才刚刚开启人工智能的春天，我之所以提出这样的观点，是由于人类社会历经了机械化时代，经历了电气化时代，经历了信息化时代之后，正朝着智能化时代迈进，人工智能有希望引领新一轮的科技革命，我觉得有八个宏观发展趋势是值得予以关注的。

  首先，存在一种从专用朝着通用转变的情况，这属于必然会出现的那种发展趋向。通用智能被视作人工智能领域那颗犹如皇冠上明珠一般的存在物质，所有人都对于这个竞争的关键要点给予了高度的关注。

  可改写为：我察觉到，美国军方也着手开展研究通用智能的相关计划，他们觉得通用人工智能以及自主武器这类，是明显堪称比现在所拥有的人工智能技术体系更为出色的发展趋向。

  首先，第二个发展路径是从机器智能迈向人机混合智能，为何不认可机器人和人类、人工智能与人类智能存在零和博弈呢，原因在于人工智能的另一个关键发展趋势是人机混合智能，人类智能与人工智能各有优势，能够相互补充，人工智能有一个极为重要的发展趋势，是从一种人工智能状态转变为另一种人工智能状态，这里两个“AI”的含义有所不同。

  第三个是从“人工加上智能”演变为自主智能系统，为了促使深度学习提升性能，需要数量众多的已标注好的数据，举例来说，给予人工智能一幅图像，要借助人工去标注出图像里哪一部分是人，哪一部分是草地，哪一部分是天空，极为耗费时间与精力，接下来的发展趋向是怎样借助极少的人工来获取最大程度的智能，人类依靠看书能够学习到知识，而机器目前还无法做到，人工采集以及标注大样本训练数据，是这些年来深度学习取得成功的一项重要基础或者重要的人工基础。于是，有一些人开启了尝试去构建自动机器学习算法的行动，目的是用以削减AI的人工相关成本。

  学科交叉会成为人工智能的创新源头乃第四个方面。当下极为火爆的深度学习参照了大脑原理，即让信息分层，进行层次化处理。有一个研究团队所开发的能自主学习的人工突触成果报告在《》上发表，其可提升人工神经网络的学习速度。然而大脑究竟是怎样处理外部视觉信息或者听觉信息的，很大程度上依旧是个黑箱，这便是脑科学所面对的挑战。人工智能与脑科学这两个学科的交叉当中存有巨大创新空间。

  要知道，第五个，它是一种很显著的趋向，那就是人工智能这个产业会呈现出蓬勃发展的态势。在国际那边，有一个颇有名气的咨询公司做出了预测，从2016年一直到2025年，人工智能的产业规模几乎是呈直线上升的状态。再看我们国家的发展规划表明，到2030年的时候，人工智能核心产业规模将会超过1万亿元，进而带动相关产业规模超过10万亿元，如此一来，人工智能产业的前景明显是十分广阔的。

  第六个是有关人工智能的法律法规必然会愈发健全，大家都极为关注人工智能有可能引发的社会问题，所以联合国特意组建了像人工智能机器人中心这样的监察机构，不久前，欧盟25个国家签署了人工智能合作宣言，一同应对人工智能在法律层面的挑战，我们学部也列出了这方面的题目予以研究。

  人工智能会成为更多国家的战略选择，这是第七个情况。一些国家已将人工智能提升为国家战略，越来越多的国家必然会采取相同的行动，会这样做的。

  会全面普及的是人工智能的教育，这是第八个。教育部专门发布了行动计划，是关于高校人工智能的。国务院新的人工智能发展规划，也明确指出支持开展多样化形式的人工智能科普活动。这是值得大家加以关注的一个方面。