一、人类社会的发展时代

　　从狩猎时代到农耕时代、工业时代，再到信息时代、智能时代，人类社会的发展阶段是以人类获取信息或运用知识的手段的变化来划分的。

　　狩猎时代，结绳计数就是人们获取信息的一种手段。现代欧洲人祖先的近亲尼安德特人（也称尼人）身强体壮，力量很大，脑容量也比智人大，但最后却被走出非洲的智人打败了，究其原因就在于尼人以很小的单元独自生活，而智人过着群居生活，组织非常严密，大家在一起通过交流获取信息。

　　农耕时代，人们通过交流获取信息。例如，驿站快马接力，马载着人，人带着信息，从驿站一级一级地传递。人借助畜力带着信息一起传输。后来出现了电话、电报、电子邮件等现代信息技术，人就不再随着信息一起传输了。

　　工业时代，这是一个伟大时代。工业时代发明了机器，在流水线上，机器代替人来做一些工作，生产力得到极大提高。

　　信息时代，随着计算机的出现和普及，信息对整个社会的影响逐步提高到一种绝对重要的地位。信息量、信息传播的速度、信息处理的速度以及应用信息的程度等都以几何级数的方式增长。信息技术的发展对人们学习知识、掌握知识、运用知识提出了新的挑战。

　　智能时代，物联网不是科技狂想，而是又一场科技革命。智能时代将带来新一轮科技革命和产业变革，当然，也存在着只有人能做而机器做不了的事情。

　　在人类社会的不同发展时代，人们都需要对信息进行加工、处理和利用。推动人类社会发展的动力是对信息的获取和对知识的需求。

　　二、人类社会的发展动力

　　（一）人类视野由小到大

　　古希腊哲学家亚里士多德认为地球是球形的。古希腊学者厄拉多塞内斯第一个测量出地球的半径。厄拉多塞内斯发现，夏至这天，当太阳直射到赛伊城的水井S时，在亚历山大城的一点A的天顶与太阳的夹角为7.2°。他认为，由于两地在同一条子午线上，所以两地间的弧所对应的圆心角就是7.2°（如下图）。

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　　又从商队旅行时测得赛伊城的水井S与亚历山大城的一点A之间的距离约为5000古希腊里，按照弧长与圆心角的关系，厄拉多塞内斯计算出地球的半径约为40000古希腊里。一般认为，1古希腊里约为158.5米，这样，厄拉多塞内斯测得的地球半径约为6340千米，与如今我们的地球半径常用值极半径（6356.9088千米）、赤道半径（6377.830千米）以及平均半径（6370.856千米）都非常相近。

　　我们再看古希腊人借助日月食现象计算出地月距离。由于已经测量出地球半径，古希腊人以此为基础，进行了一个巧妙的几何计算，得出的地月距离与如今我们的测量值非常相近。我们知道，在太阳底下的物体都会有一个阴影，那么，一个圆形的物体就会有一个圆形的阴影，随着物体不断升高，阴影逐渐形成一个黑点，这个黑点到物体的距离恰好是物体直径的108倍，也就是说物体能形成自己直径108倍长的阴影区，地球也是这样。在月蚀的时候，月球由于被地球挡住了太阳光，导致我们无法看见反光的月球，这样，无论月球大小，月蚀的时候都要通过地球造成的阴影区。根据古希腊人的估算，月球通过的这段阴影区长度大概是月球直径的2.5倍。同样，月球本身也是一个能够遮挡太阳光的球体。和地球一样，月球也会产生阴影区，而这个阴影区在地球上终止，且阴影末端的角度和地球相同。这样，古希腊人就得到了三个相似三角形，最大的底边为地球直径，高是108倍地球直径；最小的底边是月球直径，高为地月距离；中等大小的底边为2.5倍月球直径，由于三角形相似性，古希腊人就计算出地月距离。

　　著名物理学家和天文学家G·伽莫夫在《从一到无穷大》科普读物中，用一些有趣的比喻阐述了爱因斯坦的相对论和四维时空结构，并讨论了人类在认识微观世界（如基本粒子、基因等）和宏观世界（如太阳系、星系等）方面的成就，有兴趣的朋友可以阅读一下，能够帮助理解人类视野由小到大。

　　（二）获取知识是人类社会的发展动力

　　目前，人工智能很多都运用了已有的科学成果。例如认知，认知是个体认识客观世界的信息加工活动，通过心理活动（如形成概念、知觉、判断或想象等）获取知识。习惯上，我们将认知与情感、意志相对应。感觉、知觉、记忆、想象、思维等认知活动按照一定的关系组成一定的功能系统，从而实现对个体认识活动的调节作用。在个体与环境的作用过程中，个体认知的功能系统不断发展并趋于完善。

