自 1956 年的達(dá)特茅斯會(huì)議( Dartmouth Conference)提出人工智能概念以來(lái)，人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了“三起兩落” 的曲折歷程。 2016 年 3 月， 以 AlphaGo 以4:1 戰(zhàn)勝人類棋手為標(biāo)志， 人工智能開(kāi)始逐步升溫， 并成為各國(guó)政府、 科研機(jī)構(gòu)、
產(chǎn)業(yè)界以及消費(fèi)市場(chǎng)競(jìng)相追逐的對(duì)象。 為了在新一輪國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中掌握主導(dǎo)權(quán)， 搶占人工智能發(fā)展的制高點(diǎn)， 各國(guó)投入大量的精力和資金， 開(kāi)展人工智能關(guān)鍵技術(shù)的攻關(guān)與應(yīng)用相關(guān)的研究與產(chǎn)品開(kāi)發(fā)， 并紛紛推出了不同的人工智能平臺(tái)與產(chǎn)品。
我國(guó)人工智能的應(yīng)用范圍極廣。 從行業(yè)應(yīng)用的角度看， 在制造、 物流、 醫(yī)療、教育、 安防等行業(yè)都有廣泛應(yīng)用。 以制造業(yè)為例， 當(dāng)前的制造業(yè)不論是生產(chǎn)、 流通還是銷(xiāo)售， 都正趨于數(shù)據(jù)化、 智能化。 大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)可以協(xié)助企業(yè)分析生產(chǎn)過(guò)程中的全鏈路數(shù)據(jù)， 實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率、 庫(kù)存周轉(zhuǎn)率、 設(shè)備使用效率提升等目標(biāo)。 在智能制造進(jìn)程中， 工業(yè)機(jī)器人成為人工智能的典型代表， 成為智能制造的重要實(shí)現(xiàn)端之一。就物流行業(yè)而言，人工智能的技術(shù)應(yīng)用主要聚焦在智能搜索、推理規(guī)劃、 模式識(shí)別、 計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及智能機(jī)器人等領(lǐng)域。 如今， 現(xiàn)代物流企業(yè)紛紛嘗試?yán)萌斯ぶ悄芗夹g(shù)優(yōu)化物流環(huán)節(jié)、 提高物流效率。 人工智能還能夠幫助企業(yè)根據(jù)市場(chǎng)銷(xiāo)售情況、 供應(yīng)鏈生產(chǎn)情況、 物流配送、 倉(cāng)儲(chǔ)庫(kù)存水平， 甚至每個(gè)環(huán)節(jié)的容錯(cuò)概率等等進(jìn)行精準(zhǔn)排產(chǎn)， 最大限度利用已有資源。 人工智能在醫(yī)療健康主要的應(yīng)用領(lǐng)域則包括五個(gè)方面： 臨床決策支持、 臨床輔助診療系統(tǒng)、 患者管理、 輔助手術(shù)和患者照護(hù)的自動(dòng)設(shè)備， 即各種機(jī)器人、 醫(yī)療機(jī)構(gòu)的管理以及新藥的研發(fā)。
人工智能在自動(dòng)駕駛、 醫(yī)療、 傳媒、 金融、 工業(yè)機(jī)器人以及互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)等越來(lái)越多領(lǐng)域和場(chǎng)景下得到應(yīng)用， 一方面帶來(lái)了效率的提升、 成本的降低， ， 另一方面， 人工智能系統(tǒng)的自主性使算法決策逐步替代了人類決策， 而這種替代有時(shí)非但沒(méi)有解決已有的問(wèn)題， 還讓已有的問(wèn)題更難解決， 甚至給社會(huì)帶來(lái)了全新的問(wèn)題。 這些問(wèn)題不僅僅引發(fā)社會(huì)的廣泛討論， 更是限制人工智能技術(shù)落地的重要因素。 其中最為典型的便是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域， 社會(huì)的巨大需求與技術(shù)的不斷成熟讓自動(dòng)駕駛成為了全球炙手可熱的研究與發(fā)展領(lǐng)域， 而其潛在的風(fēng)險(xiǎn)又驅(qū)使人們?nèi)シ此技夹g(shù)帶來(lái)的倫理問(wèn)題。各國(guó)已有法律與政策的難以適用以及新政策的模糊不清也給自動(dòng)駕駛技術(shù)的落地造成了困難。面對(duì)倫理風(fēng)險(xiǎn)與其潛能一樣巨大的人工智能技術(shù)， 人們急需一個(gè)廣泛、 普遍的倫理探討， 并在這些探討的基礎(chǔ)之上找到路徑、 梳理規(guī)范， 以保證人工智能的良性發(fā)展 。
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