時間：2023-03-20 16:22:27
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截至目前，古典控制方法一直都無法被人工智能控制技術所取代。但是隨著時代的進步和發展，現代控制理論也日臻完善，人工智能軟件技術(包括遺傳算法、模糊神經網絡、模糊控制以及人工神經網絡等)逐漸取代了傳統的控制器設計常規技術。這些方法有著許多的共同之處:都要具備不同類型和數量的描述特性和系統的“apriori”技術。這些方法都有著顯著的優勢，所以工業界都做出了不斷的嘗試，旨在進一步開發和使用這類方法，但是工業界又急于開發該系統，從而使其性能更加優異，系統更加簡單、易操作。直流傳動的控制程序較為簡單，在過去得到了較為廣泛的應用。但是不可忽視的是，它們有著難以克服的限制性因素，而且隨著DSP技術的不斷進步和發展，直流傳動的優勢逐漸隱沒，性能更高的交流傳動逐漸取代了直流傳動。但近幾年，部分廠商逐漸改良工藝，更高性能的直流驅動產品涌入市場，但是人工智能技術卻鮮少提及。在未來幾年，使用人工智能的直流傳動技術將在更大范圍內得到推廣和普及。
交流傳動瞬態轉矩具備較高的使用性能，它有著較強的控制性，僅次于直流電機。目前，直接轉矩控制(DTC)和矢量控制(VC)是比較常見的高性能交流傳動控制方法。當前，不少廠商都順應市場形勢，相繼推出了矢量控制交流傳動產品，而且無速度傳感器的矢量控制產品也大量上市。在性能較高的驅動產品中廣泛使用AI技術，將會進一步提高產品的使用性能，截至目前，僅有兩個廠家在其生產的產品中運用人工智能(AI)控制器。而在十五年前，日本和德國的研究人員提出了直接轉矩控制這一概念，經過了十年的發展演變過程，ABB公司面向市場，將直接轉矩控制的傳動產品引入市場，讓人們能夠直接感受直接轉矩控制的優勢，從而開展相關的研究?？梢灶A見，人工智能技術將會運用到直接轉矩控制中，常規的電機數學模型將會被替代，從而退出市場。
人工智能控制器主要分三種類型，即:增強學習型、非監督型和監督型。當前，常規的監督學習型神經網絡控制器的學習算法和拓撲結構已基本成型，這在一定程度上限制了此種結構控制器的生產和使用，導致計算機計算時間增長，而且常規非人工智能學習算法在具體應用上效果不明顯。而要克服這些困難，最好的辦法就是采用試探法和適應神經網絡。常規模糊控制器的模糊規則表和規則初值是“a－priori”型，這加劇了調整難度。假若該系統無有效的“a－priori”信息作為支撐，那么將導致系統陷入癱瘓。而要有效克服此類缺陷和困難，就可以運用自適應模糊神經控制器，保證系統的正常運轉。
二、電力系統中的智能控制
當前，世界各地的專家和學者都將眼光聚焦于智能控制理論的研究，研究表明，只要合理運用智能系統，就能在很大程度上提高電力系統控制水平，推動我國電力傳動系統步入新的階段。市面上廣泛使用的交直流傳動系統在控制技術和手段上已日臻成熟，閉環控制、矢量控制都有著較好的運用前景。PID控制法作為最新的控制方法，能較好地完成數學建模需承擔的控制任務，但是在具體實踐中，電力傳動系統表現出較強的不穩定性，隨工作狀態的變化，電機參數也不斷變化著，這加劇了傳統建?？刂频碾y度。
以上論證說明：人工智能技術可以在人類隱性智慧定義的工作框架內模擬人類顯性智慧（人類智能）生成知識，創建主客雙贏的策略解決各種復雜問題。而這是現今其他各類技術做不到的。不過，由于在人工智能系統工作的基本過程中，（1）中客觀存在各種不確定性，人類給定的知識未必能夠理想地體現客觀規律，也未必能夠完全滿足求解問題的需要，（2）中人類預設的求解目標也不見得完全合理，（3）中人工智能系統各個環節必然存在各種不理想性。因此，人工智能系統對人類顯性智慧能力的模擬不可能完全到位，人工智能系統提供的問題解答也有可能不如人類自己求出的解答。換言之，人工智能系統所模擬的人類顯性智慧能力，原則上不可能超過人類自己的顯性智慧能力。如果說人工智能系統確實也有超人的地方，那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素，而不可能是顯性智慧中的智慧品質。至于一些人所宣傳的機器超越人類甚至機器淘汰人類的說法，是沒有根據的。無論是人工智能系統，還是其他各種機器系統，它們共同的問題之一是：機器沒有生命，沒有目的，不可能自主發現應當解決的實際問題，不可能自主形成機器的智慧，尤其不可能無中生有地形成超越人類和淘汰人類的荒唐愿望，因此更不可能產生淘汰人類或滅絕人類的行為。
2人工智能與信息技術的關系
圖2的人工智能系統模型表明，完整的人工智能技術系統必須具有如下環節：信息獲?。ǜ兄⑿畔鬟f（通信）、信息處理（計算）、知識生成（認知）、策略創建（決策）、策略執行（控制）以及反饋學習優化等基本技術系統，這正像“人”這個智能系統必須具有感覺器官（信息獲?。?、傳輸神經系統（信息傳遞）、思維器官（信息處理、知識生成、策略創建）以及執行器官（策略執行）。 其中傳感（感受信息）、通信（傳遞信息）、計算（處理信息）、控制（執行信息）等技術屬于信息技術。可見，人工智能系統是一個全局整體，其中包含著傳感、通信、計算、控制等信息技術環節；這正像人這個智能系統是一個全局整體，其中包含感覺器官、傳輸神經、丘腦和執行器官這些信息器官。如果把人工智能系統稱為完整的人工智能系統，而把其中的知識生成和策略創建稱為核心人工智能系統，那么，則有：完整的人工智能系統＝核心人工智能系統＋信息技術系統其中，核心人工智能系統處于完整人工智能系統的核心，處理知識和智能層次的問題；信息技術系統處于完整人工智能系統的外周，處理信息層次的問題，同時擔任核心系統與外部環境之間的兩端接口：一端是從環境獲取本體論信息（傳感），另一端是對環境施加智能行為（控制）。這就表明，信息技術系統提供給人類的服務主要是方便快捷的信息共享，而不可能提供如何認識事物本質的服務（因為這需要知識），更不可能提供如何解決問題的服務（因為這需要智能策略）[2]。
3“新型”信息技術
近十多年來，先后出現了大數據、云計算、物聯網、移動互聯網以及各種互聯網的應用技術。人們把它們稱為“新型”信息技術或“新一代”信息技術。深入分析可以發現，這些新型信息技術的核心技術正是核心人工智能系統的知識生成和策略創建技術。不妨以大數據技術為例加以說明。圖3表示了大數據技術系統的工作流程。由于有著多種來源、多種背景以及多種格式，大數據通常是病態結構或不良結構的大規模數據集合，其中可能包含垃圾、病毒和黑客攻擊程序。因此，如圖3所示，大數據技術的第一個環節就是智能分類：把無用的數據識別分類出來加以過濾和抑制，把有用的數據按照某些特征進行分類，再分門別類地送到恰當的云計算（和云存儲）系統，進行相應的信息處理，為知識生成（知識挖掘）做好必要的準備。通過知識挖掘生成了足夠的知識之后，才可以把這些知識（結合求解目標）轉換成為用來解決問題的智能策略。其中，智能分類、知識挖掘和策略創建都是人工智能的基本技術?？梢?，如果沒有這些人工智能技術，大數據就只能是數據，而不可能轉換成為有用的知識和可以用來解決問題的智能策略。
由此可知，大數據技術的核心就是人工智能技術，可以把它比較確切地稱為面向大數據的智能技術。而把它稱為新型信息技術則沒有真正抓住大數據技術的要害和本質，模糊了人們對大數據技術和人工智能技術的認識，不利于大數據技術的研究和發展，也不利于人工智能的研究和應用。真正的智能物聯網模型不是別的，正是圖2所示的模型。如圖2所示，只要在綜合知識庫內設置“對物控制的目標”，那么“外部世界的物”的信息就經由傳感器獲得，經過通信系統傳送到計算系統并在這里進行必要的處理即把信息變成適用的信息，接著由認知系統轉換成為知識，然后由決策系統根據控制目標把信息和知識轉換成為智能策略，智能策略再經通信系統傳到執行系統之后轉換成為智能行為反作用于所關注的“物”，使它的狀態符合預設的目標。近來人們在密切關注著“互聯網＋”。其實，“互聯網＋”可以有兩種不同的理解。一種理解是當前人們所關注的互聯網推廣，這里的“＋”就相當于信息化的“化”，就是互聯網的各種應用。另一種更有意義的理解則把“互聯網＋”理解為互聯網升級，就是把以計算機為終端的現有互聯網升級為以人工智能系統為終端的智能互聯網。這就是2015年全國兩會期間全國政協委員的“中國大腦”提案。應當認為，互聯網推廣,即把互聯網應用到各行各業是完全必要的，這是信息化建設的正常要求。但是，從信息化建設的發展大勢來看，互聯網升級即把當前常規互聯網升級為智能互聯網則更為必要，這將為中國信息化建設注入更為強大的新活力，是轉變經濟發展方式的需要，是國民經濟產業升級的需要。綜上所述，大數據技術、云計算技術、智能物聯網技術，其實都是人工智能技術的相關具體應用?？梢赃@么說，如果沒有人工智能技術，單憑信息技術很難有效地應對大數據和物聯網以及未來更多更復雜的技術挑戰。
4結束語
人工智能是近年來隨著計算機技術的不斷發展的一個學科分支，是新興的高科技技術。人工智能與納米科學以及基因工程被人們稱之為二十一世紀的三大尖端科技。人工智能的研究范圍涉及較廣，在諸多不同的領域都有涉及，比如：數學、認識科學、哲學、心理學以及計算機科學等多門學科，不同學科領域以人工智能為信息交流平臺，進行相互的影響滲透，進而形成一門具有綜合性質的科學。因此，人工智能也可以稱之為社會科學與自然科學的交叉科學。人工智能主要是通過對計算機的研究，對人的某些思維以及智能行為進行模擬的學科，其主要被應用在專家系統、語言的理解、智能控制、遺傳編程機器人工廠以及機器人技術等方面。一般而言，對于人工智能的研究的主要目的就是讓機器代替人做一些復雜的工作。電氣工程的研究長久以來都局限在電氣化的方面，隨著現代化科學技術的進步以及信息計算機技術的發展，電氣工程自動化中逐漸向人工智能的趨勢發展，通過引入人工智能進入電氣工程自動化的領域，對人類大腦進行模擬并進行數據與信息的分析、收集、處理以及反饋，經過信息的自動化生產，進而提高電氣工程的生產效益，進而推動電氣工程產業結構的優化與升級。
2.人工智能在電氣工程自動化中的應用
2.1人工智能在電氣產品優化設計中的應用在電氣工程運行過程中，進行電氣設備的設計是十分復雜的，其設計不但對電氣自動化的各個專業學科與內容有所設計，而且要求電氣設備設計人員具有較高的專業文化知識以及豐富的設計經驗，進行電氣設備的設計只有把電氣知識、經驗以及科學進行有機的融合，才能夠對電氣產品的科學性有所保障。人工智能在電氣產品設計中的應用有效的對一些依靠人腦無法迅速解決的復雜計算以及模擬過程進行解決，進而大大的縮短了產品設計的周期，提高電氣工程的工作效率，并且設計出的電氣產品極具科學性與實用性。專家系統對于電氣工程的開發性設計有積極的意義，而遺傳算法主要應用于產品的優化設計，在進行產品設計的過程中，要求設計人員應該具備設計經驗以及較強的智能軟件應用的能力，從而便于依據不同情況的沾邊選擇不同的算法對產品進行高質量的設計。
