美国《福布斯》双周刊网站在近日的报道中列出了2024年人工智能（AI）领域发展的五大趋势。国家工信部日前印发的《人形机器人创新发展指导意见》提出，到2025年，人形机器人创新体系初步建立，整机产品将达到国际先进水平，并实现批量生产。
随着“生成式AI”的出现，我们与人工智能的距离正在逐渐缩短。未来的AI又将赋予世界哪些崭新的面貌？
在人工智能领域，每隔几年会出现一个新热点。随着ChatGPT的推出，生成式AI使得许多人成为人工智能工具的新用户。
生成式AI是一种通过学习大规模数据进而生成新的原创内容（文字、图片、视频等）的新型人工智能。ChatGPT不仅会写作文、写小说、做数学题，甚至还会看星盘。可见，这些生成的内容虽然和基于训练的数据十分相似，却不是简单地对其进行复制。
20世纪中期以后，人工智能的发展不断突破。20世纪70年代，其发展重心是专家系统，80年代转变成了概率推理。而近十年中，该领域的发展是由机器学习推动的，也就是说，让计算机对数据进行学习，从中找出规律，建立模型。近两年，这种机器学习又在不断推进中，比如生成式AI就是引入深度学习的技术。如果说以前的人工智能学习主要依靠人们的经验判断做出指令，那么生成式AI则更加模仿人脑的思维过程，可以形成更加抽象的综合判断。
未来，生成式AI究竟有哪些可能的应用场景？
想象一下，当人工智能听到描述性语音，就能立刻起草一篇内容丰富的文章，画上一幅画，并配上合适的背景音乐。美国《福布斯》双周刊撰文预测，今后的人工智能系统将超越聊天机器人、恶搞视频这种简单的应用范畴，而能撰写更为复杂的叙事文章，可能与人合著畅销书，甚至编排交响乐等。
其中关键性的创新是多模态生成式AI，此类系统可以处理文本、声音、旋律、视觉信号等各种输入信息，并将其融合起来进行综合理解。未来的生成式AI将给用户带来更多层次丰富的感官体验。
生成式AI的崛起还将在科技研发、工业设计等领域引发深刻变化。如今的突破是用人工智能破解蛋白质折叠问题。以前，用实验的方法分析一种蛋白质结构往往需要几周、几个月甚至更长的时间。自从人工智能进入该领域，在数小时甚至数分钟内就能生成结果，准确率达到90%以上。
明年起，随着多模态技术的不断发展，人工智能模型将深入更加复杂、多样化的交互场景，有望在智能家居、智慧城市、医疗诊断、自动驾驶等领域打开全新的应用空间。
如果问，数字经济时代什么是最具标志性的工具，机器人无疑是最有力的答案之一。而人形机器人更是被视作“第四次工业革命”的标志性产品。
今年9月，特斯拉公布了人形机器人擎天柱的最新视频。“擎天柱又进步了。”不少人这么评价。马斯克表示，打算在3年至5年内量产这一产品。而我国工信部最新印发的《人形机器人创新发展指导意见》（以下简称《指导意见》）提出，到2025年，人形机器人创新体系初步建立，“大脑、小脑、肢体”等一批关键技术取得突破，整机产品达到国际先进水平，并实现批量生产。
1950年，“人工智能之父”艾伦·图灵首次提出“具身智能”（人形机器人）概念。其基本假设是，智能行为可以被具有对应形态的智能体通过适应环境的方式习得。也就是说，要拥有人一样的智能，先要具备人一样的身体。
上海交通大学电子信息与电气工程学院计算机系教授卢策吾曾这样形容：从认知角度看，人是“第一人称视角智能”，而没有身体的机器是“第三人称视角智能”。人可以通过与真实世界的互动进行主动学习，通过思维链的拓展去理解新的概念。人形机器人的突破就在于，不只是靠人“喂数据”，而要自己通过海量数据的学习，习得如何与环境交互。
对机器人来说，“大脑”与“小脑”结合起来，才能更好地理解和改变世界。
由坐落上海的智元机器人公司研发的首款人形机器人“远征A1”，就是以大模型作为机器人“大脑”，这需要考验“大脑”在面对从未涉及的任务时能否自行决策并生成解决方案。“远征A1”通过语言指令分析出讲话者的意图，实施任务。比如收到“我要一杯水”“我渴了”的指令，它都能很好地“理解”，随后前往饮水机取水，并把水杯递过来。
《指导意见》提出，人形机器人的关键技术突破，是以大模型等人工智能技术突破为引领，重点在人形机器人“大脑”和“小脑”“肢体”关键技术、技术创新体系等领域取得突破。比如，开发人形机器人的“大脑”，增强其环境感知、行为控制、人机交互能力；开发人形机器人的“小脑”，控制其灵活运动。并且需要系统部署“机器肢”关键技术群，打造仿人机械臂、灵巧手和腿足，攻关“机器体”关键技术群，以及加快人形机器人与元宇宙、脑机接口等前沿技术的融合。
在傅利叶智能董事长兼首席执行官顾捷看来，未来，人形机器人可能会像汽车、手机一样，变成新一代的终端，普及到养老陪护、康复科研等众多场景中。
可以预见，随着技术的不断发展，人工智能不再只是一种工具，而是人类的“左膀右臂”。世界将迈进人类与AI协同发挥作用的时代。
比如，外科医生可以在人工智能诊断的辅助下进行手术，现在一些医院已经实现机器人辅助做手术的功能。律师在庭审过程中可以得到人工智能提供的参考案例，既丰富又全面。软件开发员在写代码时也可以得到同步帮助，大大提高效率。
另外，量子计算将成为未来AI领域的重要发展方向。无论是新兴企业还是老牌科技巨头，都已将大量资源用于开发量子解决方案，因为其可以加速机器学习的速度并且优化算法，从而实现更高效、更准确的人工智能应用。
虽然人工智能让未来充满希望，也不可否认许多潜在风险同时存在，我们需要制定相应的策略来应对这些挑战。
比如，生成式AI对现有知识产权体系的挑战。主要表现在：如何平衡素材提供者和再创作者之间的利益，保障创新成果，减少相关行业发展的干扰。要处理好这个问题，需要对现有知识产权体系进行比较大的变革。
随着人工智能在日常工作和生活中参与度的提升，其在道德等领域面临的问题备受关注。专家认为，目前面临的挑战不仅在于设计出公平的算法，还必须制定严格的标准，确保这些系统和它们的设计者能对自己的行为负责。
据美国《福布斯》双周刊网站消息，人工智能目前在各个领域长驱直入，这种前所未有的发展态势不仅令科技爱好者痴迷，也引发全球决策者的密切关注。
包括欧美在内的主要经济体都在设法制定比较全面的AI政策，为AI立法。今年10月，美国签署了首份关于AI的行政命令。欧洲议会打算在明年6月之前就欧盟的《AI法案》文本达成协议。这些政策旨在推动技术突破的同时，保护民众不受人工智能“野蛮生长”的影响。
业内人士认为，不刻意规划人工智能的创造性，给人类留出一些创意空间，是非常值得关注和探索的问题。
