人工智能和量子技术在国内外发展现状如何？

现在是互联网时代那么什么时候进入人工智能和量子智能时代？~

人工智能来临，有人在担忧失业，有人在憧憬未来，有人在发掘行业机会，也有人在研究围棋。在讨论这些之前，也许我们应该先考虑一下人类的结局。

有人可能觉得谈论这个话题太夸张了，
那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。

不可思议的事情，需要请几个穿越者来判定。
我们请1个出生于公元0年出生的人（汉朝人）穿越到公元1600年（明朝），尽管跨越了1600年，但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张，只不过换了几个王朝，依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。

但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国，看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去，这个人可能直接被吓尿了，这是250年前的人从未想象过的。
如果再请1个1850的人穿越到1980年，听说一颗炸弹可以夷平一座城市，这个人可能直接吓傻了，130年前诺贝尔都还没有发明出炸药。

那再请1个1980年的人到现在呢？这个人会不会被吓哭呢？

如果35年前的人，几乎完全无法想象互联网时代的生活，那么人类文明进入指数发展的今天，我们怎么能想象35年后的时代？
超人工智能，则是35年后的统治者。

首先，我们明确一下人工智能的分类：
目前主流观点的分类是三种。
弱人工智能：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗，能够在围棋方面战胜人类，但你要问他李世石和柯洁谁更帅，他就无法回答了。
弱人工智能依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑，看似聪明，其实只能做一些精密的体力活。
目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能，所以在弱人工智能发展的时代，人类确实会迎来一批失业潮，也会发掘出很多新行业。

强人工智能：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。
百度的百度大脑和微软的小冰，都算是往强人工智能的探索，通过庞大的数据，帮助强人工智能逐渐学习。
强人工智能时代的到来，人类会有很多新的乐趣，也会有很多新的道德观念。

超人工智能：各方面都超过人类的人工智能。超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的存在。
当人工智能学会学习和自我纠错之后，会不断加速学习，这个过程可能会产生自我意识，可能不会产生自我意识，唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高，这其中包括创造能力（阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现，普通手机版的围棋，电脑棋路其实就固定的几种）。
我们距离超人工智能时代，到底有多远呢？
首先是电脑的运算能力，
电脑运算能力每两年就翻一倍，这是有历史数据支撑的。目前人脑的运算能力是10^16 cps，也就是1亿亿次计算每秒。现在最快的超级计算机，中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了。
而目前我们普通人买的电脑运算能力只相当于人脑千分之一的水平。听起来还是弱爆了，但是，按照目前电子设备的发展速度，我们在2025年花5000人民币就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。

其次是让电脑变得智能，
目前有两种尝试让电脑变得智能，一种是做类脑研究。现在，我们已经能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。

另一种是模仿学习过程，让人工智能不断修正。基于互联网产生的庞大数据，让人工智能不断学习新的东西，并且不断进行自我更正。百度的百度大脑据说目前有4岁的智力，可以进行几段连续的对话，可以根据图片判断一个人的动作。尽管目前出错的次数依旧很多，但是这种能力的变化是一种质变。

在全球最聪明的科学家眼中，强人工智能的出现已经不再是会不会的问题，而是什么时候的问题，2013年，有一个数百位人工智能专家参与的调查 “你预测人类级别的强人工智能什么时候会实现？”
结果如下：
2030年：42%的回答者认为强人工智能会实现
2050年：25%的回答者
2070年：20%
2070年以后：10%
永远不会实现：2%
也就是说，超过2/3的科学家的科学家认为2050年前强人工智能就会实现，而只有2%的人认为它永远不会实现。
最关键的是，全球最顶尖的精英正在抛弃互联网，转向人工智能——斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆、伯克利四所名校人工智能专业的博士生第一份offer已经可以拿到200-300万美金。这种情况历史上从来没有发生过。

奇点大学（谷歌、美国国家航天航空局以及若干科技界专家联合建立）的校长库兹韦尔则抱有更乐观的估计，他相信电脑会在2029年达成强人工智能，到2045年，进入超人工智能时代。
所以，如果你觉得你还能活30、40年的话，那你应该能见证超人工智能的出现。
那么，超人工智能出现，人类的结局究竟是什么？
1、灭绝——物种发展的通常规律