2.2人工智能在電氣設備故障診斷中的應用在進行電氣設備故障的診斷時，電氣企業通常會使用人工智能中的人工神經網絡、模糊理論以及專家系統的引用，其應用診斷的范圍包含：發電機、電動機、變壓器等的故障診斷。在電氣設備中，電氣工程遇到故障問題時，所呈現的現象是相對復雜的，運用傳統的處理技術很難對問題進行及時準確的查找與判斷，人工智能技術對于這種問題科技進行高效的解決，例如：當發電機的設備出現故障時，故障所呈現的不確定性、復雜性以及非線性的特征都是可以通過人工智能中的專家系統以及模糊理論進行綜合的處理，人工智能技術大大的提升了電氣設備故障診斷的準確性。
2.3電氣工程運行過程中的智能控制目前，在電氣工程的自動化中智能控制的應用已經十分廣泛，逐漸的發展成為電氣工程自動化領域中的未來趨勢。由于電氣設備的控制工作比較復雜且極具綜合性，對控制系統的技術含量以及計算的精確度都有比較高的標準，通過對人工智能中的模糊理論、人工神經網絡以及專家系統的綜合應用，有效的提高了電氣設備的計算精度以及計算速度，不僅有利于節約電氣企業的資源，而且對實現電氣企業資源的優化配置具有積極的意義。
2.4人工智能在電力系統中的應用在電力系統中應用比較普遍的人工智能主要有：啟發式探索、專家系統、人工神經網絡以及模糊理論。其具體的應用主要表現為：一是，專家系統。作為一個十分復雜的程序系統，專家系統集知識、規則以及經驗于一體，主要工作程序是通過運用電氣系統中某領域的專業經驗以及專業知識對所遇問題進行分析與判斷，接著進行專家決策的模擬，對需要專家解決的問題進行處理，而且在專家系統的使用過程中，應該依據現實情況對系統中的知識庫、數據庫以及規則庫的信息與數據進行更新，從而使用電力系統的應用需要。二是，人工神經網絡。其學習的方式十分靈活，存儲方式也是呈現分布式，在大規模的信息處理中得到廣泛的應用，人工神經網絡具有較強的識別與分類能力，對與模型進行合理的分類并進行科學的選擇，同時其與元件進行關聯分析相結合能夠對復雜的電力系統進行故障的診斷，而且能對故障進行識別與定位。三是，模糊理論。模糊理論主要應用于系統規劃、潮流計算以及模糊控制之中。有利于操作界面的優化以及工作流程的簡化，而系統可以進行自動日志與報表的生成與保存，進而提高系統日常操作的效率，對系統的安全運行具有積極的作用。
3.總結
關鍵詞：人工智能計算機技術
一、人工智能的定義
“人工智能”(ArtificialIntelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。人工智能是指研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機，人工智能的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。
人工智能理論進入21世紀，正醞釀著新的突破，人工智能的研究成果將能夠創造出更多更高級的智能“制品”，并使之在越來越多的領域超越人類智能，人工智能將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大貢獻。
二、人工智能的應用領域
1.在管理系統中的應用
(1)人工智能應用于企業管理的意義主要不在于提高效率，而是用計算機實現人們非常需要做，但工業工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談談人工智能在企業管理中的應用》一文中劉玉然指出把人工智能應用于企業管理中，以數據管理和處理為中心，圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題數據庫，而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。換句話說，就是將企業各部門的數據進行統一集成管理，搭建人工智能的應用平臺，使之成為企業管理與決策中的關鍵因子。
(2)智能教學系統(ITS)是人工智能與教育結合的主要形式，也是今后教學系統的發展方向。信息技術的飛速發展以及新的教學系統開發模式的提出和不斷完善，推動人們綜合運用超媒體技術、網絡基礎和人工智能技術區開發新的教學系統，計算機智能教學系統就是其中的典型代表。計算機智能教學系統包含學生模塊、教師模塊，體現了教學系統開發的全部內容，擁有著不可比擬的優勢和極大的吸引力。
2.在工程領域的應用
(1)醫學專家系統是人工智能和專家系統理論和技術在醫學領域的重要應用，具有極大的科研和應用價值，它可以幫助醫生解決復雜的醫學問題，作為醫生診斷、治療的輔助工具。事實上，早在1982年，美國匹茲堡大學的Miller就發表了著名的作為內科醫生咨詢的Internist2Ⅰ內科計算機輔助診斷系統的研究成果，由此，掀起了醫學智能系統開發與應用的。目前，醫學智能系統已通過其在醫學影像方面的重要作用，從而應用于內科、骨科等多個醫學領域中，并在不斷發展完善中。
(2)地質勘探、石油化工等領域是人工智能的主要作用發揮領地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發制成礦藏勘探和評價專家系統“PROSPECTOR”，該系統用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等，是工業領域的首個人工智能專家系統，其發現了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。
3.在技術研究中的應用
(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領域中，目前主要廣泛采用專家系統方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質、形狀和大小進行判斷和歸類；專家運用超聲無損檢測儀器，以其高精度的運算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動，減少了任務因素造成的無擦，提高了檢測的可靠性，實現了超聲檢測和評價的自動化、智能化。
(2)人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發展，網絡技術的安全是我們關心的重點，因此我們必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更，大力發展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的AI技術，開發更高級AI通用和專用語言，和應用環境以及開發專用機器，而與人工智能技術則為我們提供了可能性。
三、人工智能的發展方向
1.專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域，它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統。近年來，在“專家系統”或“知識工程”的研究中已出現了成功和有效應用人工智能技術的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識，所以才能達到優異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現和應用這些知識，也應該能解決人類專家所解決的問題，而且能幫助人類專家發現推理過程中出現的差錯，現在這一點已被證實。
2.智能信息檢索技術的飛速發展。人工智能在網絡信息檢索中的應用，主要表現在:(1)如何利用計算機軟硬件系統模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術。(2)由于網絡知識信息既包括規律性的知識，如一般原理概念，也包括大量的經驗知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素對其進行推理，需要利用人工智能的研究成果。
3.SOAr是一種通用智能體系結構，其始終處在人工智能研究的前沿，已顯示出強大的問題求解能力，它認為機器人的開發是人工智能應用的重要領域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機器人不涉及抽象的描述，而是處在直接影響系統的行為的境地。(2)具體化機器人有軀干，有直接來自周圍世界的經驗，他們的感官起作用后會有反饋。(3)智能的來源不僅僅是限于計算裝置，也是由于與周圍進行交互的動態決定。(4)浮現從系統與周圍世界的交互以及有時候系統的部件間的交互浮現出智能。目前，國內外不少學者都對機器人足球系統頗感興趣，足球機器人涉及機器人學、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領域。足球機器人系統本身既是一個典型的多智能體系統，是一個多機器人協作自治系統，同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標準的實驗平臺。
參考文獻：
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[6]馬秀榮，王化宇.簡述人工智能技術在網絡安全管理中的應用[J].呼倫貝爾學院學報，2005，(4).
機械電子產品雖然結構相對簡單化，沒有摻雜過多的運動元件或者部件，但是它的內部結構是非常復雜的，若想要產品的性能得到提高，就必須將傳統落后的笨探究機械電子工程與人工智能的關系姚磊河北農業大學機電工程學院河北保定071000重機械面貌徹底拋棄，縮小物理體積。由于機械電子工程所涉及和利用到的內容非常廣泛，所以電子機械工程是一種具有極強綜合性的學科。機械電子工程的基礎是傳統機械工程，同時充分利用計算機的輔助作用，來強化機械電子工程的核心力量。這使得機械電子工程與其他學科相比較而言更能體現出科學性，并且能夠保證滿足系統配置方面的設計需求。機械電子工程充分利用到專業設計模板來完善機械電子設備，發揮設計應用中的模板作用，這樣有利于保證機械電子工程設計能夠順利進行。機械電子工程產品在設計結構方面較為簡單，并且元件利用數量也是相對較少的。所以在這種情況下，要通過持續提升產品性能，強化機械電子產品質量，優化機械電子產品的結構，來滿足消費者的更多需求。
2人工智能的定義及特點
