、線(xiàn)性的相似系統(tǒng)，但是它很難在異質(zhì)性、非線(xiàn)性等相似系統(tǒng)之間進(jìn)行類(lèi)比與轉(zhuǎn)換。而人不同，人能夠在線(xiàn)性與非線(xiàn)性、同質(zhì)與非同質(zhì)、同構(gòu)與非同構(gòu)、同源與非同源、同理與非同理、拓?fù)渑c非拓?fù)洹⒅芷谂c非周期、家族與非家族之間隨意轉(zhuǎn)換。機(jī)器的學(xué)習(xí)離不開(kāi)時(shí)空與符號(hào)，而人的學(xué)習(xí)隨著自身情感、價(jià)值、事實(shí)改變而不斷發(fā)生變化;機(jī)器的學(xué)習(xí)遵循和依賴(lài)已有的規(guī)則，而人則是在學(xué)習(xí)中不斷改變舊規(guī)則，打破常規(guī)則，建立新規(guī)則。例如，優(yōu)秀的領(lǐng)導(dǎo)者會(huì)在實(shí)踐中不斷打破規(guī)則創(chuàng)新改革，而不是循規(guī)蹈矩、四平八穩(wěn)地推進(jìn)工作。

2017年3月16日，美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局（DARPA）計(jì)劃啟動(dòng)“終身學(xué)習(xí)機(jī)”（L2M）項(xiàng)目，旨在發(fā)展新一代機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，并以此為來(lái)推動(dòng)第三次AI技術(shù)浪潮。第一次AI技術(shù)浪潮以“規(guī)則知識(shí)”為特征，例如Windows操作系統(tǒng)、交通信號(hào)燈的控制等。第二次AI技術(shù)浪潮以“統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)”為特征，例如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。雖然上述AI技術(shù)對(duì)特定的問(wèn)題有很強(qiáng)的推理和判斷能力，但并不具備學(xué)習(xí)能力，很難處理一些不確定問(wèn)題。第三次AI技術(shù)浪潮將以“適應(yīng)環(huán)境”為特征，AI能夠理解環(huán)境并發(fā)現(xiàn)邏輯規(guī)則，進(jìn)行自我訓(xùn)練，建立正確的決策流程。由此可見(jiàn)，AI的持續(xù)自主學(xué)習(xí)能力將是第三次AI技術(shù)浪潮的核心動(dòng)力。L2M項(xiàng)目的目標(biāo)與第三次AI浪潮“適應(yīng)環(huán)境”的特征正好契合。通過(guò)研發(fā)新一代機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，使AI擁有從環(huán)境中不斷學(xué)習(xí)并總結(jié)出知識(shí)的能力，L2M項(xiàng)目將為第三次AI技術(shù)浪潮打下堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

實(shí)際上，生活中有無(wú)限的學(xué)習(xí)，即便如此，大多數(shù)人類(lèi)都很難擁有終身學(xué)習(xí)的能力，更何況是沒(méi)有“常識(shí)”和“類(lèi)比”能力的機(jī)器，所以終身學(xué)習(xí)可能只是我們的夢(mèng)想。人類(lèi)的學(xué)習(xí)是不同角度的、全方位的學(xué)習(xí)，一個(gè)對(duì)象可以變成多個(gè)對(duì)象，一種關(guān)系可以變成多種關(guān)系，一個(gè)事實(shí)不但可以變成多個(gè)事實(shí)，而且可以變成多個(gè)價(jià)值。甚至有時(shí)候，人的學(xué)習(xí)還可以將多個(gè)對(duì)象變成一個(gè)對(duì)象，將多種關(guān)系變成一種關(guān)系，將多個(gè)事實(shí)變成一個(gè)事實(shí)或者一個(gè)價(jià)值。機(jī)器學(xué)習(xí)本質(zhì)上是人認(rèn)知能力的顯性化，是一種自以為“是”。人們常常只能認(rèn)出自己習(xí)慣或熟悉的事物，這種的局限和狹隘自然而然地融入了模型和程序中，因而，這種一到多的變換機(jī)制一開(kāi)始就有不足之處。當(dāng)然，機(jī)器學(xué)習(xí)也并不是一無(wú)是處，雖然可能無(wú)法做到真正的智能，但是也可以朝著智能化的方向不斷發(fā)展。