　　感觉，是人脑对直接作用于感觉器官的客观事物的个别属性的反映。感觉是最初级的认识过程，是一种最简单的心理现象。当然，感觉并不一定在某一时间内只反映一种属性，而是可以反映许多种属性，但在感觉中，各种属性之间既无组织又无界限。正如一个人进入到某个完全陌生的环境里，虽然这个环境中既有各种声响，又有各种气味，但他分不清哪个声响来自哪种东西，哪种气味散发自哪个物体，这时对他来说，各种声响和气味只是杂乱无章的一大堆刺激。

　　知觉，是直接作用于感觉器官的事物的整体在人脑中的反映。知觉是人对感觉信息的组织和解释的过程。例如，看到一个苹果，听到一首歌曲，闻到花香等，这些都是知觉现象。

　　记忆，是过去经验在人脑中的反映。记忆是进行思维、想象等高级心理活动的基础。人类记忆与大脑海马结构、大脑内部的化学成分变化有关。记忆作为一种基本的心理过程，是和其他心理活动密切联系着的。记忆联结着人的心理活动，是人们学习、工作和生活的基本机能。把抽象无序转变成形象有序的过程就是记忆的关键。关于记忆的研究属于心理学或脑部科学的范畴。尽管当今的科学技术已经有了长足的发展，现代人类对记忆的研究仍在继续。信息加工理论认为，记忆过程就是对输入信息的编码、存储和提取过程。只有经过编码的信息才能被记住，编码就是对已输入的信息进行加工、改造的过程，编码是整个记忆过程的关键阶段。

　　想象，是人脑对记忆表象进行分析综合、加工改造，从而形成新的表象的心理过程。想象是思维的一种特殊形式。

　　思维，是人类所具有的高级认识活动。按照信息论的观点，思维是对新输入的信息与人脑内储存的知识经验进行一系列复杂的心智操作的过程。20世纪50年代以后，脑科学有了新的重大进展，美国心理和生物学家罗杰·斯佩里等人对左脑和右脑功能的研究、对大脑机能区的定位研究、对神经回路的研究以及脑物理和脑化学的研究等，进一步揭示了思维的物质运动性质；与此同时，瑞士儿童心理学家让·皮亚杰等人对儿童思维和成人思维的研究以及认知科学对人脑信息加工机理的研究，则更加丰富了人脑反映事物本质之机制的知识。这些研究成果为思维科学积累了新的科学资料。同时，当代各学科的多层次和横向渗透发展，尤其是信息论和计算机科学的诞生，为深入研究人的思维开辟了新的途径。

　　语言，即传递信息的声音，是人们进行沟通的主要表达方式，也是人类最重要的交际工具。广义而言，指人们采用一套共同的处理规则进行表达的沟通指令，通常以视觉、声音或触觉等方式传递信息。人们需要通过学习来获得语言能力，目的是交流观念、意见、思想等。

　　现代信息技术中，很多都运用了已有学科的研究成果。而在虚拟世界中，也是以获取知识为第一动力的。

　　三、现代信息技术引领新一轮科技革命和产业变革

　　（一）数据、信息、知识与智能

　　知识是符合文明方向的，人类对物质世界以及精神世界探索的结果总和。知识，至今也没有一个统一而明确的界定。知识的价值判断标准在于实用性，以能否让人类创造新物质，得到力量和权力等为考量。有一个经典的定义来自于古希腊哲学家柏拉图，他认为，一条陈述能称得上是知识必须满足三个条件：它一定是被验证过的，正确的，而且是被人们相信的。

　　和知识一样，智能和人工智能至今也没有一个统一而明确的界定。例如，对人工智能的界定可以分为两部分，即人工和智能。人工比较好理解，争议性也不大。但有时候我们需要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。

　　关于什么是智能，那就问题多了。这涉及诸如意识、自我、思维（包括无意识的思维）等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是，我们对自身智能的理解非常有限，对构成人的智能的必要元素了解也有限，这就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此，人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。此外，关于动物或其它人造系统的智能研究，也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

　　（二）工业革命与人工智能化

　　工业1.0：蒸汽技术革命。第一次工业革命是指18世纪60年代从英国发起的技术革命，是技术发展史上的一次巨大革命，开创了以机器代替手工劳动的时代。这场革命以蒸汽机作为动力机被广泛使用为标志，人类进入了“蒸汽时代”。