何為人工智能，人工智能是一門綜合了計算機科學、信息論、控制論、神經生理學、語言學、心理學、哲學等多門學科的交叉性學科，是21世紀最偉大的三大學科之一。人工智能的發展其實經歷了一段非常漫長的歷程，人工智能在計算機開始發展的初期就已經被應用到了各個方面，只是它在起初所發揮的作用相對而言是非常小的，并沒有得到足夠的重視或者引起足夠的注意。但是隨著時代的進步，人工智能已經擺脫了過去相對弱小的形象，發生了翻天覆地的變化，得到了很大的改善。人工智能發生的這些轉變正是人類對計算機的應用和熟悉程度的轉變。信息時代的趨勢已經使人工智能技術得到了很大的強化，在社會中的地位也越來越重要。機械電子工程的發展需要依靠人工智能的力量和支撐，相信隨著人們對人工智能更加深入的研究，人工智能模仿人類思維的能力定會越來越強大。只有對人工智能不斷創新和改善，才能在計算機語言理解和應用方面得到更大的進步，才能更加符合機械電子工程的發展需求。
3機械電子工程與人工智能的關系
機械電子工程在應用上不穩定主要表現在系統輸入輸出的問題，即利用數學方程來建立模型，并且依靠人工智能來完成對傳統知識學習的更新，這種解析數學的相關方式在機械電子工程中的應用是非常廣泛的。傳統機械工程方式的應用是非常簡單的，但是隨著時代的發展和科學技術的進步，新時期出現的機械電子工程系統在處理各種問題時是相對復雜的，會通過配置多種系統對信息類型來進行區分。但是人工智能在機械電子工程領域還存在著一些不確定的因素，在計算機電子工程中，人工智能信息處理的方式主要采用的是解析數學措施，其應用方式主要是利用網絡神經系統對網絡系統進行合理安排，將神經系統迷你成人腦的結構，根據相關數字所傳達出來的信號，對已經搜集到的資源進行參數分析。其實，人工智能在機械電子工程中的應用是有差異的，這種差異性也是人工智能的一種特點，沒有辦法對網絡系統進行有效的描述，同時在建設系統資料庫的過程中進行嚴密數學分析，在分析過程中若是出現錯誤會直接影響到網絡系統的建設，甚至導致網絡系統的崩潰。創新工程方式，加強人工智能信息的服務建設是保證機械電子工程能夠順利開展和進行的關鍵。隨著時代的發展和人民日益增長的需求，生活方式的單一性早已不能滿足社會的發展需求速度。不斷完善的綜合性人工智能系統必將會使生產模式發生轉變。利用模型推理系統和神經網絡系統的優勢來補充綜合性人工智能，逐步完善機械電子工程的發展，網絡系統得到完善的必然結果就是模型推理系統。同時，模型推理系統也是二者功能性融合的重要體現。人工智能通過網絡信息資源進行完整性表達，完善機械電子和人工智能的密切關系。
4結束語
自二十世紀九十年代以來，意識問題受到高度關注，眾多的哲學家、心理學家與神經科學家在此領域開展深入的研究工作。與此同時，人們也開始使用計算方法試圖讓機器裝置擁有意識能力。這類研究逐漸被稱為“機器意識”的研究。早期有關機器意識的研究比較初步，研究工作較少得到學術界的認同，甚至早些年提到“機器意識”還有不合時宜的顧慮。
盡管哲學上關于“機器意識”有著不同觀點的爭論，但隨著研究工作的不斷深入，一些有遠見的專家學者開始充分認識到開展機器意識研究的重要意義，并專門撰文進行了精辟論述。比如，英國皇家學院電子工程系的Aleksander教授根據學術界從上世紀九十年代到本世紀對機器意識態度的轉變，指出機器意識的影響與日俱增，并預計了機器意識對科學與技術發展的潛在影響，特別是在改變人們對意識的理解、改進計算裝置與機器人概念等方面的貢獻尤為重大。
無獨有偶，美國伊利諾伊大學哲學系Haikonen教授則專門撰文強調機器意識是新一代信息技術產業發展的新機遇，他認為新產品與系統的發展機會起因于信息技術的發展，而現有的人工智能基于預先編程算法，機器與程序并不能理解其所執行的內容。顯而易見，不考慮意識就沒有對自身行為的理解，而機器意識技術的涌現可以彌補這一缺失，因此機器意識技術可以為信息技術產業的發展提供新的契機。意大利巴勒莫大學機器人實驗室的Chella教授則指出，開展機器意識不僅是一種技術挑戰，也是科學和理論上開展人工智能和機器人研究的新途徑。最近，土耳其中東技術大學的G?k和Sayan兩位學者進一步認為，開展機器意識的計算建模研究還有助于推進對人類意識現象的理解，推動構建更加合理的意識理論。
上述這些學者的論述，無疑說明，機器意識研究不但對深化人工智能的研究有著重要的推動作用，對從科學上解釋神秘的意識現象也同樣具有非同尋常的意義。正因為機器意識研究有著如此重要的科學意義和推動未來信息技術革新的潛在價值，隨著最近十年的研究發展，該領域已經成為學界廣泛關注的熱點。與此同時，數量相當可觀的研究成果和實驗系統已逐步形成，有些成果已經被運用到實際機器認知系統的開發之中。機器意識研究已經成為了人工智能最為前沿的研究領域。
機器意識研究的現狀分析
2006年之前的有關機器意識的研究狀況，英國皇家學院電子工程系的研究團隊已經做過了比較全面的綜述。因此，我們這里主要就在此之后國際上有關機器意識的研究概況和發展趨勢進行分析。據我們的文獻檢索，截止到2015年底，在機器意識研究領域發表過的學術論文超過350余篇，其中最近十年發表的論文占了一半以上。歸納起來，由于對意識的哲學解釋不同，目前機器意識方面的主流研究往往是以某種意識科學理論為出發點的具體建模研究和實現。由于涉及到的文獻過多，無法一一列舉，我們僅就一些影響較大的典型研究進行分析。
在意識科學研究領域，一種較早的理論觀點是用量子機制來解釋意識現象，這樣的出發點也波及到有關機器意識建模的研究。利用量子理論來描述意識產生機制的有效性并不是說物質的量子活動可以直接產生意識，而是強調意識產生機制與量子機制具有跨越尺度的相似性。近年來，意識的量子模型發展又有了新的動向。比如，作為量子意識理論的進一步發展，中國科學院電子學研究所的高山(Gao Shan)提出了意識的一種量子理論，研究了量子塌縮與意識之間的關系，假定量子塌縮是一種客觀的動態過程。日本Akita國際大學的Schroeder另辟蹊徑，在構建統一意識模型中不涉及量子力學的量子相干性方面做出了全新的探索，主要目標是說明現象意識能夠依據量子力學的物理解釋，用量子力學的形式化代數性質來描述。此外，俄羅斯Lebedev物理研究所的Michael B. Mensky利用意識的量子概念提出了一種主觀選擇的數學模型，說明意識和超意識的特性如何能夠通過簡單的數學模型給出。當然，更多的是有關意識量子機制描述的可能性爭論，正反兩方面的觀點都有。特別是在2012年的Physics of Life Reviews第9卷第3期，以Baars和Edelman所著論文“Consciousness， biology and quantum hypotheses”為核心，10余名相關領域的學者分別撰文對是否能夠通過量子機制來描述意識現象展開了多方位的辯論。最近，Susmit Bagchi從分布式計算的角度，較為全面地討論了生物演化與量子意識之間的關系。遺憾的是，迄今為止，學術界對此問題尚未達成一致的結論。
在機器意識研究中，第二種有重大影響的理論觀點就是全局工作空間理論。全局工作空間理論(Global workspace theory)是由美國加利福尼亞大學圣地亞哥分校神經科學研究所的Baars研究員1988年提出的意識解釋理論。在該理論的指導下，由Baars、Franklin和Ramamurthy等人組成的研究團隊開展了長達20多年的機器意識研究工作，最終開發完成了LIDA認知系統。
LIDA(Learning Intelligent Distribution Agent)是在該研究團隊等人早期開發的IDA(Intelligent Distribution Agent)基礎上發展起來的，主要依據Baars全局工作空間理論，采用神經網絡與符號規則混合計算方法，通過在每個軟件主體建立內部認知模型來實現諸多方面的意識認知能力，如注意、情感與想象等。該系統可以區分有無意識狀態，是否有效運用有意識狀態，并具備一定的內省反思能力等。從機器意識的終極目標來看，該系統缺乏現象意識的特征，比如意識主觀性、感受性和統一性均不具備。
指導機器意識研究的第三種重要理論觀點是意識的信息整合理論。意識的信息整合理論是美國威斯康星—麥迪遜大學精神病學的Tononi教授1998年提出的。自該理論提出以來，不少研究團隊以信息整合理論為依據，采用神經網絡計算方法來進行機器意識的研究工作。其中，典型代表有英國Aleksander教授的研究團隊和美國Haikonen教授的研究團隊所開展的系統性研究工作。英國皇家學院的Aleksander教授領導的研究團隊長期開展機器意識的研究工作，發表相關論文30余篇。早期的研究主要給出了有關意識的公理系統及其神經表征建模實現，比較強調采用虛擬計算機器來建模意識。最近幾年，Aleksander研究團隊采取仿腦策略，強調信息整合理論的運用，建立了若干仿腦(brain-inspired)意識實現系統，更好地實現了五個意識公理的最小目標。美國伊利諾伊大學哲學系Haikonen教授的研究團隊則主要采用聯想神經網絡來進行機器意識系統的構建工作。自1999年以來，該團隊開展了富有成效的研究工作。Haikonen教授在所提出的認知體系模型的基礎上，構建了一個實驗型認知機器人XCR-1系統。應該說，雖然Haikonen所開展的機器意識研究的出發點是為了揭示意識現象本性，但他的成果卻是目前機器意識研究領域最為典范的工作之一。
在意識科學研究中，也有學者將人類的意識能力看作是一種高階認知能力，提出意識的高階理論。在機器意識研究中，以這樣的高階理論為指導，往往會采用傳統的符號規則方法來建立某種具有自我意識的機器系統。其中，一個比較系統的研究工程就是意大利巴勒莫大學機器人實驗室的Chella教授用10年時間開發的Cicerobot機器人研究項目。該機器人實現了一種自我意識的認知結構機制，該機制主要由三個部分構成：亞概念感知部分、語言處理部分和高階概念部分。通過機器人的高階感知(一階感知是指對外部世界的直接感知，高階是對機器人內部世界的感知)，就形成了具有自我反思能力的機器人。這項研究工作的主要特點是將邏輯形式化方法與概念空間組織相結合，強調對外部事物的一種心理表征能力，并對外部環境進行內部模擬。在高階認知觀點的自我意識建模研究方面，另一個做出突出貢獻的是美國喬治梅森大學的Samsonovich教授率領的研究團隊。該團隊經過10余年的研究，開發了一個仿生認知體系GMU-BICA(George Mason University-Biologically Inspired Cognitive Architecture)。在該系統中定義的心理狀態不但包含內容，還包含主觀觀察者，因此該系統擁有“自我”意識的主觀能力。系統實驗是利用所提出的認知結構模型來控制虛擬機器人完成一些簡單的走迷宮活動，機器人可以表現出具有人類意識所需要的行為。相比而言，與Cicerobot機器人強調自我意識是反思能力的概念不同，GMU-BICA系統則將自我意識理解為“自我”的意識。當然，不管是Cicerobot還是GMU-BICA，這樣的高階認知模型往往對心理掃視、主觀體驗與統一意識等意識本質方面的表現兼顧不足。
