Page 18 - 基于深度学习的人工智能技术研究

Research on Artificial Intelligence Technology Based on Deep Learning
基于深度学习的人工智能技术研究

人工智能技术自身发展面临诸多困境，迫使人们去探索可能的新路径。当前，
主流的以深度学习为代表的人工智能算法仍存在不可解释、通用程度低、情景适
应能力弱、抗干扰能力差等问题；数据驱动的人工智能对算力的要求越来越高，
有研究显示，2012 年以来人工智能算法训练过程中使用的算力呈指数级增长，

平均每 3.4 个月就会翻倍，这一周期远远低于半导体硬件摩尔定律 18 个月的周期，
近年来摩尔定律正逐渐逼近极限，因此，无论是集成电路硬件设计还是高性能计
算体系架构都亟待有新的方法或路径出现。此外，确保人工智能研发及应用符合
人类伦理，是管理主体和研发主体等必须积极解决的问题。作为一项颠覆性技术，

人工智能引发了许多新的伦理难题，如算法歧视、决策过程的不可解释性、算法
进化的不可控性等，人工智能技术应用的广泛性和渗透性则进一步放大了个人信
息泄露、社会偏见等方面的风险，因此需要在技术进步性与伦理可接受性之间寻
找平衡，将伦理纳入技术演化图景中。

各国人工智能发展的基础条件和水平不同，且彼此之间在文化传统、伦理道
德观念方面存在一定的差异，因此在规划模式上也有所不同。比如，美国追求在
人工智能基础研究和技术应用等方面的全面领先，欧盟在人工智能应用和产业发
展方面处于相对弱势地位，且许多欧盟人士对于 AI 持完全怀疑态度，负面情绪

要明显得多，导致欧盟在设计未来 AI 发展路线图时更加强调伦理要素的介入。
（二）美国：全面技术引领型模式
同其他高技术领域的战略发展目标相同，美国对人工智能发展的定位是保持
美国在全球的领先地位。2016 年奥巴马发布首份《国家人工智能研发战略计划》，

并将这一战略规划类比为新阿波罗计划。2019 年 2 月特朗普签署行政令，强调
美国在人工智能研发和部署方面处于世界领先地位，未来美国在人工智能领域将
继续保持领导地位。政府部门、研发资助机构等相继发布技术路线图，力图进一
步塑造技术优势。总体来看，美国高度重视人工智能基础理论研究与前沿创新，

并持续加强对未来革命性算法的前瞻研判，开拓类脑智能前沿创新领域，布局面
向未来的智能半导体研发，同时也注重人工智能相关伦理法律问题，为人工智能
创新提供文化与社会支持，如《国家人工智能研发战略计划》中的八大战略之一
便是理解和处理人工智能的伦理、法律和社会影响。

1.AI 未来算法
美国科学技术委员会、美国人工智能协会（AAAI）、美国国防部高级研究

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