3.2 常識(shí)

所有的知識(shí)都有其前提和適用范圍，如果缺少了前提條件，知識(shí)便會(huì)產(chǎn)生副作用。知識(shí)只是常識(shí)的素材和原材料，機(jī)器只能做到“知”，而無(wú)法擁有“識(shí)”，也就做不到知行合一。知識(shí)應(yīng)該與思想結(jié)合起來(lái)而不僅僅是依附于思想，如果不能運(yùn)用知識(shí)改變思想，使思想變得完善，那么知識(shí)就變成了一把雙刃劍，可能給它的主人帶來(lái)副作用或傷害。人類(lèi)避免知識(shí)產(chǎn)生副作用的良方之一便是常識(shí)。常識(shí)往往是碎片化的，而態(tài)勢(shì)感知就是通過(guò)感、知這些碎片化常識(shí)的狀態(tài)、趨勢(shì)從而產(chǎn)生非常識(shí)的認(rèn)識(shí)和洞察。人類(lèi)可以通過(guò)自己的常識(shí)來(lái)感知世界、理解世界，而典型的人工智能體則缺乏對(duì)物理世界運(yùn)行的一般理解、對(duì)人類(lèi)動(dòng)機(jī)和行為的基本理解（如直覺(jué)心理學(xué)）和對(duì)普遍事物的認(rèn)知。

2017年，DARPA戰(zhàn)略技術(shù)辦公室（STO）提出了“馬賽克戰(zhàn)”的概念：未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)應(yīng)是由一個(gè)個(gè)低成本、低復(fù)雜的系統(tǒng)組成的拼接圖，將這些系統(tǒng)以不同的方式連接起來(lái)便可產(chǎn)生理想的、適應(yīng)于任何場(chǎng)景的效果。這種連接方式被描述為“以新的、令人驚訝的方式組合當(dāng)前已有的武裝力量”，其重點(diǎn)在于有人/無(wú)人編組、分解的能力、允許指揮官根據(jù)實(shí)際情形實(shí)時(shí)調(diào)動(dòng)海陸空，而不考慮哪支部隊(duì)在提供作戰(zhàn)能力。

無(wú)論是我們所說(shuō)的“機(jī)器常識(shí)”還是“馬賽克戰(zhàn)”，其實(shí)都是對(duì)抗博弈的背景下人-機(jī)-環(huán)境的新型拓?fù)湎到y(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)中真正有價(jià)值的不是那些基本的知識(shí)和規(guī)則，而是應(yīng)用這些基本的知識(shí)和規(guī)則在實(shí)踐中獲得成功的人。

3.3 可解釋性

可解釋性指的是對(duì)模型內(nèi)部的機(jī)制或機(jī)理的介紹以及對(duì)模型輸出結(jié)果的解釋。其重要性體現(xiàn)在：建模階段，幫助研究人員理解模型，從而對(duì)不同的模型進(jìn)行選擇對(duì)比和調(diào)整優(yōu)化;投入運(yùn)行階段，向應(yīng)用方提供模型的內(nèi)部機(jī)制和輸出結(jié)果的解釋?zhuān)黾邮褂萌藛T對(duì)模型的信任度。

人工智能的可解釋性問(wèn)題一直備受關(guān)注，歐盟在2019年出臺(tái)的《人工智能道德準(zhǔn)則》中提出AI未來(lái)應(yīng)該向“可信賴(lài)”的方向發(fā)展，其中“可信賴(lài)”包含安全、隱私、透明和可解釋性等方面。人工智能的應(yīng)用以輸出決策判斷為目的，可解釋性可以讓人理解機(jī)器做出決策或判斷的原因。AI的可解釋性越高，人們就越容易理解模型做出的某種決策或預(yù)測(cè)的原因。