除了上述介紹的這些有代表性的研究外，對于機器意識研究而言，還有如何判定機器具有意識能力的檢驗問題，這是目前機器意識研究領域十分重要的一個方面。顯然，要判斷開發的機器意識系統是否真正具備預期的意識能力，就需要開展相應的意識特性分析、評判標準建立以及檢測方法實現等方面的研究工作。在這方面，由于目前對意識現象的認識存在許多爭議，對于意識評測特性分析方面也難以有統一的認識。因此，目前的機器意識特性需求分析也比較零散。倒是在評判標準的建立方面，西班牙卡洛斯三世馬德里大學計算機科學系Arrabales教授的研究團隊做出了比較系統的研究。該團隊自2008年開始就在這方面開展意識特性分析，給出了計算人工意識的一種量化測量方法ConsScale以及對感受質的功能性刻畫。之后，該團隊又進一步提出了ConsScale的修訂版，并討論了在機器中產生感受質和現象意識狀態的可能性。最終，該團隊成功構建了CERA-CRANIUM認知體系(采用意識全局工作空間理論建模)來檢驗產生的視覺感受質以及實現的內部言語。所有的這些成果為機器意識能力的初步檢測提供了一種實用的標準。當然，也有將鏡像認知看作是機器擁有自我意識能力的一種檢測標準，該理論的依據是人類和其他一些動物能夠在鏡子中認出自己，這一能力被看作是擁有自我意識的明證。因此，Haikonen認為在鏡像中的自我識別，即鏡像測驗，也可以用來確認機器潛在的自我意識能力。于是，在意識能力檢測方法的研究中，許多研究工作都是通過鏡像測試來確定意識能力的。但也有研究認為，鏡像測驗并不能證明意識能力的存在，要證明機器具有意識能力還需要通過更加復雜的測驗。比如，Edelman就提出三種意識檢驗的途徑，即意識的語言報告、神經生理信號以及意識行為表現。
總而言之，機器意識的研究主要圍繞量子涌現機制、全局工作空間、信息整合理論、意識高階理論以及意識能力檢測這五個方面展開的。從研究的策略來看，主要分為算法構造策略(Algorithm)與仿腦構造策略(Brain-Inspiration)兩種途徑。從具體的實現方法上，主要可以分為三類：一是采用類神經網絡的方法；二是采用量子計算方法；三是采用規則計算方法。雖然經過20多年的發展，機器意識的研究取得了眾多的研究成果，但相對于人類意識表現方面，目前機器意識能力的表現還是非常局限的。根據筆者以及土耳其中東技術大學的G?k和Sayan發表的論文，目前機器意識系統主要具備的能力都是功能意識方面的，偶爾涉及自我意識和統一性意識(很難說是否真正實現了)。可見，意識計算模型的研究還有很長的路要走，特別是關于內省反思能力、可報告性能力、鏡像認知能力、情感感受能力以及主觀性現象等，這些方面更加需要進一步的研究和探索。
人類意識能力的唯識學分析
人類意識能力的基礎是神經活動，盡管神經活動本身是意識不到的，也不是所有的神經活動都能產生意識，但神經活動卻能夠產生有意識的心理活動，這便形成了人類的意識能力。
根據現有的相關科學與哲學研究成果，人類意識的運行機制大致是這樣的：物質運動變化創生萬物，生物的生理活動支持著神經活動，神經活動涌現意識(有意識的心理活動)，意識感受生理表現并指導意向性心智活動的實現，從而反觀認知萬物之理。除了心理活動所涉及的神經系統外，主要的心理能力包括感覺(身體感受)、感知(對外部事物的感知能力，包括視、聽、味、嗅、觸)、認知(記憶、思考、想象等)、覺知(反思、意識、自我等)、情感(情緒感受)、行為(意志、愿望、等)、返觀(禪觀、悟解)等。
必須強調的是，迄今為止，對有意識的心理能力最為系統解析的學說體系并非是現在的腦科學研究，而是起源于古印度的唯識學。唯識學所研究的對象就是心識問題，相當于本文界定的有意識的心理活動。如圖1所示，其理論體系主要包括五蘊八識的心法體系。
第一，前五識歸為色蘊，對應的心法稱為色法，相當于當代心理學中的感知，其意識的作用稱為五俱意識(所謂“俱”，就是伴隨)。如果這種感知是真實外境的感知，則其伴隨性意識稱為同緣意識；如果是有錯覺的感知，則稱不同緣意識；如果這種感知活動產生后像效應，則稱為五后意識(屬于不相應法)。一般而言，色蘊對應的心理活動都是有意向對象的，因此屬于意向心理活動。
第二，受蘊是一種心所法(具體的心理能力)，主要是指身體與情感狀態的感受。注意這里要區分身識中的身體狀態感受與色蘊是完全不同的心理能力，身識相當于觸覺，是一種感知能力，而身體狀態的感受不是感知能力，而是感受身體疼痛、暖冷等的體驗能力。受蘊的心理活動，雖然具有意識，但不具有意向對象，因此不屬于意向性心理活動。
第三，想蘊是另一種心所法，用現代認知科學的話講，就是狹義的思維能力，如思考、記憶、想象等，屬于認知的高級階段，顯然是屬于意向性心理活動。
第四，行蘊也是一種心所法，主要指一切造作之心，用現代認知科學的話講，如動機、欲望、意愿、行為等。唯識學中的“行”，與“業”的概念相互關聯，一般分為三種，即身業(行動)、語業(說話)和意業(意想)，但都強調有意作為的方面，因此行蘊也屬于意向性心理活動。
第五，識蘊是整體統一的心法，更加強調的是后兩識(第七末那識、第八阿賴耶識)的心法，現代西方的認知科學尚無對應的概念。主要強調的是自我意識，特別是返觀能力，即對根本心識的悟解能力。
總之，色蘊是色法(感知能力)，受蘊、想蘊、行蘊都是心所法(具體的心理能力)，它們本身就是具有意識的心理活動(統歸于心法)，其中色法的意識作用是伴隨性的五俱意識，其他三蘊的意識作用與伴隨性的意識則又有不同，稱為獨散意識(受蘊、想蘊、行蘊所涉及的意識，是一種周遍性意識活動)。
當然，如果所有意識作用出現在夢中，唯識學中則另外稱之為夢中意識(做夢時的意識活動，屬于不相應法)。在唯識學的五蘊學說中，識蘊比較復雜，它是唯識理論特別單列的一種根本心法，除了強調自我意識的末那識“我執”外，更是強調達到定中意識的阿賴耶識“解脫”，屬于去意向性心理活動。
總之，從意向性的角度看，我們的心理能力可以分為無意向性的受蘊，意向性的色蘊(前五識)、想蘊、行蘊，元意向性的意識以及去意向性的識蘊。其中，識蘊是一種特定的禪悟能力，對其性質的認識與禪宗的心法觀有關。
機器意識研究面臨的困境
對于目前的人工智能研究而言，我們涉及到的心智能力，如果按照五蘊分類體系來分析，那么大致只有色蘊、想蘊與行蘊中的部分能力。如果考慮目前有關機器意識的研究，也僅僅涉及到五俱同緣的伴隨性意識、想蘊與行蘊中的獨散意識、識蘊中的自我意識以及意識活動本身的機制問題，其他意識比如不相應法的夢中意識、五后意識、定中意識、五俱不同緣意識等都沒有涉及。
根據上述有關心識能力的唯識學分析，對于機器而言，真正困難的機器意識實現問題是受蘊性獨散心識(體驗性意識能力)與識蘊性心識兩個方面，一個涉及無意向心理活動的表征問題，一個涉及去意向性心理活動的表征問題，這兩方面都是目前計算理論與方法無法解決的問題。反過來講，機器最有可能實現的心智能力部分應當是那些具有意向性的心識能力(色蘊、想蘊與行蘊)，即唯識學心法中的色法與若干心所法。
很明顯，意向性心理活動一定伴隨有意向對象，于是就有可能對此進行計算表證，并完成相關的某種計算任務。因此，反過來說，我們認為意向性心理能力是人工智能的理論限度(是上界，但并非是上確界)，機器實現的人類意識能力不可能超越意向性心識的范圍。這也就是本文觀點討論的基點，并具體給出如下方面論據的分析。
首先，我們來分析心智機器的成功標準。從我們的立場看，如果要構建具有人類心智能力的機器，成功的標準起碼應該通過圖靈測驗。主要理由是，由于“他心知”問題的存在，行為表現可能是唯一的判斷標準，此時圖靈測驗不失為一種可行的測試途徑，關鍵是“巧問”的設計。原則上，圖靈測驗通過言行交流，這是人類之間默認具有心智能力的唯一途徑。再者，根據摩根準則，在沒有把握的情況下，寧肯選擇比較簡單的解釋。因而，對圖靈測驗的解釋中，也必須注意摩根準則，諸如機器思維或者機器經過思考的行動這類有關心智能力的假設在大多數情況下應該丟棄。
現在我們就來一場圖靈測驗，看看機器到底會遭遇什么樣的困境。為了看清本質，我們的提問異常簡單，就是進行如下提問(所謂“多大年紀”思想實驗，參見筆者以前的文章“重新發現圖靈測驗的意義”)：你多大年紀？此時會發生怎樣復雜的情形呢？當提問者一而再、再而三不斷重復這一問題時，機器很快就會暴露出其致命的缺陷，就是缺乏不可預見性反應能力。那么，面對這么簡單的提問，機器為什么會無所適從呢？其實這跟機器形式系統的局限性有關。眾所周知，圖靈機是個形式系統，而哥德爾不完全性說明足夠復雜的形式系統不能證明某些真命題。這是否說明人的某些知識是計算機器永遠不能得到的？或者反過來說，是否說明不是所有的知識都能形式化呢？這樣就引出了如下第二個論據的討論。
從形式系統角度看，確實存在不可計算(證明)的問題，而且是大量的，但這些問題對于人類同樣也是不可計算(證明)的。比如圖靈停機問題，如果換成了人，結果是一樣的。至于知識，可能首先要分清知識的含義與性質，知識是動詞還是名詞，要不要考慮元知識？如果這樣看待知識，那么肯定不是所有知識都可以形式化的。因此，我們可以發現，問題不在于形式系統是否有局限性，而在于對于意識現象能不能給出一致性的形式描述。
那么，我們可以對人類的意識現象給出一致性描述嗎？回答顯然是否定的。因為在人類的意識現象中，存在著意識的自反映心理現象：我們的意識活動是自明性的。從邏輯上講，如果一個系統允許自涉，那么該系統一定是不一致的，也就是說無法對該系統給出一致性的形式化描述。其實，人類的心理活動本來就是建立在神經集群活動的自組織涌現機制之上的。因此，出現意識的自明性現象是必然的。這也就是美國哲學家普特南給出“缽中之腦”思想實驗所要說明的道理。比如，對于“我們都是缽中之腦”命題，在事先并不知曉這一事實的前提下，使用知道邏輯的反證法，可以明確加以否定。因此，我們人類的意識能力，顯然不可能為機器所操縱。這樣，由于計算機器形式化能力的局限性，靠邏輯機器是不可能擁有人類全部意識能力的，起碼意識的自明性能力不可能為機器所擁有。
進一步，作為第三個論據討論，我們再來看人類的意義指稱能力問題。我們需要明確的問題是：機器能處理符號，但它能真正理解符號所代表的意義嗎？如果人的概念依賴于人類的軀體和動機(涉身性認知)，那機器怎么可能掌握它們呢？這個問題主要是指機器是否能夠擁有指稱能力。塞爾的“中文之屋”提出了反對意見。其實這個問題的關鍵還是要弄清什么是“意義”？如果意義是指所謂抽象的“概念”內涵而非表征形式，那么就必然存在一條語義鴻溝，因為機器內部能夠處理或變換的只是不同的形式語言而已。但如果意義是指“行為表現”，那么這個問題就回到了上面圖靈測驗的第一個論據上去了。
