人工智能，這一被譽為第四次工業革命標志的技術領域，正吸引著全球范圍內的發達國家與頂尖科技公司投入巨資進行研發布局。中國亦不甘落后，正全力以赴，力求在人工智能的發展浪潮中占據先機。黨的二十大報告明確指出，要推動戰略性新興產業的融合集群發展，構建包括新一代信息技術、人工智能在內的一批新的經濟增長引擎。
追溯人工智能的起源，我們不得不提及1956年的那個夏天，十位年輕的學者在美國達特茅斯市舉辦的一場暑期研究所。在那次為期兩個月的研討中，他們深入探討了人工智能的目標與實現路徑，并列出了諸多待研究的課題，這份報告被視為對人工智能的首次全面闡述，而那一年也被廣泛認為是人工智能的元年。
在隨后的二十年里，人工智能的發展主要聚焦于模擬大腦的工作原理，尤其是在邏輯推理層面。盡管這一時期取得了如數學定理證明等珍貴成果，但人工智能的發展之路卻并非一帆風順。隨著研究的深入，學者們逐漸意識到，僅通過模擬大腦來實現人工智能的目標困難重重。因此，人工智能的發展進入了低谷期，學者們開始反思并探索新的技術路線。
進入第二個發展階段，專家系統成為了人工智能領域的新寵。然而，盡管專家系統在演示時表現出色，但在實際應用中卻效果平平，這導致人工智能的熱度再次下降。直到2006年，三篇重量級文章的發表為人工智能領域帶來了新的曙光。這些文章從不同角度證明了深度神經網絡的巨大潛力，只要輸入的數據足夠優質，深度神經網絡就能解決一系列問題。
隨后的幾年里，隨著斯坦福大學與普林斯頓大學的兩位華裔教授開發的大規模圖像數據庫在比賽中取得突破，深度神經網絡技術開始迅速普及。到了2015年，一個由中國學者孫劍提出的殘差網絡在圖像分類任務上的表現甚至超過了人類平均水平，這標志著弱人工智能在特定領域已經具備了廣泛應用和產業化的基礎。
在人工智能的成長過程中，類腦計算和量子計算被視為兩條可能的突破之路。類腦計算旨在提高信息處理的能效比，而量子計算則以其極高的能效比成為另一個備受矚目的研究方向。盡管這兩條技術路線仍存在諸多不確定性，但它們為人工智能的未來發展提供了無限可能。
人機混合智能作為一種新的智能形態，正逐漸成為人工智能發展的重要趨勢。通過將機器擅長與人類擅長的任務相結合，人機混合智能能夠發揮出獨特的優勢。同時，應用驅動也成為人工智能發展的重要形態。通過尋找合適的應用場景來拉動技術發展，人工智能的應用范圍正在不斷拓展。
然而，在人工智能的快速發展過程中，我們也必須正視其帶來的社會屬性問題。如何防止技術失控、確保人工智能的安全可控發展，是我們必須認真對待的課題。因此，加強人工智能的法律、倫理問題研究，建立健全相關法律法規體系，對于引導人工智能的健康發展至關重要。
面對全球范圍內的人工智能發展浪潮，中國擁有四大顯著優勢：政策優勢、海量數據資源優勢、應用場景優勢以及青年人才優勢。然而，我們也必須清醒地認識到，在基礎理論和原創算法研究、高端器件研發能力、開源開放平臺以及高端人才等方面，我們仍存在明顯短板。
為了推動人工智能的持續發展，我們需要從國家戰略、人才高地、基礎建設、立法保障等多個方面入手。同時，我們還需要緊緊抓住數據處理、開源平臺、應用場景這三個關鍵抓手，為人工智能賦能各行各業提供有力支撐。
在數據處理方面，我們需要加強數據的組織、清洗、利用和安全防護工作。在開源平臺方面，我們需要創建與自身人工智能大國地位相匹配的開源平臺。在應用場景方面，我們需要積極培育和賦能各類應用場景，推動人工智能技術的廣泛應用和產業化。
展望未來，我們有理由相信，在補齊自身短板弱項后，中國將能夠與全世界同步推進人工智能的發展，共同迎接第四次工業革命的到來。