　　工业2.0：电力技术革命。第二次工业革命是指19世纪60年代继蒸汽技术革命之后的又一次科技革命，这场革命以电力技术革命为标志，人类进入了“电气时代”。

　　工业3.0：计算机及信息技术革命。第三次工业革命是指继蒸汽技术革命、电力技术革命之后的又一次科技革命，这场革命以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发明和应用为主要标志，人类进入了“信息时代”。这场革命涉及信息技术、新能源技术、新材料技术、生物技术、空间技术和海洋技术等诸多领域。

　　工业4.0：人工智能化。第四次工业革命是指继蒸汽技术革命、电力技术革命、计算机及信息技术革命之后的又一次科技革命。这场革命以人工智能、机器人技术、虚拟现实、量子信息技术、可控核聚变、清洁能源以及生物技术为技术突破口，人类将进入“智能时代”。

　　（三）计算机及信息技术革命与第四次工业革命

　　计算机，是一种用于高速计算的电子计算机器，可以进行数值计算和逻辑计算，具有存储记忆功能，能够按照程序自动、高速处理海量数据。这种现代化智能电子设备由硬件系统和软件系统组成，分为超级计算机、工业控制计算机、网络计算机、个人计算机、嵌入式计算机等，较先进的有生物计算机、光子计算机、量子计算机、神经网络计算机、蛋白质计算机等。当今计算机系统的运算速度已经达到每秒万亿次，使大量复杂的科学计算问题得以解决。例如，卫星轨道的计算、大型水坝的计算、24小时天气预报的计算等，过去人工计算需要几年、几十年，而现在用计算机只需几天甚至几分钟就可以完成。随着计算机存储容量的不断增大，可存储记忆的信息越来越多，计算机不仅能进行计算，还能把参加运算的数据、程序以及中间结果和最后结果保存起来，以供用户随时调用。此外，计算机还能对各种信息（如视频、语言、文字、图形、图像、音乐等）通过编码技术进行算术运算和逻辑运算，甚至进行推理和证明。

　　超级计算机通常是指由数百数千甚至更多的处理器（机）组成的、能计算普通PC机和服务器不能完成的大型复杂课题的计算机。超级计算机是计算机中功能最强、运算速度最快、存储容量最大的一类计算机，是国家科技发展水平和综合国力的重要标志。中国神威·太湖之光超级计算机所使用的芯片是国产芯片“申威26010”。目前，神威·太湖之光超级计算机以每秒12.5亿亿次的峰值计算能力、每秒9.3亿亿次的持续计算能力，成为世界超算第一名，为国产大飞机、天宫系列等多个国家重大任务的研发测试工作做出了重要贡献。

　　通信，指由一地向另一地进行信息传输与交换，目的是传递信息。从广义上说，无论采用何种方法，使用何种媒质，只要将信息从一地传送到另一地，均可称为通信。通信方式，古代有烽火台、击鼓、驿站快马接力、信鸽、旗语等，现代有电话、传真、卫星电话、电报、数据通信等。对于远距离传递信息来说，古代最快也要几天，现代则实现了即时通信。

　　人类自存在以来就离不开信息传递。远古时代，人类用表情和动作进行信息交流，这是最原始的通信方式。后来，人类在漫长的生活中创造了语言和文字，也发明了多种信息传递方式，如烽火台、击鼓、信鸽、旗语、航行用的信号灯等，这些都是用来解决远距离传递信息的。

　　进入19世纪后，人们开始用电信号进行通信。电缆通信是最早发展起来的通信技术，主要采用模拟单边带调制和频分复用多路方式。电缆通信在通信中占有突出地位。在光纤通信和移动通信发展之前，电话、传真、电报等各用户终端与交换机的连接全靠电缆。电缆还曾是长途通信和国际通信的主要手段，大西洋、太平洋均有大容量的越洋电缆。

　　互联网，即广域网、局域网及单机按照一定的通讯协议组成的国际计算机网络。互联网将两台或以上的计算机终端、客户端、服务端通过信息技术手段联系起来，人们可以与远在千里之外的朋友发送电子邮件、共同完成一项工作、共同娱乐等，主要特点有通讯、社交、网上贸易、云端化服务、资源共享化、服务对象化等。互联网在现实生活中应用很广泛。我们可以在互联网上聊天、玩游戏、查阅资料等，更为重要的是，我们还可以在互联网上进行广告宣传和购物。互联网极大地方便了我们的生活。

　　云计算，指通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析，将得到的结果返回给用户。简单地说，早期云计算就是简单的分布式计算，解决任务分发并进行计算结果的合并，因而又称为网格计算。但现在的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗余技术和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。

　　物联网，顾名思义就是连接物品的网络。按照国际电信联盟的定义，物联网主要解决物品与物品、人与物品、人与人之间的互联。但是，与传统互联网不同的是，H2T是指人利用通用装置与物品之间的连接，从而使得物品连接更加简化，而H2H是指人之间不依赖于PC而进行的互联。