人類語言表達意義不在語言形式本身，而在于意識能力。正因為這樣，才會有許多超出常規的意義表達方式。從根本上講，我們也不必一一列舉機器難以擁有的指稱能力，諸如矛盾性言辭、元語言表述以及整體性語境等難以一致性描述的狀況；而只需指出，機器不可能擁有人類的終極指稱能力即可。那么什么是終極指稱能力呢？宋代臨濟宗禪師惠洪在《臨濟宗旨》中指出：“心之妙不可以語言傳，而可以語言見。蓋語言者，心之源、道之標幟也。標幟審則心契，故學者每以語言為得道淺深之候?！逼渲兴^的“心之妙”者，就是終極指稱。由于超越了概念分別，是難以用語言來描述的，這就為形式化描述帶來了根本的困境。
第四個論據的討論涉及到所謂預先設定程序的問題。我們知道，目前的機器只能遵循給定的程序運行(預先設定的程序)，這樣的話，機器又怎么可能擁有真正的創造性和靈活性？也許人工智能的目的就是要讓機器的“計算”更加“聰明”，但目前預先設定程序的機器不可能是靈活的，更不用說創造性能力了。顯然，事情越有規則，機器就越能掌控，這就是預先設定程序的界限。比如對于表面復雜結構的分形圖案，由于可以靠簡單規則加以迭代產生，機器就可以靠預先編程規則自如產生。但是對于人類常常出現的出錯性，由于毫無規律可言，機器便不可能預先加以編程，機器也就不可能擁有出錯性了。人是易于犯錯誤的，而機器按照設定的程序運行，永遠不會出錯，這就是預先編程的一個致命弱點，這也是第一個論據討論中機器無法通過圖靈測驗的根本原因。
要知道出錯性表面上似乎是一個負面品質，但其實質上則包含著靈活性和創造性，是一切新事物涌現機制的基礎。如果沒有生物基因的出錯性，自然選擇就沒有了作用的對象，繁復的生物多樣性也就無從談起。同樣，如果沒有了思想模因的出錯性，文化選擇也同樣沒有了作用的對象，博大的思想多樣性同樣無從談起?？梢?，出錯性是機器難以企及人類心智能力的一個分界線，而這一切都歸結為機器的預先編程的局限性。
同樣的道理，由于預先編程問題，也帶來了機器不可能真正擁有情感能力的新問題，這也構成了機器難以擁有人類心識能力的第五個論據。我們知道，情感從某種意義上講就是常規理性活動過程中的“出錯性”，是非理性的，但基于邏輯的機器是理性的。也許人們會說，非理性的情感在心理表現中是不重要的，甚至是不起作用的。但我們要強調，即使是理性思維，情感和其他非理性因素也在其中扮演重要角色(傾向性指導作用)。如果說理性的認知能力是前進的方向，那么非理性的情感能力就是前進的動力，人類的心理活動中豈可或缺情感能力？！而對于機器而言，缺少了情感能力，機器怎么能夠像人類一樣思維？！
機器是邏輯的，難以體現情感本性，目前有關情感的計算只是實現了情感的理性成份。筆者比較贊同這樣的觀點：理智是方向性的舵手，情感是驅動性的馬達，在航行中情感與理智相互依存。因此，如果情感不能計算，那么也談不上實現人類意識的計算，因為情感難以計算的本質就是意識的感受問題。
機器能擁有意識能力嗎
通過上述對機器實現人類心智能力所面臨的困境的討論，就可以進一步引申出機器是否能夠跟人類一樣擁有意識能力的問題。為了避免陷入不必要的信念之爭，筆者認為學術辯論主要應對事實或可能事實開展分析討論。由于計算機器的概念相對明確，爭論的焦點多半會聚焦到有關人類“意識能力”的界定之上。所以，下面先給出筆者所理解的人類“意識能力”的分析描述，然后再圍繞著我們討論的主題，展開觀點的陳述。
意識包括功能意識、自我意識和現象意識，其中功能意識大體上涉及到意向性的心理能力，除了前面已經討論過的五個論據外，似乎并不存在特別的新困難。但自我意識和現象意識則不同，由于涉及到去意向性和非意向性的表征問題，這便構成了機器心識的最大困擾。首先，我們要清楚“自我意識”不是關于“自我”的意識，而是一種自身內省反思能力。因此，自我意識是意識的核心功能。其次，我們必須澄清所謂的“體驗意識(qualia)”到底指什么？是精神的本性，還是虛構的對象？這涉及到哲學基本問題，非常復雜，觀點紛呈。機器能否擁有意識能力的核心問題，其實就在于此。
由于涉及到心靈的一些本質問題，機器意識研究一開始就引起了哲學領域的廣泛關注，有專家專門討論機器意識研究的哲學基礎，也有學者討論機器意識會面臨的困難，包括像意識(consciousness)、感受質(qualia)和自我覺知(self-awareness)這些回避不了的、顯而易見的困難問題，以及一些與意識相關的認知加工，如感知、想象、動機和內部言語等方面的技術挑戰。除此之外，更多的則是延續早期對人工智能的哲學反思，對機器意識的可能性提出質疑。涉及到強弱人工智能之爭、人工通用智能問題、意識的難問題、“中文之屋”悖論的新應用、人工算法在實現意識能力方面的局限性、蛇神機器人不可能擁有主觀性、現象意識等眾多方面的爭論。
那么機器能夠擁有這種現象意識狀態嗎？對于現象意識的存在性問題，有截然相左的兩種觀點。一種是神秘論的觀點，認為我們神經生物系統唯一共有的就是主觀體驗，這種現象意識是不可還原為物理機制或邏輯描述的，靠人類心智是無法把握的。另一種是取消論的觀點，認為機器僅僅是一個蛇神(zombie)而已，除了機器還是機器，不可能具有任何主觀體驗的東西。在這兩種極端觀點之間，還存在各種不同偏向的觀點，如還原論、涌現論、唯心論、二元論，等等。其實，依筆者看來，無需做上述復雜的討論，只須從意向性的角度來看，便可以澄清機器意識的可能性問題。筆者觀點是，凡是具有意向性的心理能力，理論上機器均有可能實現，反之則肯定不能實現。因為一旦缺少了意向對象，機器連可表征的內容都不存在，又如何形式化并進行計算呢！
通過上述分析討論，可以發現，機器意識難以達成的主要困境可以歸納為這樣三個方面。第一個是形式化要求，特別是一致性要求導致的局限性，使得機器智能局限于具有意向性的心識能力，如色蘊、想蘊、行蘊。第二個則是機器缺乏不預見性的反應能力，只能通過預先設定的程序來應對環境。第三個就是無法擁有終極指稱能力，無法實現去意向性的識蘊能力。最后補充一點則是，對于涉及到現象意識的感受性能力(受蘊)，由于沒有意向對象可以作為形式化的載體，因而對其進行的計算完全無從入手。
于是，我們可以很清楚地看到，意向性就是實現機器意識能力的一條不可逾越之界線。用數學的術語說，機器能夠擁有的意識能力的上界就是意向性心識能力。當然這并非是上確界，因為不可預見性的反應能力也屬于意向性能力，但從前面的分析中可以看出，目前基于預先編程的機器仍然無法擁有不可預見的反應能力。或許我們可以期待更為先進的量子計算機器來突破預先編程能力，但意向性心識能力的邊界，依然是無法突破的。
因此，當我們把目前有關機器意識的研究分為面向感知能力實現的、面向具體特定意識能力實現的、面向意識機制實現的、面向自我意識實現的以及面向受蘊能力實現的這五個類別時，就可以同唯識學中意識的五蘊學說相對比，從而更加清楚地認識其中的本質問題所在。我們的結論是，對于機器意識的研究與開發，應當擱置有爭論的主觀體驗方面(身心感受)的實現研究，圍繞意向性心識能力(環境感知、認知推理、語言交流、想象思維、情感發生、行為控制)，采用仿腦與量子計算思想相結合的策略，來開發具有一定意向能力的機器人，并應用到社會服務領域。
機器意識研究未來展望
圍繞著上述分析所得出的主要結論，我們認為，未來機器意識的研究，主要應該開展如下5個方面的研究工作。
首先，構建面向機器實現的意識解釋理論。由于意識問題本身的復雜性，目前存在眾多不同的意識解釋理論，其中只有部分理論用于指導機器意識的研究。為了更好地開展機器意識研究工作，取得更加理想的機器意識表現效果，必須直接面向機器意識實現問題本身，綜合并兼顧已有意識解釋理論，提出一種更加有利于機器意識研究的、有針對性的、全新的意識解釋理論。提出的新理論應該不但能夠清晰地刻畫各種意識特性及其關系，而且應該符合機器意識實現的要求，更好地用以指導機器意識的開展。為此，具體需要開展現有意識解釋理論的梳理研究、機器意識限度與范圍的分析研究、意識特性刻畫標準規范的構建研究等方面的研究工作。
其次，探索機器意識的計算策略與方法。過去的研究表明，要想讓機器擁有意識能力，傳統的人工智能方法是無能為力的，我們必須尋找全新的計算方法。因此，機器意識的深入展開，需要有不同于傳統人工智能的計算策略和方法。就目前機器意識研究中所遇到的問題而言，在計算方法方面起碼需要開展亞符號(神經信號)表征到符號(邏輯規則)表征之間的相互轉換計算方法、在非量子體系中實現類量子糾纏性的計算方法，以及神經聯結與符號規則相互融合的計算方法等方面的研究。而在計算策略方面則需要開展仿腦與算法相結合策略的研究。只有確定了行之有效的計算策略和方法，才能真正推動機器意識進一步深入發展。
第三，構建機器意識的綜合認知體系。作為機器意識研究的主要任務，就是要構建具有(部分)意識現象表現的機器認知體系。給出的意識機器認知體系應該滿足一些基本需求，起碼應該包括：實現具有感受質和外部感知對象的感知過程；實現過程內容的內省反思；允許各模塊無縫整合的可報告性以及配備本體感知系統的基本自我概念。因此，這部分的研究內容應該結合機器意識計算策略與方法的探索，參照已有各種機器意識認知體系的優點，有針對性地進行構建工作，以期滿足基本的意識特性需求。
第四，開發實驗性的意識機器人系統。在已有智能機器人開發平臺的基礎上，嵌入構建好的機器意識綜合認知體系，形成具體的意識機器人系統，并開展具體的系統實驗分析研究。通過各種意識特性的實驗，檢驗機器意識綜合認知體系的性能是否滿足基本的意識特性需求，最終給出一種實驗性意識機器人系統的范例。
2017年7月，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，不僅對人工智能的發展做出了戰略性部署，還確立了“三步走”的政策目標，力爭到2030年將我國建設成為世界主要的人工智能創新中心。[1]值得注意的是，此次規劃不僅僅只是技術或產業發展規劃，還同時包括了社會建設、制度重構、全球治理等方方面面的內容。之所以如此，是由于人工智能技術本身具有通用性和基礎性。換句話說，為助推人工智能時代的崛起，我們面對的任務不是實現某一個專業領域或產業領域內的顛覆性技術突破，而是大力推動源于技術發展而引發的綜合性變革。
也正因為如此，人工智能發展進程中所面臨的挑戰才不僅僅局限于技術或產業領域，而更多體現在經濟、社會、政治領域的公共政策選擇上。首先，普遍建立在科層制基礎上的公共事務治理結構，是否能夠適應技術發展和應用過程中所大規模激發的不確定性和不可預知性?再者，長久以來圍繞人類行為的規制制度，是否同樣能夠適應以數據、算法為主體的應用環境?最后，如何構建新的治理體系和治理工具來應對伴隨人工智能發展而興起的新的經濟、社會、政治問題?