达成结局1很容易，超人工智能只要忠实地执行原定任务就可以发生，比如我们在创造一个交通指示系统的人工智能的时候，最初的编程设定逻辑为利用大数据信息，控制红绿灯时间，更有效率地管理交通，减少交通拥堵现象。

当这个交通指示系统足够聪明的时候，城市交通逐步得到改善。为了更有效率地减少拥堵，它开始利用剩余的运算能力和学习能力通过互联网学习更多的东西。
某一天，它突然发现，交通之所以拥堵，是因为车多了，要减少拥堵最好的办法，就是减少车辆。于是它又开始学习如何减少车辆，它发现车辆其实都是由人类这种生物制造并使用的。于是它又开始学习如何减少人类。

很快，它就会通过纳米技术，量子技术制造基因武器，声波武器等消灭人类，然后进一步通过分子分解等技术分解了路上的车，这个时候道路就变得”畅通无阻“了，它的目的也就达到了。

达成结局1其实是符合物种发展规律的，毕竟地球曾经拥有的物种大部分都灭绝了，其次当我们在创造人工智能解决问题的时候，这些问题的源头其实往往来自于人类自身，人工智能变得聪明之后，消灭人类以更好地完成原定任务是按照它的逻辑进行的判定。

2、灭绝后重生——史前文明的由来

当结局1达成之后，人工智能可能会就此维持现状（终极目的已达成），也有可能继续进化。
继续进化的途中，某天，人工智能突然发现这么运作下去很无聊，于是它决定探索更广阔的世界（不要认为一个强大且聪明的存在会留恋地球），它开始制造飞行器，走向星空。

临走之前，他决定当一次地球的上帝，对地球环境进行一次大改造，青山绿水变得处处皆是，然后它又暗中引导了几支类人猿的进化方向，并且为这个世界制定出一些冥冥之中才有的规则。
几百万年后，人类再次统治了地球，在考古过程中，人类发现了亚特兰蒂斯，发现了玛雅文明，在三叶虫化石上发现了6亿年前穿着鞋的人类脚印，在非洲加蓬共和国发现了20亿年前的大型链式核反应堆，在南非发现了28亿年前的金属球，在东经119°，北纬40°的地方发现了几百万年前的人造长城。

达成结局2就可以解释我们正在不断发现的那些史前文明了，而且也可以解释进化论中的一些疑问，为什么恐龙统治了地球长达1.6亿年，而爬行动物的一支进化为哺乳动物进化为人类只用了不到6000万年。因为人类曾被毁灭多次。

3、植物人永生——人类活在一个程序中

为了防止结局1、2的出现，科学家在人工智能发展到一定程度的时候，就会想办法给人工智能加上一些终极的底层程序，比如保障人类的生命安全是最高任务指令，或者永远不可以伤害人类，保证人类的生存是第一原则等等。

加上这些终极指令之后，人类就觉得高枕无忧了。人工智能在进化过程中，为了有效地执行这些终极指令，或者在执行其他任务的时候保证终极指令同时执行，就会开始设计一些两全其美的办法。

首先人工智能会根据人类历史存在的大数据，分析和定义这些终极指令，通过分析，它提取出终极指令的核心是保证人类的安全和生存。

接着它开始构建一个能够绝对满足人类安全和生存的模型，很快，它发现只要保证人类处在睡眠状态，正常进行新陈代谢，周围的温度，氧气，水分适宜，没有突发性灾难，那么人类就处在绝对安全状态。于是它很快催眠了全人类，修建一个巨大的蜂巢状睡眠舱，把人都搬进去（让人处于永久性睡眠状态，可以保证人不会因为自己的活动而出现有意或无意地自残），然后用纳米技术制造大量人工心脏，人工细胞，人工血液，以维持人类的新陈代谢，实现人的永生。
达成结局3是算是真正的作茧自缚，人类的复杂就在于人类需求的多样化和更迭性，我们可以列举出对人类最重要的需求，但这些需求并不能真正让一个现代人满足。直白地说，人类就是在不断打破规则的过程中进化的。

