[导读]时至今日，已经几乎没有会去质疑这项技术能够产生的无限可能性，但是却少有人能够能从整个社会发展的角度去看待这项技术的前世今生与未来。

在当前全球性的人工智能热潮之中，如何正确地认清人工智能技术的发展现状，如何科学地熟悉人工智能与人类未来的关系，如何有效地抓住人工智能所带来的新技术突破之时机，创新产业升级和社会变革的方式，创立发展智能科技的新“直道”，换道平行超车，实现和平、幸福和奉献世界的智能时代之“中国梦”，是一个十分重大且集哲学、科学、技术等一体的综合社会性课题。

人工智能与智能技术：从AlphaGo到新IT

计算机围棋程序AlphaGo战胜人类高手之后，极大地唤起了世人对人工智能的关注与兴趣，一些媒体借机把人工智能渲染到几乎是科幻的地步。更有甚者，极少数“专家”直接把科幻电影当事实来描述人工智能技术，依据是“今日之科幻，就是明天的现实”，以致社会上有些人引发对人工智能过度和不必要的担心与恐惊。

实际上，大家没有必要对眼前的人工智能技术过于激动甚至“骚动”。虽然深度学习等技术在模式识别等许多方面有了很大的突破，但其人工之“智能”，目前依然十分初等，离完成人之日常工作的一般要求都相距甚远，离机器取代甚至“统治”人类的梦幻不是遥遥无期，而是风马牛不相及！其实，今人对人工智能之赞叹，还不及二百多年前农夫对火车之惊奇：拉得如此之多，跑得如此之快，还自己动！事实上，那时的火车极其初等，时速只有5公里左右，但与当今人工智能的智力水平不相上下。想想从昔日的蒸汽火车到现在的高速列车所经历的过程，我们人类完全可以“淡定”，扎扎实实埋头苦干，把机械替代人力劳作的光辉历史，再一次化为机器替换智力辛劳的崭新征程。

从技术本质而言，以AlphaGo为代表的人工智能方法之意义可用一个“AlphaGo Thesis”概之：AlphaGo展示了从牛顿的“大定律，小数据”技术范式向默顿的“大数据，小定律”技术范式转移的可行性。详细而言，就是计算机可以利用规则将人类几十万盘围棋博弈的“小”数据，自我“对打”成几千万盘博弈的“大”数据，然后再凝练缩减成“价值”和“策略”两张“小”网，最后战胜人类高手，股权分配，明白无误地指出了一条利用规则由小数据产生大数据，再由大数据练就“小定律”式精准知识的技术路线。将来，小数据会越来越少，而小知识也会越来越精。这一AlphaGo Thesis的意义就如同开创了计算机技术和今日之信息时代的“Church-Turing Thesis”一样，一定是划时代的，是预示智能时代开始的里程碑事件。

从此以后，英文缩写IT的时代定义也必须变了：IT不再是信息技术（Information Technology），那已是“旧”IT了，接下来IT将代表智能技术（Intelligent Technology），是“新”IT，而且我们必须牢记200年前IT代表工业技术（Industrial Technology），即“老”IT。未来的IT，一定是“老、旧、新”三个IT的平行组合和使用。

实际上，这一变化有着深刻的科学哲学基础。20世纪最伟大的科学哲学家之一卡尔·波普尔认为，现实是由三个世界组成的：物理、心理和人工世界（或称知理世界、智理世界）。每个世界的开发都有自己的主打技术，物理世界是“老”IT工业技术，心理世界靠“旧”IT信息技术，而人工世界的开发必须依靠“新”IT智能技术。因此，人工智能成了“热门”，大数据成了“石油矿藏”。工业技术基本解决了人类发展的资源不对称问题，互联网信息技术很快会解决信息不对称问题，接下来智能技术将面临解决人类智力不对称问题的艰巨任务。通过消除不对称问题，使我们的生活越来越美好，这就是人类社会发展的根本动机和动力。

前途十分光明，我们必须深入开发利用新IT智能技术，让它们从目前初级智力的“蒸汽火车”，尽快成为未来的先进智能“高速列车”，进一步解放人类的身体于劳作，释放人类的心脑于烦累，在更新更高的层面造福于人类社会。

智能产业与智能经济：从工业5.0到知识自动化

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