應對上述挑戰并不完全取決于技術發展或商業創新本身，而更多依賴于我們的公共政策選擇。本文試圖在分析人工智能發展邏輯及其所引發的風險挑戰的基礎上，對人工智能時代的公共政策選擇做出分析，并討論未來改革的可能路徑，這也就構成了人工智能治理的三個基本問題。具體而言，人工智能本身成為治理對象，其發展與應用構成了治理挑戰，而在此基礎上如何做出公共政策選擇便是未來治理變革的方向。
全文共分為四個部分：第一部分將探討人工智能的概念及特征，并進而對其發展邏輯進行闡述。作為一項顛覆性技術創新，其本身的技術門檻對決策者而言構成了挑戰，梳理并捋清人工智能的本質內涵因而成為制定相關公共政策的前提;第二部分將著重分析人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰，主要包括三個方面，即傳統科層治理結構應對人工智能新的生產模式的滯后性、建基于行為因果關系之上的傳統治理邏輯應對人工智能新主體的不適用性，以及人工智能發展所引發的新議題的治理空白;面對上述挑戰，各國都出臺了相關政策，本文第三部分對此進行了綜述性對比分析，并指出了其進步意義所在。需要指出的是，盡管各國的政策目標都試圖追求人工智能發展與監管的二維平衡，但由于缺乏對人工智能內涵及其發展邏輯的完整認識，當前的公共政策選擇有失綜合性;本文第四部分將提出新的治理思路以及公共政策選擇的其他可能路徑，以推動圍繞人工智能治理的相關公共政策議題的深入討論。
一、人工智能的概念及技術發展邏輯：算法與數據
伴隨著人工智能技術的快速發展，尤其是其近年來在棋類對弈、自動駕駛、人臉識別等領域的廣泛應用，圍繞人工智能所可能引發的社會變革產生了激烈爭論。在一方面，以霍金[2]、馬斯克[3]、比爾-蓋茨[4]、赫拉利[5]為代表的諸多人士呼吁加強監管，警惕“人工智能成為人類文明史的終結”;在另一方面，包括奧巴馬[6]在內的政治家、學者又認為應該放松監管，充分釋放人工智能的技術潛力以造福社會。未來發展的不確定性固然是引發當前爭論的重要原因之一，但圍繞“人工智能”概念內涵理解的不同，以及對其發展邏輯認識的不清晰，可能也同樣嚴重地加劇了人們的分歧。正因為此，廓清人工智能的概念內涵和發展邏輯不僅是回應爭論的需要，也是進一步提出公共政策建議的前提。
就相關研究領域而言，人們對于“人工智能”這一概念的定義并未形成普遍共識。計算機領域的先驅阿蘭-圖靈曾在《計算機器與智能》一文中提出，重要的不是機器模仿人類思維過程的能力，而是機器重復人類思維外在表現行為的能力。[7]正是由此理解出發，著名的“圖靈測試”方案被提出。但如同斯坦福大學計算機系教授約翰·麥卡錫所指出的，“圖靈測試”僅僅只是“人工智能”概念的一部分，不模仿人類但同時也能完成相關行為的機器同樣應被視為“智能”的。[8]事實上，約翰·麥卡錫正是現代人工智能概念的提出者。在他看來，“智能”關乎完成某種目標的行為“機制”，而機器既可以通過模仿人來實現行為機制，也可以自由地使用任何辦法來創造行為機制。[9]由此，我們便得到了人工智能領域另一個非常重要的概念——“機器學習”。
人工智能研究的目標是使機器達到人類級別的智能能力，而其中最重要的便是學習能力。[10]因此，盡管“機器學習”是“人工智能”的子域，但很多時候我們都將這兩個概念等同起來。[11]就實現過程而言，機器學習是指利用某些算法指導計算機利用已知數據得出適當模型，并利用此模型對新的情境給出判斷，從而完成行為機制的過程。此處需要強調一下機器學習算法與傳統算法的差異。算法本質上就是一系列指令，告訴計算機該做什么。對于傳統算法而言，其往往事無巨細地規定好了機器在既定條件下的既定動作;機器學習算法卻是通過對已有數據的“學習”，使機器能夠在與歷史數據不同的新情境下做出判斷。以機器人行走的實現為例，傳統算法下，程序員要仔細規定好機器人在既定環境下每一個動作的實現流程;而機器學習算法下，程序員要做的則是使計算機分析并模擬人類的行走動作，以使其即使在完全陌生的環境中也能實現行走。
由此，我們可以對“人工智能”設定一個“工作定義”以方便進一步的討論：人工智能是建立在現代算法基礎上，以歷史數據為支撐，而形成的具有感知、推理、學習、決策等思維活動并能夠按照一定目標完成相應行為的計算系統。這一概念盡管可能仍不完善，但它突出了人工智能技術發展和應用的兩大基石——算法與數據，有助于討論人工智能的治理問題。
首先，算法即是規則，它不僅確立了機器所試圖實現的目標，同時也指出了實現目標的路徑與方法。就人工智能當前的技術發展史而言，算法主要可被劃分為五個類別：符號學派、聯接學派、進化學派、類推學派和貝葉斯學派。[12]每個學派都遵循不同的邏輯、以不同的理念實現了人工智能(也即“機器學習”)的過程。舉例而言，“符號學派”將所有的信息處理簡化為對符號的操縱，由此學習過程被簡化(抽象)為基于數據和假設的規則歸納過程。在數據(即歷史事實)和已有知識(即預先設定的條件)的基礎上，符號學派通過“提出假設-數據驗證-進一步提出新假設-歸納新規則”的過程來訓練機器的學習能力，并由此實現在新環境下的決策判斷。
從對“符號學派”的描述中可以發現，機器學習模型成功的關鍵不僅是算法，還有數據。數據的缺失和預設條件的不合理將直接影響機器學習的輸出(就符號學派而言，即決策規則的歸納)。最明顯體現這一問題的例子便是羅素的“歸納主義者火雞”問題：火雞在觀察10天(數據集不完整)之后得出結論(代表預設條件不合理，超過10個確認數據即接受規則)，主人會在每天早上9點給它喂食;但接下來是平安夜的早餐，主人沒有喂它而是宰了它。
所有算法類型盡管理念不同，但模型成功的關鍵都聚焦于“算法”和“數據”。事實上，如果跳出具體學派的思維束縛，每種機器學習算法都可被概括為“表示方法、評估、優化”這三個部分。[13]盡管機器可以不斷的自我優化以提升學習能力，且原則上可以學習任何東西，但評估的方法和原則(算法)以及用以評估的數據(數據)都是人為決定的——而這也正是人工智能治理的關鍵所在。算法與數據不僅是人工智能發展邏輯的基石，其同樣是治理的對象和關鍵。
總而言之，圍繞“人工智能是否會取代人類”的爭論事實上并無太大意義，更重要的反而是在廓清人工智能的內涵并理解其發展邏輯之后，回答“治理什么”和“如何治理”的問題。就此而言，明確治理對象為算法和數據無疑是重要的一步。但接下來的重要問題仍然在于，人工智能時代的崛起所帶來的治理挑戰究竟是什么?當前的制度設計是否能夠對其做出有效應對?如果答案是否定的，我們又該如何重構治理體系以迎接人工智能時代的崛起?本文余下部分將對此做進一步的闡述。
二、人工智能時代崛起的治理挑戰
不同于其他顛覆性技術，人工智能的發展并不局限于某一特定產業，而是能夠支撐所有產業變革的通用型技術。也正因為此，其具有廣泛的社會溢出效應，在政治、經濟、社會等各個領域都會帶來深刻變革，并將同時引發治理方面的挑戰。具體而言，挑戰主要體現在以下三個方面。
首先，治理結構的僵化性，即傳統的科層制治理結構可能難以應對人工智能快速發展而形成的開放性和不確定性。之所以需要對人工智能加以監管，原因在于其可能成為公共危險的源頭，例如當自動駕駛技術普及之后，一旦出現問題，便可能導致大規模的連續性傷害。但不同機、大型水壩、原子核科技等二十世紀的公共危險源，人工智能的發展具有極強的開放性，任何一個程序員或公司都可以毫無門檻的進行人工智能程序的開發與應用。這一方面是由于互聯網時代的到來，使得基于代碼的生產門檻被大大降低[14];另一方面，這也是人工智能本身發展規律的需要。正如前文所提到，唯有大規模的數據輸入才可能得到較好的機器學習結果，因此將人工智能的平臺(也即算法)以開源形式公開出來，以使更多的人在不同場景之下加以利用并由此吸收更多、更完備的數據以完善算法本身，就成為了大多數人工智能公司的必然選擇。與此同時，人工智能生產模式的開放性也必然帶來發展的不確定性，在缺乏有效約束或引導的情況下，人工智能的發展很可能走向歧途。面對這一新形勢，傳統的、基于科層制的治理結構顯然難以做出有效應對。一方面，政府試圖全范圍覆蓋的事前監管已經成為不可能，開放的人工智能生產網絡使得監管機構幾乎找不到監管對象;另一方面，由上至下的權威結構既不能傳遞給生產者，信息不對稱問題的加劇還可能導致監管行為走向反面。調整治理結構與治理邏輯，并形成適應具有開放性、不確定性特征的人工智能生產模式，是當前面臨的治理挑戰之一。
再者，治理方法的滯后性，即長久以來建立在人類行為因果關系基礎上的法律規制體系，可能難以適用于以算法、數據為主體的應用環境。人工智能的價值并不在于模仿人類行為，而是其具備自主的學習和決策能力;正因為如此，人工智能技術才不能簡單地理解為其創造者(即人)意志的表達。程序員給出的只是學習規則，但真正做出決策的是基于大規模數據訓練后的算法本身，而這一結果與程序員的意志并無直接因果關聯。事實上也正由于這個特點，AlphaGo才可能連續擊敗圍棋冠軍，而其設計者卻并非圍棋頂尖大師。也正是在這個意義上，我們才回到了?？滤缘摹凹夹g的主體性”概念。在他看來，“技術并不僅僅是工具，或者不僅僅是達到目的的手段;相反，其是政治行動者，手段與目的密不可分”。[15]就此而言，長久以來通過探究行為與后果之因果關系來規范人的行為的法律規制體系，便可能遭遇窘境：如果將人工智能所造成的侵權行為歸咎于其設計者，無疑不具有說服力;但如果要歸咎于人工智能本身，我們又該如何問責一個機器呢?由此，如何應對以算法、數據為核心的技術主體所帶來的公共責任分配問題，是當前面臨的第二個治理挑戰。
最后，治理范圍的狹隘性，即對于受人工智能發展沖擊而引發的新的社會議題，需要構建新的治理體系和發展新的治理工具。人工智能發展所引發的治理挑戰不僅僅體現在現有體系的不適應上，同時還有新議題所面臨的治理空白問題。具體而言，這又主要包括以下議題：算法是否能夠享有言論自由的憲法保護，數據的權屬關系究竟如何界定，如何緩解人工智能所可能加劇的不平等現象，以及如何平衡人工智能的發展與失業問題。在人工智能時代之前，上述問題并不存在，或者說并不突出;但伴隨著人工智能的快速發展和應用普及，它們的重要性便日漸顯著。以最為人所關注的失業問題為例，就技術可能性來說，人工智能和機器人的廣泛應用代替人工勞動，已是一個不可否定的事實了。無論是新聞記者，還是股市分析員，甚至是法律工作者，其都有可能為機器所取代。在一個“充分自動化(Full Automation)”的世界中，如何重新認識勞動與福利保障的關系、重構勞動和福利保障制度，便成為最迫切需要解決的治理挑戰之一。[16]
上述三方面共同構成了人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰。面對這些挑戰，各國也做出了相應的公共政策選擇。本文第三部分將對各國人工智能的治理政策進行對比性分析。在此基礎上，第四部分將提出本文的政策建議。
三、各國人工智能治理政策及監管路徑綜述
人工智能時代的崛起作為一種普遍現象，其所引發的治理挑戰是各國面臨的共同問題，各國也陸續出臺了相關公共政策以試圖推動并規范人工智能的快速發展。
美國于2016年同時頒布了《國家人工智能研究與發展戰略規劃》和《為人工智能的未來做好準備》兩個國家級政策框架，前者側重從技術角度指出美國人工智能戰略的目的、愿景和重點方向，而后者則更多從治理角度探討政府在促進創新、保障公共安全方面所應扮演的角色和作用。就具體的監管政策而言，《為人工智能的未來做好準備》提出了一般性的應對方法，強調基于風險評估和成本-收益考量的原則以決定是否對人工智能技術的研發與應用施以監管負擔。[17]日本同樣于2016年出臺了《第五期(2016～2020年度)科學技術基本計劃》，提出了“超智能社會5.0”的概念，強調通過推動數據標準化、建設社會服務平臺、協調發展多領域智能系統等各方面工作促進人工智能的發展和應用。[18]
盡管美國和日本的政策著力點不同，但其共有的特點是對人工智能的發展及其所引發的挑戰持普遍的包容與開放態度。就當前的政策框架而言，美日兩國的政策目標更傾斜于推動技術創新、保持其國家競爭力的優勢地位;當涉及對人工智能所可能引發的公共問題施以監管時，其政策選擇也更傾向于遵循“無需批準式(permissionless)”的監管邏輯，即強調除非有充分案例證明其危害性，新技術和新商業模式默認為都是被允許的。[19]至于人工智能的發展對個人數據隱私、社會公共安全的潛在威脅，盡管兩國的政策框架都有所涉及，卻并非其政策重心——相比之下，英國、法國則采取了不同的政策路徑。
英國政府2016年了《人工智能：未來決策制定的機遇與影響》，對人工智能的變革性影響以及如何利用人工智能做出了闡述與規劃，尤其關注到了人工智能發展所帶來的法律和倫理風險。在該報告中，英國政府強調了機器學習與個人數據相結合而對個人自由及隱私等基本權利所帶來的影響，明確了對使用人工智能所制定出的決策采用問責的概念和機制，并同時在算法透明度、算法一致性、風險分配等具體政策方面做出了規定。[20]與英國類似，法國在2017年的《人工智能戰略》中延續了其在2006年通過的《信息社會法案》的立法精神，同樣強調加強對新技術的“共同調控”，以在享有技術發展所帶來的福利改進的同時，充分保護個人權利和公共利益。[21]與美日相比，英法的公共政策更偏向于“審慎監管(precautionary)”的政策邏輯，即強調新技術或新的商業模式只有在開發者證明其無害的前提下才被允許使用。[22]
在本文看來，無論是“無需批準式監管”還是“審慎監管”，在應對人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰方面都有其可取之處：前者側重于推動創新，而后者則因重視安全而更顯穩健。但需要指出的是，這兩種監管路徑的不足卻也十分明顯。正如前文第二部分所指出，一方面，快速迭代的技術發展與商業模式創新必將引發新的社會議題，無論是算法是否受到言論自由的權利保護還是普遍失業對社會形成的挑戰，它們都在客觀上要求公共政策做出應對，而非片面的“無需批準式監管”能夠處理。更重要的是，“無需批準式監管”的潛在假設是事后監管的有效性;然而，在事實上，正如2010年5月6日美國道瓊斯工業指數“瞬間崩盤”事件所揭示的，即使單個電子交易程序合規運行，當各個系統行為聚合在一起時反而卻造成了更大的危機。[23]在此種情形下，依賴于合規性判斷的“事后監管”基本上難以有效實施。另一方面，人工智能本身的自主性和主體性使得建立在人類行為因果關系基礎上的“審慎監管”邏輯存在天然缺陷：既然人類無法預知人工智能系統可能的行為或決策，開發者又如何證明人工智能系統的無害性?
