人工智能作為一種科學(xué)技術(shù)，在其發(fā)展過(guò)程中必然遵循自然科學(xué)規(guī)律，依賴其現(xiàn)實(shí)條件和發(fā)展機(jī)理，是可以被認(rèn)知和預(yù)測(cè)的。當(dāng)前，人工智能的具體技術(shù)路線多種多樣，未來(lái)發(fā)展充滿無(wú)限可能性，但其發(fā)展趨勢(shì)依然有“跡”可尋。

從大的方面看，主要有以下三種趨勢(shì)：

一是擁有高性能。新一輪基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的人工智能的爆發(fā)，很大程度上得益于算力的提升。沒(méi)有超級(jí)計(jì)算機(jī)算力的大幅提升，就不可能完成對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理任務(wù)。目前運(yùn)算能力世界排名第一的超級(jí)計(jì)算機(jī)為美國(guó)橡樹嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的“頂點(diǎn)”（Summit），浮點(diǎn)運(yùn)算速度可達(dá)20億億次/秒。然而，隨著芯片、能耗等因素的制約，超級(jí)計(jì)算機(jī)算力提升越來(lái)越困難，人們開始尋找其他替代方案，量子計(jì)算逐漸進(jìn)入人們視野。2017年5月，中國(guó)科學(xué)家研制出世界首臺(tái)超越早期經(jīng)典計(jì)算機(jī)的光量子計(jì)算機(jī)，并實(shí)現(xiàn)10個(gè)超導(dǎo)量子比特糾纏；2019年8月，浙江大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院物理研究所等科研團(tuán)隊(duì)合作開發(fā)出20個(gè)超導(dǎo)量子比特芯片。今年10月24日谷歌宣布，他們用一臺(tái)54位量子比特的量子計(jì)算機(jī)，在200秒內(nèi)就完成了目前世界最快超算需要計(jì)算1萬(wàn)年的計(jì)算任務(wù)。這初步顯示出量子計(jì)算顛覆性的算力水平，各界關(guān)注的“量子優(yōu)越性”已經(jīng)實(shí)現(xiàn)。盡管這一成就仍限定在特定領(lǐng)域，離實(shí)用通用還有很長(zhǎng)的路，但其意義重大，意味著人工智能的算力基礎(chǔ)可發(fā)生根本性改變，人工智能無(wú)疑將呈現(xiàn)高性能。

二是擁有通用性?，F(xiàn)行的人工智能在特定領(lǐng)域，如復(fù)雜計(jì)算、圖像識(shí)別、語(yǔ)音處理等方面，相關(guān)能力已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類。但其局限性也顯而易見(jiàn)，那就是無(wú)法相互通用，一個(gè)領(lǐng)域的人工智能到了另一領(lǐng)域，就會(huì)變成“人工智障”。解決人工智能的通用性問(wèn)題，必須發(fā)展強(qiáng)人工智能，使機(jī)器真正像人一樣去思考問(wèn)題。圖靈獎(jiǎng)獲得者朱迪亞·珀?duì)栐凇稙槭裁础芬粫性敿?xì)闡述了因果論，并將其區(qū)分為“關(guān)聯(lián)”“干預(yù)”“反事實(shí)推理”三個(gè)層面，指出當(dāng)前的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)只處于最低的第一層面，即弱人工智能階段。機(jī)器學(xué)習(xí)的方法很多，深度學(xué)習(xí)只是其中之一。第三層面“反事實(shí)推理”是人想象的產(chǎn)物，是人類的特有能力，即為強(qiáng)人工智能。珀?duì)柕囊蚬摓閺?qiáng)人工智能的研究打開了一扇窗，從理論上指明了人工智能發(fā)展的大體階段和努力方向，極有可能開辟算法理論創(chuàng)新發(fā)展的新境界。

三是擁有可靠性。未來(lái)人工智能必須具備良好的可解釋性，使其學(xué)習(xí)模式和相應(yīng)決策能夠被人類用戶所理解，進(jìn)而提升人們對(duì)人工智能系統(tǒng)的信任度。而現(xiàn)在的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)尚不能達(dá)到人們的期望和要求，即使有時(shí)機(jī)器已經(jīng)得出結(jié)論，用戶也常常不由自主地在心里打個(gè)問(wèn)號(hào)，覺(jué)得必須人工復(fù)檢一番才放心。特別是這些人工智能技術(shù)運(yùn)用到輔助決策時(shí)，人們的不完全信任感更會(huì)成倍增加。用戶的需求是人工智能技術(shù)發(fā)展的前進(jìn)動(dòng)力和必然指向?？梢灶A(yù)見(jiàn)，在不遠(yuǎn)的將來(lái)，人工智能各技術(shù)流派之間的交叉融合將更加深入，不同學(xué)科領(lǐng)域的交叉融合也將更加頻繁。通過(guò)取長(zhǎng)補(bǔ)短綜合各方面、各學(xué)科優(yōu)勢(shì)，有望達(dá)到人們對(duì)人工智能系統(tǒng)可靠性的要求。