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[导读]在人工智能这一关乎全人类前途和命运的重大问题上,中国展现出了负责任大国应有的胸怀和担当,从构建人类命运共同体的历史和战略高度回答了这一问题,并积极贡献中国智慧和方案。2021年9月,中国国家新一代人工智能治理专业委员会发布了《新一代人工智能伦理规范》。今年3月,中国发布了《关于加强科技伦理治理的意见》。基于自身在人工智能伦理领域的政策实践,近日中国向联合国《特定常规武器公约》缔约国大会提交了《关于加强人工智能伦理治理的立场文件》,呼吁国际社会坚持“伦理先行”,将“以人为本、智能向善”的理念落实到人工智能技术的管理、研发、使用等各个层面。在国际合作方面,中国呼吁国际社会在普遍参与的基础上就人工智能伦理问题达成国际协议,在充分尊重各国人工智能治理原则和实践的前提下,推动形成具有广泛共识的国际人工智能治理框架和标准规范,旗帜鲜明地反对在人工智能领域构建“小院高墙”、刻意阻挠他国技术发展的做法。

人工智能这一关乎全人类前途和命运的重大问题上,中国展现出了负责任大国应有的胸怀和担当,从构建人类命运共同体的历史和战略高度回答了这一问题,并积极贡献中国智慧和方案。2021年9月,中国国家新一代人工智能治理专业委员会发布了《新一代人工智能伦理规范》。今年3月,中国发布了《关于加强科技伦理治理的意见》。基于自身在人工智能伦理领域的政策实践,近日中国向联合国《特定常规武器公约》缔约国大会提交了《关于加强人工智能伦理治理的立场文件》,呼吁国际社会坚持“伦理先行”,将“以人为本、智能向善”的理念落实到人工智能技术的管理、研发、使用等各个层面。在国际合作方面,中国呼吁国际社会在普遍参与的基础上就人工智能伦理问题达成国际协议,在充分尊重各国人工智能治理原则和实践的前提下,推动形成具有广泛共识的国际人工智能治理框架和标准规范,旗帜鲜明地反对在人工智能领域构建“小院高墙”、刻意阻挠他国技术发展的做法。

构建人类命运共同体是世界各国人民前途所在。人工智能全球治理需要各国共同参与,任何国家都不应该被排除在外。中国在立场文件中提出的主张符合时代潮流和广大发展中国家的心声,是在践行真正的多边主义。中国将一如既往地坚持共同、综合、合作、可持续的安全观,与其他爱好和平的国家一道携手努力,落实全球发展倡议和全球安全倡议,推动人工智能全球治理进程取得进展。我们有理由相信,在国际社会携手努力下,各国一定能找到驾驭和规范人工智能的方法,让人工智能更好地赋能人类美好生活。

为推动人工智能应用落地,2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》,截至2021年12月,国家新一代人工智能创新发展试验区已达17个。据测算,我国人工智能核心产业规模超过4000亿元,企业数量超过3000家。得益于海量数据处理带来的旺盛需求,丰富应用场景提供的试验土壤,我国在计算机视觉、语音识别等领域走在世界前列。在应用实践中锤炼、迭代和改进的技术,反过来又促进应用更加深化,从而形成技术进步与应用推广相互推进的良性循环。这是我国发展新技术的重要优势,过去人工智能产业发展受益于此,推动人工智能应用迈向更高水平,依然需要用好这一长处。

随着我国数字基础设施建设提速,更多潜在应用场景将会不断涌现。智能制造、智慧城市、智能矿山、智能供应链等,为拓展人工智能应用提供了广阔的舞台。就此而言,应当加快拓展应用场景,进行规模化市场探索,打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景。加速新技术落地,有助于保持我国人工智能发展的优势。挖掘更多应用场景,着力打通落地环节,推动人工智能与相关行业深度融合,人工智能应用必将发挥更大效用。

NeuroAI 的挑战:具身图灵测试

1950 年,艾伦·图灵提出“模仿游戏” ,用于测试机器所表现出的与人类相同、或无法区分的智能行为的能力。在那场比赛中,人类法官需要评估真人与受过训练、可以模仿人类反应的机器之间的自然语言对话。

图灵提出,相比于无法回答的“机器是否可以思考”问题,我们可以确定的是,机器的会话能力与人类能否区分。这当中隐含的观点是,语言代表了人类智能的顶峰,因此,能够对话的机器肯定是智能的。

在某种程度上,图灵是对的,但另一方面他也错了。

虽然没有 AI 能通过图灵测试,但近日,在大型文本库上训练的语言系统已经实现了有说服力的对话,这一成功在某种程度上也揭示了,我们容易将智力、能动性甚至意识归因于对话者。但同时,这些系统在某些推理任务上的表现仍然很差,这凸显了图灵忽视的一个事实,即智力远不止语言能力。

当前,自然语言处理(NLP)系统所犯的许多错误也说明了AI 对语义、因果推理和常识的根本缺乏。对这些模型而言,单词的意义在于它们在统计学上的共现性,而非现实世界的基础,所以即使是最先进的语言模型,尽管能力越来越大,但它们在一些基本的物理常识方面还是表现不佳。

最初制定的图灵测试并没有探究 AI 在与动物共享、以灵活方式理解物理世界的能力,只是建立一个简单的定性标准,以此来判断我们在构建 AI 方面取得的进展。而这当中的理解和能力,可能是建立在人类的感知和运动能力之上的,是通过无数代自然选择磨练出来的。

对此,作者在白皮书中提出了一个扩展的“具身图灵测试”(The Embodied Turing Test ),其中就包括了高级感觉运动能力,可将 AI 与人类和其他动物的交互进行基准测试和比较。

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