正如本文所反復強調的，人工智能與其他革命性技術的不同之處，正是在于其所帶來的社會沖擊的綜合性和基礎性。人工智能并非單個領域、單個產業的技術突破，而是對于社會運行狀態的根本性變革;人工智能時代的崛起也并非一夜之功，而是建立在計算機革命、互聯網革命直至數字革命基礎上的“奇點”變革。因此，面對人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰，我們同樣應該制定綜合性的公共政策框架，而非僅僅沿襲傳統治理邏輯，例如只是針對具體議題在“創新”與“安全”這個二元維度下進行艱難選擇。本文在第四部分從承認技術的主體性、重構社會治理制度、推進人工智能全球治理這三方面提出了政策建議，并希望以此推動更深入地圍繞人工智能時代公共政策選擇的研究與討論。
四、人工智能時代的公共政策選擇
《新一代人工智能發展規劃》明確提出了到2030年我國人工智能發展的“三步走”目標，而在每一個階段，人工智能法律法規、倫理規范和政策體系的逐步建立與完善都是必不可少的重要內容。面對人工智能時代崛起的治理挑戰，究竟應該如何重構治理體系、創新治理機制、發展治理工具，是擺在決策者面前的重要難題。本文基于對人工智能基本概念和發展邏輯的梳理分析，結合各國已有政策的對比分析，提出以下三方面的改革思路，以為人工智能時代的公共選擇提供參考。
第一，人工智能發展的基石是算法與數據，建立并完善圍繞算法和數據的治理體系與治理機制，是人工智能時代公共政策選擇的首要命題，也是應對治理挑戰、賦予算法和數據以主體性的必然要求。(1)就算法治理而言，涉及的核心議題是算法的制定權及相應的監督程序問題。算法作為人工智能時代的主要規則，究竟誰有權并通過何種程序來加以制定，誰來對其進行監督且又如何監督?長久以來公眾針對社交媒體臉書(Facebook)的質疑正體現了這一問題的重要性：公眾如何相信臉書向用戶自動推薦的新聞內容不會摻雜特殊利益的取向?[24]當越來越多的人依賴定制化的新聞推送時，人工智能甚至會影響到總統選舉。也正因為此，包括透明要求、開源要求在內的諸多治理原則，應當被納入到算法治理相關議題的考慮之中。(2)就數據治理而言，伴隨著人工智能越來越多地依賴于大規模數據的收集與利用，個人隱私的保護、數據價值的分配、數據安全等相關議題也必將成為公共政策的焦點。如何平衡不同價值需求、規范數據的分享與應用，也同樣成為人工智能時代公共政策選擇的另一重要抓手。
第二，創新社會治理制度，進一步完善社會保障體系，在最大程度上緩解人工智能發展所可能帶來的不確定性沖擊。與歷史上的技術革命類似，人工智能的發展同樣會導致利益的分化與重構，而如何保證技術革命成本的承受者得到最大限度的彌補并使所有人都享有技術發展的“獲得感”，不僅是社會發展公平、正義的必然要求，也是促進技術革命更快完成的催化劑。就此而言，在人工智能相關公共政策的考量中，我們不僅應該關注產業和經濟政策，同時也應該關注社會政策，因為只有后者的完善才能夠控制工人或企業家所承擔的風險，并幫助他們判斷是否支持或抵制變革的發生。就具體的政策設計來說，為緩解人工智能所可能帶來的失業潮，基本收入制度的普遍建立可能應該被提上討論議程了。“基本收入”是指政治共同體(如國家)向所有成員不加任何限制條件地支付一定數額的收入，以滿足其基本生活的需求。盡管存在“養懶漢”的質疑，但有研究者已指出，自18世紀就開始構想的基本收入制度很有可能反過來促進就業。[25]芬蘭政府已經于2017年初開始了相關實驗，美國的一些州、瑞士也做出了一定探索。在人工智能時代尚未完全展現其“猙容”之前，創新社會治理機制、完善社會保障體系，可能是平衡技術創新與社會風險的最佳路徑。
第三，構建人工智能全球治理機制，以多種形式促進人工智能重大國際共性問題的解決，共同應對開放性人工智能生產模式的全球性挑戰。人工智能的發展具有開放性和不確定性的特征，生產門檻的降低使得人工智能技術研發的跨國流動性很強，相關標準的制定、開放平臺的搭建、共享合作框架的形成，無不要求構建相應的全球治理機制。另一方面，跨境數據流動在廣度和深度上的快速發展成為了人工智能技術進步的直接推動力，但各國數據規制制度的巨大差異在制約跨境數據流動進一步發展的同時，也將影響人工智能時代的全面到來。[26]故此，創新全球治理機制，在承認各國制度差異的前提下尋找合作共享的可能性，便成為人工智能時代公共政策選擇的重要考量之一。就具體的機制設計而言，可以在人工智能全球治理機制的構建中引入多利益相關模式;另一方面，為防止巨頭壟斷的形成，充分發揮主權國家作用的多邊主義模式同樣不可忽視。作為影響深遠的基礎性技術變革，互聯網全球治理機制的經驗和教訓值得人工智能發展所借鑒。
上述三方面從整體上對人工智能時代的公共政策框架做出了闡述。與傳統政策局限于“創新”與“安全”之間做出二維選擇不同，本文以更綜合的視角提出了未來公共政策選擇的可能路徑。就其內在聯系來講，建立并完善圍繞算法和數據的治理體系是起點，其將重構人工智能時代的規則與制度;創新社會治理機制并完善社會保障體系是底線，其將緩解人工智能所帶來的影響與波動;構建全球治理機制則成為了制度性的基礎設施，推動各國在此之上共同走向人工智能時代的“人類命運共同體”。
五、結語
在經歷了60余年的發展之后，人工智能終于在互聯網、大數據、機器學習等諸多技術取得突破的基礎上實現了騰飛。在未來的人類生活中，人工智能也必將扮演越來越重要的角色。對于這樣的圖景，我們自不必驚慌，但卻也不可掉以輕心。對于人工智能的治理，找到正確的方向并采取合理的措施，正是當下所應該重視的政策議題。而本文的主旨也正在于此：打破長久以來人們對于人工智能的“籠統”式擔憂，指出人工智能技術發展的技術邏輯及其所引發的治理挑戰，并在此基礎上提出相應的政策選擇。人工智能治理的這三個基本問題，是重構治理體系、創新治理機制、發展治理工具所必須思考的前提。伴隨著我國國家層面戰略規劃的出臺，我國人工智能的發展也必將躍上新臺階。在此背景下，深入探討人工智能治理的相關公共政策議題，對于助推一個人工智能時代的崛起而言，既有其必要性，也有其迫切性。（來源：中國行政管理 文/賈開 蔣余浩 編選：中國電子商務研究中心）
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一、銀行反欺詐發展趨勢
國內外銀行在傳統反欺詐管理中主要依賴專家經驗，通過人工方式制定檢測規則，當申請或交易信息與反欺詐規則匹配后即執行相應的業務策略。這種管理模式得出的反欺詐規則存在一定的局限性，不能枚舉所有業務場景，無法對各類欺詐行為進行全面覆蓋。與此對應，欺詐者會針對性的對已有規則進行回避，導致專家規則處于被動調整的位置，無法跟上欺詐手段的更新換代[1， 2]。另外，當專家規則積累達到一定數量后誤報率通常會比較高，能夠影響到實際風險決策制定和實際業務開展。
機器學習是一種重要的金融科技創新手段，近年來在國內外金融機構和金融科技企業中被嘗試應用到風險防范、反欺詐等領域。例如花旗銀行、美國銀行、匯豐銀行等機構廣泛應用邏輯回歸、神經網絡等技術以提升欺詐識別能力；京東金融與ZestFinance組建的合資公司以數據挖掘建模為核心競爭力，在反欺詐領域深入應用機器學習技術以發揮大數據價值。機器學習是一種研究機器獲取新知識和新技能，并識別現有知識的方法[3]；通常針對大規模數據集進行全方位綜合考量，挖掘深層次業務場景特征進而建立監督、無監督等類型的學習模型，在大量應用中模型的準確性、穩定性也得到了充分驗證[4]。
為此，我們針對信用卡申請審批這一典型業務場景，應用機器學習技術進行欺詐風險管理并設計數據產品對異?？蛻暨M行監控預警。區別于將機器學習技術應用到單一反欺詐規則制定的典型做法，我們嘗試從整體視角對欺詐風險進行評估，實現精準量化預測并以此作為應對欺詐風險的強有力手段。建模思路及方法具有一定的可遷移性，可以被廣泛應用到銀行風險防范、反欺詐等業務領域。
二、“會思考”的風控模型
在應用大數據支持業務發展轉型的過程中，我們提出構建增強智能(Augumented Intelligence)系統[5]的創新思路。一個務實的增強智能系統包括客戶畫像、數據挖掘模型和決策引擎三個組成部分。數據挖掘模型是智能化的核心，客戶畫像為建模過程持續提供特征輸入，決策引擎將模型輸出成果轉換為實際業務行動。增強智能系統的一個重要目標是提升傳統業務流程的自動化水平，過程中的大數據能力主要體現在三個方面，也就是下圖中的三個組成部分：更好的客戶認知、更智能化的算法、更快速的決策支持。
圖1：增強智能系統組成模塊
數據挖掘模型發揮動力引擎作用，吸收學術界和產業界先進機器學習知識成果并應用于銀行實踐?？蛻舢嬒裰攸c體現大數據背景下的客戶多維度刻畫，在靜態信息和交易行為信息之外可以補充社交網絡維度特征信息。伴隨大數據的持續采集、生產和交換，客戶畫像能夠進一步補充情緒屬性、價值觀屬性乃至道德屬性等信息，為數據挖掘建模提供源源不斷的能源輸入。決策引擎能夠面對業務場景進行快速響應，通過可視化等手段提供自助式業務分析能力，促進數據價值轉化為業務行動。
踐行上述思路，我們結合傳統風險管控和社交網絡分析技術，加工基礎維度信息和社交維度信息特征指標組成反欺詐客戶畫像，并應用隨機森林等分布式機器學習算法建立欺詐風險預測模型。不同于傳統風控模型以年為單位的更新優化周期，智能化預測模型每天都能夠進行“思考”，通過更新網絡關系并重新訓練模型確定最新的欺詐預測思維模式。模型在研發和使用的過程中靈活運用機器學習和社交網絡分析技術，催生新型數據產品的開發與應用從而帶動傳統業務流程的優化。