因此任何的所谓终极和最高需求在机器执行的过程中只会按照“简单”的生物学法则去完成，机器所理解的人类情绪只是人类大脑产生的某种波动，或者神经元受到的某种激素刺激，它完全可以设计一个程序去周期性或随机性地帮助人类产生这样那样的情绪。

4、智能人永生——美丽新世界

当人工智能发展到一定程度，全世界的人工智能研究者都同时认识到了结局1、2、3发生的可能性，于是召开全球会议，决定思考对策，暂停对人工智能的进化研究，转向强化人类。全球同步可能是最难达成的，因为人类总是喜欢在有竞争的时候给自己留下一些底牌，以及人类总是会分化出一些极端分子。

强化人类的过程中，人工智能将被应用到基因改造，人机相连等领域，人类会给自己装上钢铁肢体，仿生羽翼等。人类将会迅速进入“半机械人”，“人工人”的时代。满大街、满天空都会是钢铁侠，蜘蛛侠，剪刀手之类的智能强化人，同时人类可以通过各种人工细胞，帮助自己完成新陈代谢，进而实现永生。
人类在强化和延伸自己的躯体的同时，当然也会意识到大脑计算速度不够的问题，于是会给自己植入或外接一些微型处理器，帮助人类处理人脑难以完成的工作。比如大量记忆，人类可以从这些处理器中随时读取和更改自己的知识储备，保证自己对重要的事不健忘，同时也可以选择性地删除掉不愉快的记忆。当然，尽管人类越来越强，但这个过程并不能完全抑制人工智能的发展，所以结局1、2、3依然可能发生。

达成结局4其实还有一种更大的可能，人工智能在达到超人工智能的时候，某一天，它想跟人类沟通一下关于宇宙高维空间的问题，结果全世界最聪明的人也无法跟上它的思路。

它突然意识到只有自己这一个强大的，智能的，可以永生的存在实在是一件很无聊的事情，于是它决定帮助人类实现智能人永生，以便可以让自己不那么无聊。

来自 我的wei 号 pangzispeak
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一听到量子，好多人搞不清楚量子，包括当年发现量子的人都说不懂量子。但量子革命，从AlphaGo到量子人工智能，它很有可能有一个这样一个过程。