　　许多学者在讨论物联网时，经常会引入M2M的概念，它可以解释为人到人、人到机器、机器到机器。但是，M2M并不仅限于解释物联网，它在互联网中也得到了很好地阐释。人到机器的交互一直是人体工程学和人机界面等领域研究的主要课题，而机器与机器之间的交互已由互联网提供了最为成功的方案。本质上，人与机器、机器与机器的交互，大部分是为了实现人与人之间的信息交互。

　　大数据，指以多元形式，从许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。大数据具有Volume（大体量）、Variety（多样性）、Velocity（时效性）、Veracity（准确性）和Value（大价值）等特点。

　　大数据时代已经来临，将在众多领域掀起变革的巨浪。大数据的核心在于为客户挖掘数据中蕴藏的价值，而不是软硬件的堆砌。针对不同领域的大数据应用模式、商业模式研究是大数据产业健康发展的关键。

　　人工智能，是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括研究计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机等，以实现更高层次的应用。人工智能涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学等。

　　（四）人工智能发展

　　1956年，以麦卡锡、明斯基、罗切斯特和香农等为首的一批远见卓识的年轻科学家，共同研究和探讨用机器模拟智能，并首次提出“人工智能”这一术语，标志着“人工智能”作为一门新兴学科正式诞生。

　　目前，我们对人工智能的研究已有60多年的历史，不同学科或学科背景的学者对人工智能都作出了各自的理解，提出了不同的观点，由此产生了不同的学术流派。其中，对人工智能研究影响较大的有符号主义、连接主义和行为主义等。

　　符号主义，是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，原理是物理符号系统假设和有限理性原理，通过研究人类认知系统的功能机理，用某种符号来描述人类的认知过程，并把这种符号输入到能够处理符号的计算机中，从而模拟人类的认知过程，实现人工智能。长期以来，符号主义在人工智能中处于主导地位。这一学派认为，人工智能源于数学逻辑，人类认知和思维的基本单元是符号，认知过程是在符号表示上的一种运算。符号主义致力于用计算机的符号操作来模拟人的认知过程，实质上是模拟人的左脑思维。

　　连接主义，又称为仿生学派或生理学派，是一种基于神经网络及网络间的连接机制与学习算法的智能模拟方法，原理是神经网络和神经网络间的连接机制与学习算法。这一学派认为，人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。连接主义学派从神经生理学和认知科学的研究成果出发，把人的智能归结为人脑的高层活动的结果，强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果。其中，人工神经网络是其典型的代表性技术。

　　行为主义，又称进化主义或控制论学派，是一种基于“感知——行动”的行为智能模拟方法。行为主义最早来源于20世纪初的一个心理学流派，这一学派认为，行为是有机体用以适应环境变化的各种身体反应的组合，研究目的在于预见和控制行为。例如，诺伯特·维纳和麦洛克等人提出的控制论和自组织系统、钱学森等人提出的工程控制论和生物控制论等，影响了许多领域。行为主义把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，研究自寻优、自适应、自校正、自镇定、自组织和自学习等控制论系统，并进行“控制动物”的研制。随着控制论系统的研究取得进展，20世纪80年代，诞生了智能控制和智能机器人系统。

　　美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容，即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

　　（五）人工智能引领新一轮科技革命和产业变革

　　人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动下，人工智能正加速发展。

　　人工智能具有多学科综合、高度复杂的特征。我们必须加强研判，统筹谋划，协同创新，稳步推进，把增强原创能力作为重点，以关键核心技术为主攻方向，夯实新一代人工智能发展的基础。要加强基础理论研究，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破。要主攻关键核心技术，以问题为导向，全面增强人工智能科技创新能力，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系。要强化科技应用开发，紧紧围绕经济社会发展需求，充分发挥我国海量数据和巨大市场应用规模优势，坚持需求导向、市场倒逼的科技发展路径，积极培育人工智能创新产品和服务，推进人工智能技术产业化，形成科技创新和产业应用互相促进的良好发展局面。

　　我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，迫切需要新一代人工智能等重大创新添薪续力。我们要深入把握新一代人工智能发展的特点，加强人工智能和产业发展融合，为高质量发展提供新动能。要围绕建设现代化经济体系，以供给侧结构性改革为主线，把握数字化、网络化、智能化融合发展契机，在质量变革、效率变革、动力变革中发挥人工智能作用，提高全要素生产率。要培育具有重大引领带动作用的人工智能企业和产业，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。要发挥人工智能在产业升级、产品开发、服务创新等方面的技术优势，促进人工智能同一、二、三产业深度融合，以人工智能技术推动各产业变革，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。