三、模型構建與結果分析
以銀行信用卡申請反欺詐為應用場景，詳細描述社交網絡構建、特征處理、算法實現、運行結果分析等階段過程。
1、結合社交視角構造客戶特征信息
社交網絡分析是融合多學科理論和方法，為理解各種社交關系的形成、行為特點分析以及信息傳播的規律提供的一種可計算的分析方法[6]。社交網絡分析方法旨在建立一個網絡與真實世界的實體與關系映射，在銀行應用中的典型實體包括客戶、賬戶、員工等。社交網絡分析通常關注靜態和動態兩個層面的網絡特征，靜態特征包括提取網絡指標、對網絡特征刻畫、識別網絡群組等；動態特征主要包括描述網絡如何隨時間推移進行擴散、如何影響其他節點等。
分析信用卡進件審批數據，確定數據中包含四種角色，分別是申請人、申請人親屬、聯系人和推廣人。在建模實施過程中將申請人角色作為社交網絡的關鍵節點，把申請人、申請人親屬、聯系人及推廣人這四種角色的移動電話、家庭電話、辦公電話的相同作為關系類型。建模過程中構建的社交網絡包括780萬節點，2.33億條關系。
在構建完成社交網絡后，設計并計算一二階度、一二階欺詐數、一二階欺詐占比、最短路徑等網絡指標。從網絡視角衡量欺詐風險的傳播，度反映節點關聯好友數量，最短路徑反映網絡中節點間親密程度。此外，建模中的客戶基礎信息包括申請人年齡、手機號、單位電話、電子郵箱、學歷、年收入、職位等，針對這些信息需要進行結構化分解、離散化、頻度計算等數據預處理操作，共同構建特征以用于后續模型的訓練和驗證。
圖2：反欺詐模型特征構造過程
2、建模方案設計
對進行特征工程化處理的數據進行拆分，設置三組建模數據集，分別是基礎信息的數據集(base)、社交信息的數據集(social)，以及組合在一起的數據集(combine)。建模過程中采用3折交叉驗證的方式完成欺詐風險預測模型建立和訓練，并比較多組模型輸出的計算結果。
算法選擇方面，分別選擇邏輯回歸(LogisticsRegression， LR)，隨機森林[7](Random Forests， RF)和深度學習[8](Deep Learning， DL)。邏輯回歸是銀行風控領域的經典算法，以此作為模型結果的標桿參考。隨機森林是一種集成學習算法，利用多棵決策樹對樣本進行訓練并預測；通常單棵樹性能表現較弱，但進行組合之后能夠提供較好的分類性能，同時算法穩定性較好。深度學習(DL)模型是包含多隱層的多層感知器系統，通過應用綜合復雜結構和多重非線性變換構成的多個處理層及對數據進行高層抽象的一系列算法，建立具有數個隱層的多層感知網絡并實現各種模式的識別和認知。
模型評價方面，選用AUC、Precision、Recall、Accuracy、F1-measure等指標。其中AUC[9](Area under Curve)是ROC曲線下的面積，介于0和1之間；AUC值表示將兩樣本正確分類的概率，AUC值越大說明模型分類性能越好。其他指標均是從不同角度衡量模型性能，這里不再詳細說明。
3、建模結果分析
如下表所示，前三列數據為應用隨機森林(RF)算法在不同數據集上進行的三組模型輸出結果。比較結果數據可以發現，通過整合社交屬性信息模型各項評價指標較基礎信息模型結果均有大幅度提升。不同于基礎信息，社交維度重在刻畫實體在網絡中的關系，其加工指標在建模后呈現出與欺詐風險相關的強特征關系。建模結果中AUC提升7個百分點，F1-measure提升2個百分點，充分驗證了建立多維度視角對于提升客戶欺詐風險識別能力的有效性。更重要的是，伴隨大數據的采集和處理，可以從深度和廣度上對客戶欺詐風險認知進一步補強，進而持續優化模型的底層數據源。
后面三組數據是在整合數據集上應用三種不同算法，整體表現邏輯回歸算法較弱，深度學習居中，隨機森林表現最優。結果表明目前模型輸入特征與預測目標關聯性較好，并且總體特征數量為數十個的量級，還不足以發揮深度學習海量特征無監督優化選擇的特性，相比之下隨機森林、GBDT[10]等集成學習算法表現更為突出。
表1：欺詐風險預測模型結果比較
四、欺詐監控數據產品
大數據在實際應用中體現出強產品化的特點，通過構建反欺詐數據產品能夠快速實現決策引擎的功能；同時原始數據從積累到建模均與該數據產品關聯，用戶畫像建立和持續豐富也與反欺詐業務場景相結合。數據產品通過可視化技術實現自助式分析能力，在數據價值轉化為業務行動過程中發揮橋梁作用。
針對信用卡申請反欺詐場景，設計專項數據產品對接相關業務系統。數據產品提供全國進件審批疑似欺詐情況分布圖，實時獲得所關注區域的欺詐進件分布、欺詐發展趨勢、欺詐比重等動態。另外，提供分地區信息概要、進件詳情、明細檢索和社交網絡檢索等功能，能夠在系統頁面查詢基礎指標統計圖(手機和電話特征分布)、不同模型輸出的欺詐風險概率值、進件基本信息、進件網絡特征、社交指標統計(一度、二度、最短路徑)等內容。
圖3審批疑似欺詐情況分布圖
五、總結與展望
一、機械電子工程的發展與特征
(一)發展歷程
在機械電子工程發展初期，主要體現為手工制作，生產力水平較低，資源技術等對其發展產生制約。為了提升生產效率，逐漸朝著機械工業方向發展。在生產線階段，機械工程己逐漸發展到流水線生產，實現標準化大批量生產，.這一生產模式使勞動力得到解放，生產力水平大大提升，同時生產效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生產仍就以進口為主，生產成本較大，在市場方面缺少適應力舀靈活性較差，難以滿足不斷變化的市場需求。
在機械電子產業發展階段中，產品生產能夠適應市場的需求，對于不斷變化的產品需求產業化發展能夠滿足。
(二)機械電子工程主要特征
機械電子工程是復雜綜合性學科，同各類學科之間都有著密切的聯系。機械電子工程發展要以計算機、電子以及機械為基礎，結合其他學科做出合理、科學的設計。在設計的過程中，要求每一個模塊都能夠實現有機結合，進而使得各個模塊都能將其最大優勢發揮出來。機械電子產品內部結構簡單明了，并不復雜，無需復雜原件的投入，這樣能在一定程度上使產品性能得到提升，進而擴大消費市場，
二、人工智能簡述
人工智能是一門復雜，并且綜合性較強的學科，所涉及到的學科比較多。也可以說，21世紀人工智能是最偉大學科之一。人工智能實現了對人的智能模擬，并且能通過計算機使認得智能化得到進一步的延伸，人工智能這門學科有著較好的發展潛力。人工智能在發展的過程中主要經歷下列幾個階段。
初步階段。人工智能在17世紀開始發生萌芽，法國在這一階段成功誕生世界上的第一部計算機，這一計算器只是單純的能進行加法簡單運算，但是仍就轟動世界，進而在世界范圍內，對這項技術開始進一步研究。在最初階段，人工智能并沒有明顯的進展，主要是在實踐的過程中積累與總結知識，這為今后人工智能發展奠定堅實的基礎。
發展初始階段。美國人在二十世紀首次提出人工智能專業用語。在這個發展階段，人工智能主要以證明與闡釋為主要體現，在這一時期對于人工智能的研究就是首要任務。
發展起伏階段。隨著人們對于人工智能的不斷深入研究，人工智能也處于持續的發展階段，但是在實踐過程中發現，要想使人工智能模仿和人類思維同步是非常困難的。大部分對于人工智能的科學研究僅僅是停留于簡單映射層面，.對于邏輯思維的研究仍就沒有突破性進展。不論怎么說，在發展的起伏階段，人功能智能也在發展中得到了技術創新，特別是在系統方面、計算機機器人以及語言掌握方面取得了較大的成就.
起伏階段發展以后。在這一階段，人工智能的相關研究得到了發展，尤其是第五屆國際人工智能聯合會議的召開，人工智能逐漸朝著知識層面的方向發展，大部分的人工智能研都會結合相應的知識工程，在這個階段中，人工智能發展的高度是前所未有的，在一定程度上促進了人工智能應用于實際工程中。
穩步發展階段。隨著互聯網技術的快速發展，對于人工智能研究方向發生重大轉變，由原本的單一主體朝著集中統一主體的方向發展。關于人工智能在實際中的運用以及研究，受到了互聯網技術的影響。網絡的普及與快速發展，在一定程度上促進了信息化的發展，信息在傳送方面發生率重大性變革。在人們逐漸進入信息化社會后，在信息有效處理方面人工智能的發展起到了重要的作用，在模擬設計方面，機械電子工程的發展需要人工智能的大力支持。
三、機械電子工程與人工智能之間的關系
隨著我國社會經濟的持續發展，社會不斷的進步，對于信息人們越來越重視。在21世紀，互聯網技術得到快速發展，同時信息的傳遞也逐漸注入新鮮血液。互聯網應用的普及說明人們正朝著信息時代的方向邁進，在社會逐步信息化以后，更加需要有人工智能這一技術的支持，特別是機械電子工程發展中有著重要作用，機械電子系統本身缺少一定的穩定性，這樣在機械電子工程設計方面就有著較大阻礙存在。在現代社會中，信息的處理量持續增大，并且較為復雜，有些時候需要同時對不同類型的信息進行處理，所以需要采取人工智能的支持才能完成信息處理。人工智能主要包含模糊推理系統、神經網絡系統這種兩種方法。神經網絡系統傾向于對人腦結構的綜合分析，模糊推理系統更加重視對于語言信號的分析與理解。隨著現代社會的發展，僅僅采取單一的人工智能方法，明顯己經無法適應目前社會中不斷變化的市場需求，所以，對于人工智能相關問題的研究正逐漸朝著多方位、全面的人工智能方向轉變。多方位全面人工智能系統通過模糊推理系統和神經網絡系統相互統一的方式，揚長補短，將二者有效的結合起來，使得二者的優勢得到最大程度的發揮。
總結