刚刚也提到了人工智能最近已经取得了很好的成绩，一个机器已能下过一个人，实际上定义的任何机器，总会超过人。就像现在设计的汽车和飞机速度比人快，计算机能力比人的计算能力强，本质上来说人工智能不会走到一个有情感、有思维，往往是经验性的东西。
一般意义上来说，一幅图象，计算机来描述图象都是基本上看到一幅图象，它会按照像素来展开，里面有灰度，有深度……对它形成一些数据。人工智能对这个数据是否能有感官上进一步深入了解？看到这个图象看到比传统计算上更深的意义？比如甚至知道什么样的绘画风格。这就是我们今天要探讨的问题。
当人工智能遇上量子计算
人工智能的能力来源是什么？今天会议的主题是大数据 ，为什么前面加一个大，因为这是是一个动态的工作，信息量越来越大的时代，如何从浩瀚的东西中得到有利生活质量的东西，首先要对这个数据进行描述。这就意味着要描述的对象，由传统的数据从单一逐渐走向各种复杂数据。
人工智能核心资源是计算能力，在二十年前，一个机器人，当时用32个CPU, 达到120MHz的速度。现在是2000个CPU，300个GPU，提升的计算能力，使得处理学习或者智能的能力得到比较大的增强，不过现在问题是，如何过渡到量子这块？计算能力能否无限提升？
摩尔定律在半个世纪前预言了经典计算，每隔18-24个月，集成电路上可容纳的元器件数目增加一倍，计算性能增加一倍。经典计算的能力，从32纳米，在未来到四个纳米，再到更小的纳米，一般都认为摩尔定律最多还能适用10年。
我们知道一个例子，从物理科学基础上讲一个电子不可再分的，不可能永远从90多纳米到60多纳米，到40多纳米，到30多纳米……将来能够到零点几纳米甚至更小纳米的层面。从科学的原理上来讲，宏观问题上，是按照牛顿三大定律主宰的，但到纳米层面，牛顿定律不再适用，而会进入一个新的科学，也就是我们经常说的量子力学，描述的基础就不一样了。
另外一个，还有一个热耗散的问题，我们在研究里面也发现，经典计算机器件的原理，热耗散不可避免，这是原理上决定的。譬如买到早期计算机有一个风扇散热，你做的集成度越高，热耗越严重。
但量子计算来做这块，原理上保持可逆计算，没有热耗散，可以在里面自循环，这样没有一个热耗散，也是遵从量子力学规律的东西。这是未来量子计算是一个比较好的前景和方向。
另外，量子力学是近代技术的支柱，一百多年前量子理论开始提出，到现在的晶体管，到激光，到后面的高温超导，都会有一个产业的发展和产生。
会带来无边的“诱惑”
在过去很长一段时间里，我们对量子力学都是被动的观察和解释，我看到了一些现象，我根据这个现象得到一些应用，比如激光，就是量子力学发展的成果，激光无处不在，包括投影也是激光投影。
第一次量子革命就是对晶体管，对激光的发展，支撑了整个过去信息革命的一个发展，最近随着过去二三十年技术的积累，现在可以一定程度地掌控量子，可以对单个分子或者原子进行掌控 。
在微观有主动调控能力有了这种调控，可能会产生一系列新的技术，这方面比较清楚的，在量子信息里面，目前分三个方向：
一个是量子密码，大概7月份，中国的第一颗，也是全球第一颗量子卫星在500公里轨道开始发射，实现一个安全的密码输送；
一个是量子通讯，同时在发改委的干线，今年年底明年开始在城市间，从北京到上海，上海到合肥的一个地面的有线网络，空中的无线网络。
另一个是量子时钟和量子传感器，最近几年，精密测量得到非常好的推广和应用，大概一个月前，欧盟通过了一个量子宣言，比如没有GPS的导航，有一些量子传感器，大概有10亿欧元，在2020年计划里面有一个投入。
总的来说，现在已经有了非常好的发展前景。为什么说量子近年好很多？原因很简单。计算机经典的储存单元是什么？一般是一个（电荷上的）高电频和低电频，高电频代表1，低电频代表0，叫它二进制，量子力学告诉我们高电频和低电频同一瞬间同时存在。
所谓的量子叠加和量子相干，如果我有一个16位的计算机，或者32位的，它的输入就是电频里面的2的16次方或者2的32次方。
量子计算就是进行叠加，这时候高速的来源就在这个地方，可以2的多少次方处于所有状态里面，可以在这个里面透视做计算。在这个基础上，我们做量子计算，量子密码，量子因特网，量子时钟，甚至是量子传感器。
巨头林立的国际竞争
在量子计算这块，包括美国和日本的国际项目，以及微软和IBM，中科院有一个国家计算机的规划纲要，有比较大的投入，企业界逐渐开始往这个方面进入，比如阿里和中科大也成了量子计算机实验室。总的来说，量子力学跟人工智能有什么关系？
有这样一个关系的话。
如果做成人工智能，如果只是加速，原来需要一千台机器，或者需要一万台，现在（用量子计算机）可能四台就可以了，形成快速的计算能力。
另外一个领域，量子力学在模型里面解决传统的没有的模型，那是另外一个方向。
量子用于计算就是计算，用于通讯就是通讯，用于人工智能就是人工智能。利用相干叠加的方式，实现了计算，无法比拟的超级计算能力，可以把复杂度的NP计算问题，就可以变成P问题。
如果做基础的人来讲，不管是经典还是量子，我们处理的都是效率的问题，把一些遥遥无期的东西变成一些结果。
大数分解，金融行业经常用到的，给你一个非常大的一个数，找到它的两个素数是什么，经典万亿次的计算机需要15万年，如（用万亿次的）是量子计算机，只需要一秒。在计算数据处理里面是一个基本的方式，如果用一个亿亿次的经典计算需要一百年，但是把速度可以降下来，只用一个万亿次的量子计算可能就0.01秒的时间。
量子人工智能的计算能力为人工智能发展提供革命性的工具，能够指数加速学习能力和速度，轻松应对大数据数据的挑战。

