人工智能從模塊上可分為感知、計(jì)算和控制三大部分，由表及里可分為應(yīng)用層、數(shù)據(jù)層、算法層、算力層，而隨著2012年芯片進(jìn)入28nm制程后的量子隧穿效應(yīng)導(dǎo)致摩爾定律失效，“每提升一倍算力，就需要一倍能源”的后摩爾定律或?qū)⒊蔀槿斯ぶ悄軙r(shí)代的核心驅(qū)動(dòng)邏輯，算力的發(fā)展將極大受制于能源。

當(dāng)前全球用于制造算力芯片的能源占全球用電量的約1%，可以預(yù)測(cè)在人工智能大規(guī)模普及的未來數(shù)十年后，該比例將會(huì)大幅提升至50%甚至90%以上。而全球如何在減少化石能源、提升清潔能源占比，從而確保減少碳排放遏制全球升溫的同時(shí)，持續(xù)提升能源使用量級(jí)，將推動(dòng)一系列能源技術(shù)革命。關(guān)于該方向的研究可參考我們的另一篇報(bào)告《碳中和：能源技術(shù)新革命》。

早在第一次科技革命之前260年，哥倫布地理大發(fā)現(xiàn)就使西班牙成為了第一個(gè)全球化霸主。蒸汽機(jī)驅(qū)動(dòng)英國(guó)打敗西班牙無敵艦隊(duì)，電力和兩次世界大戰(zhàn)使美國(guó)超過英國(guó)，信息技術(shù)又讓美國(guó)贏得和蘇聯(lián)的冷戰(zhàn)對(duì)抗，全球過了30年相對(duì)和平的單極霸權(quán)格局。

因此中國(guó)如果僅在現(xiàn)有技術(shù)框架中與歐美競(jìng)爭(zhēng)，只會(huì)不斷被卡脖子，事倍功半。只有引領(lǐng)下一代人工智能和碳中和能源技術(shù)科技革命浪潮，才能從全球競(jìng)爭(zhēng)中勝出。

盡管中國(guó)已經(jīng)躋身人工智能領(lǐng)域的大國(guó)，但是我們必須認(rèn)識(shí)到中美之間在AI領(lǐng)域仍然有著明顯的差距。從投資金額和布局上看，從2013年到2021年，美國(guó)對(duì)人工智能公司的私人投資是中國(guó)的2倍多。當(dāng)前美國(guó)AI企業(yè)數(shù)量領(lǐng)先中國(guó)，布局在整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈上，尤其在算法、芯片等產(chǎn)業(yè)核心領(lǐng)域積累了強(qiáng)大的技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)。更關(guān)鍵的是，盡管近年來中國(guó)在人工智能領(lǐng)域的論文和專利數(shù)量保持高速增長(zhǎng)，但中國(guó)AI研究的質(zhì)量與美國(guó)仍然有較大差距(集中體現(xiàn)在AI頂會(huì)論文的引用量的差距上)。

圖靈測(cè)試剛提出沒幾年，人們似乎就看到了計(jì)算機(jī)通過圖靈測(cè)試的曙光：1966年MIT教授Joseph Weizenbaum發(fā)明了一個(gè)可以和人對(duì)話的小程序——Eliza(取名字蕭伯納的戲劇《茶花女》)，轟動(dòng)世界。但是Eliza的程序原理和源代碼顯示，Eliza本質(zhì)是一個(gè)在話題庫里通過關(guān)鍵字映射的方式，根據(jù)人的問話回復(fù)設(shè)定好的答語的程序。不過現(xiàn)在人們認(rèn)為，Eliza是微軟小冰、Siri、Allo和Alexa的真正鼻祖。圖靈測(cè)試以及為了通過圖靈測(cè)試而開展的技術(shù)研發(fā)，都在過去的幾十年時(shí)間里推動(dòng)了人工智能，特別是自然語言處理技術(shù)(NLP)的飛速發(fā)展。

深度學(xué)習(xí)興起建立在以Geoffrey Hinton為代表的科學(xué)家數(shù)十年的積累基礎(chǔ)之上。簡(jiǎn)單地說，深度學(xué)習(xí)就是把計(jì)算機(jī)要學(xué)習(xí)的東西看成一大堆數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)丟進(jìn)一個(gè)復(fù)雜的、包含多個(gè)層級(jí)的數(shù)據(jù)處理網(wǎng)絡(luò)(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))，然后檢查經(jīng)過這個(gè)網(wǎng)絡(luò)處理得到的結(jié)果數(shù)據(jù)是不是符合要求——如果符合，就保留這個(gè)網(wǎng)絡(luò)作為目標(biāo)模型;如果不符合，就一次次地、鍥而不舍地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)設(shè)置，直到輸出滿足要求為止。本質(zhì)上，指導(dǎo)深度學(xué)習(xí)的是一種“實(shí)用主義”的思想。實(shí)用主義思想讓深度學(xué)習(xí)的感知能力(建模能力)遠(yuǎn)強(qiáng)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，但也意味著人們難以說出模型中變量的選擇、參數(shù)的取值與最終的感知能力之間的因果關(guān)系。

我們應(yīng)該從小重視培養(yǎng)孩子的溝通能力和情感發(fā)展，讓孩子有愛心，善共情，構(gòu)筑自己的優(yōu)勢(shì)。

另外在藝術(shù)、創(chuàng)新等領(lǐng)域，人工智能也只能起到輔助性作用，我們也應(yīng)該注重這方面對(duì)孩子的培養(yǎng)。

人工智能已成為國(guó)家戰(zhàn)略，也是歷史發(fā)展的必然趨勢(shì)，了解計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能相關(guān)的知識(shí)，訓(xùn)練邏輯思維，熟悉人工智能的思考方式，是新時(shí)代孩子的必經(jīng)之路。

通過三津村直貴的這本人工智能入門書《給孩子的人工智能通識(shí)課》，掌握人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)，了解人工智能未來走向，以便在生活中能抓住合適的契機(jī)，引導(dǎo)孩子對(duì)人工智能產(chǎn)生好奇和探索的興趣，也是在為孩子的美好未來盡一份力。