目前，美國(guó)的人工智能技術(shù)在世界上處于領(lǐng)先地位，但在人機(jī)融合智能領(lǐng)域美國(guó)并沒(méi)有太大的優(yōu)勢(shì)，這是由于人機(jī)融合智能中的人造成的。美國(guó)國(guó)防部2021年共申請(qǐng)289億美元用作建設(shè)現(xiàn)代化的核武器設(shè)施，體現(xiàn)了特朗普政府的戰(zhàn)略發(fā)展重點(diǎn)：提升核指揮、控制和通信（NC3）基礎(chǔ)設(shè)施的準(zhǔn)確度、速度以及自動(dòng)化水平。與此同時(shí)，產(chǎn)生了一個(gè)重要的問(wèn)題：在未來(lái)的核戰(zhàn)爭(zhēng)中，人工智能自主系統(tǒng)在決定人類(lèi)命運(yùn)方面將扮演什么角色？當(dāng)前的輔助決策系統(tǒng)處于起步階段，很容易出現(xiàn)意想不到的錯(cuò)誤和狀況。機(jī)器學(xué)習(xí)算法雖然擅長(zhǎng)人臉識(shí)別、檢測(cè)等特定場(chǎng)景下的任務(wù)，但同時(shí)也會(huì)學(xué)習(xí)到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包含的內(nèi)在“偏見(jiàn)”。所以，只要核武器存在，人類(lèi)就必須擁有對(duì)核武器的最終控制權(quán)，這種情況下人機(jī)融合智能顯得異常重要。

人機(jī)融合智能既不同于人類(lèi)的智能也不同于機(jī)器的智能，而是在人-機(jī)-環(huán)境系統(tǒng)交互中充分結(jié)合人和機(jī)的優(yōu)勢(shì)產(chǎn)生的一種新智能形式，是側(cè)重于將人的大腦與“電腦”相結(jié)合所產(chǎn)生的新型智能體[4]。人的智能在于事前無(wú)數(shù)據(jù)，機(jī)器的智能體現(xiàn)在事后有數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)的價(jià)值和意義則是由人來(lái)決定的，只有將人的認(rèn)知與機(jī)器的計(jì)算結(jié)合起來(lái)才是未來(lái)智能領(lǐng)域發(fā)展的方向。

目前距離可解釋人工智能還有一段距離，根本原因在于其中包含的不僅僅是數(shù)學(xué)語(yǔ)言，還有自然語(yǔ)言，甚至是思維語(yǔ)言。而人機(jī)融合智能不僅能自由地選擇主體，還能適時(shí)地進(jìn)行主體變換，在人-機(jī)-環(huán)境系統(tǒng)交互的過(guò)程中實(shí)現(xiàn)深度態(tài)勢(shì)感知，有機(jī)地實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)語(yǔ)言、自然語(yǔ)言、思維語(yǔ)言之間的能指、所指、意指切換，進(jìn)而準(zhǔn)確、快速地實(shí)現(xiàn)我們的意圖和目的。

參考文獻(xiàn)

[1] 李開(kāi)復(fù).人工智能[M].北京：文化發(fā)展出版社，2017.

[2] 馬克·珀迪，邱靜，陳笑冰.埃森哲：人工智能助力中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[J].機(jī)器人產(chǎn)業(yè)，2017（4）：80-91.

[3] 沈文瑋.論當(dāng)代人工智能的技術(shù)特點(diǎn)及其對(duì)勞動(dòng)者的影響[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)研究，2018（4）：63-69.

[4] 劉偉.人機(jī)融合智能的現(xiàn)狀與展望[J].國(guó)家治理，2019（4）：7-15.