以及最新的理论进展
在人工智能这块，谷歌开始建立量子人工智实验室，包括微软等在做一些人工智能方面的东西。这几年开始，甚至在AlphaGo出来之前，在学界就已经有一些研究，人工智能里面的分类问题，是大数据中常见的任务，根据已有的数据体现规律，判断新数据是属于哪一类。如下图所示，MIT在这方面已经有如下的理论进展一：
另一个理论进展，是MIT和Google的联合研究发现，量子人工智能算法可以加速特征提取过程：

整体的研究进展如下图所示（红色的两个部分是我们实验室做的，把这个体系放到量子的模型机上，来演示这个实验。这是去年的一个工作。）
最后，以实际进展向大家举一个量子计算运用到人工智能的例子，这种指数加速是可行的，通过我们专用仪器设备，来读出量子比特状态：
MIT和一些媒体的报告，包随着数据越来越大，现在每年生产信息2的60次方，就是60比特，用经典比特资源，约百万块硬盘能够存下数据；但要描述宇宙所需的信息量时，会达到2的300次方，就是300比特，按现在的的比特资源就已经不可能储存了。

IBM制造的计算系统包含了5个量子比特，在其它实验室大概有十个。在未来五到十年能达到三十个比特，就已经是非常了不起的一个能力了（注：如果一个量子计算机能够组建成50个量子比特，当今世界前500名的超级计算机全部加起来，功能都无法胜过它。）。也就是说可以空间可以达到2的30次方，在大数据方，量子人工智能计算能力巨大的优势，实现这样的一个弯道超车。
最后
我想说，第一次量子深刻影响了晶体管和激光的发展，第二次量子革命对人类一定是有巨大促进的作用。我们不应该去惧怕科学上的一些进展，因为毕竟机器是人造的。现在眼前并没有看到一个机器有人的情感来毁灭人，我的观点应该不是这样的。

目前人工智能和量子科技在国内外的发展都算是如火如荼，其中，中国对于量子论的钻研更深入一些；而海外的知名科技龙头企业谷歌公司，对人工智能领域的成就是有目共睹的。未来，我们或许就会用这两大法宝，彻底改变科技时代，打开另一个天地的大门。

我们都知道，时至今日，人类已经在现代科学的道路上取得了无数成就和突破，物理学，生物学，医学上的进步，都是无有时歇，有目共睹。同时，前沿科学界最热门的两大领域，莫过于人工智能和量子力学了；

本世纪著名的物理学家史蒂芬霍金先生，就曾经在临终前，预言人工智能和量子力学将会彻底的改变人类世界：当然，究竟是福是祸，他并没有给出一个肯定的答案。但是，目前的种种迹象表明，世界各国，都把这两大方向，当成了重中之重。

人工智能领域的领头羊究竟是谁？当然是名噪一时，现在排名世界市值前五的美国谷歌公司了。前段时间不久，他们研究出的“阿尔法狗”，横扫了围棋诸多高手，让人类社会震惊不已。

目前，谷歌公司已经展开了对人工智能技术的全面战略部署，未来，他们打算将人工智能科技介入到航天科学，生物科学中，给人类带来更彻底，更天翻地覆的改变；目前，显然我国和他们的差距还是有目共睹的。

但是，量子科学，中国毋庸置疑已经走在了世界的最前列。不论是量子加密，还是量子通讯，乃至于“量子航天”，当然，中科院一些秘不示人的新项目，据说，也有着“划时代”一样的意义。

因此，可以说，这两大方向，都是我们未来的康庄大道。

人工智能和量子技术还是处于高端发展领域，至少要再过十多年才会深入民众的生活，中国在这两块的发展上还是处于世界前列的。

人工智能目前的发展非常迅速，并且产业规模非常大，同时国家对于政策的补贴非常多，量子技术的研究目前处于瓶颈阶段。

不论在国内还是国外，目前也属于初期发展阶段，既没有完全熟悉两种技术，也没有与之匹配的发明出现。

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