5-10年后的人工智能与生活

热门资讯 2025年08月14日 11:28 1 admin

在这重点关注了八个被认为最为重要的领域：交通、服务机器人、医疗保健、教育、低资源社区、公共安全与安保、就业与工作场所以及娱乐。就对人工智能的构成和2030年在公共安全领域的应用进行了思考，对人工智能的未来发展趋势和重点突破方向进行了分析预测。

一、公共安全领域的2030展望

在探讨人工智能于公共安全领域的发展前景时，首要面临的挑战在于人工智能概念界定的模糊性。研究团队综合考量多种定义方式后发现，当前尚未出现具备通用属性的人工智能。尽管各类人工智能系统在技术研发层面存在共性特征，但均为完成特定任务而专门设计，每个应用场景的实现，都需历经多年深入研究与精心构建。

在公共安全与安保范畴，城市已逐步引入人工智能技术强化安全保障工作。预计至2030年，北美典型城市对这类技术的依赖程度将大幅提升。具体应用技术涵盖用于监控的智能摄像头，其能够识别异常行为、预判潜在犯罪风险；无人机以及预测性警务应用系统等。

如同大多数技术革新，人工智能在公共安全领域的应用同样利弊并存，获取公众信任成为关键所在。尽管部分人士担忧人工智能赋能的警务工作可能出现过度干预或侵犯隐私的情况，但从另一个角度来看，人工智能有望助力警务工作实现精准化，在必要场景下发挥作用。此外，合理部署的人工智能系统还能够有效规避人类决策过程中存在的固有偏见。

在经济犯罪侦查领域，如利用人工智能对信用卡欺诈行为的分析识别技术已取得显著成效。在网络安全防护（包括垃圾邮件过滤）方面，机器学习技术也正发挥着不可或缺的作用。人工智能工具还可为警方处理犯罪现场勘查与搜救任务提供支持，通过辅助指挥官明确任务优先级、优化资源配置发挥作用。机器学习领域，尤其是迁移学习技术（即基于历史场景的相似性加速新场景学习进程）的突破，或将推动相关自动化系统的研发进程。

当前全球范围内广泛部署的监控摄像头更多用于案件侦破，在犯罪预防方面作用有限，这主要归因于视频事件识别精度不足，以及海量视频数据人工审查难度过大。随着人工智能技术的持续发展，通过提升事件分类准确性、实现视频自动化异常检测（包括潜在犯罪行为识别），将在犯罪预防与刑事诉讼环节发挥更大效能。纽约警察局的“犯罪统计”系统作为预测性警务的先驱工具，现已被众多警务部门采用。机器学习技术显著提升了对犯罪发生时间、地点及作案人员的预测能力。尽管预测性警务工具存在误判风险，可能导致无辜者受到不当关注，但合理部署的人工智能预测系统能够有效减少甚至消除人为偏见，因此有必要加大研究与资源投入，确保其正向作用的发挥。

人工智能技术还可应用于网络舆情监测工具开发，通过扫描推特等信息平台，识别特定事件及其可能引发的安全风险。当前，执法机构对利用社交媒体挖掘潜在安全威胁、监测大型活动现场安全态势的兴趣日益浓厚，同时也在积极开展人群模拟研究，探索科学有效的人群管控策略。然而，公众对于执法机构过度使用此类技术侵犯个人隐私的担忧也不容忽视。

未来，美国运输安全管理局、海岸警卫队等众多依赖人工智能技术的安全部门，或将进一步深化技术应用，以实现工作效率与效能的双重提升。视觉分析、语音识别、步态分析等人工智能技术，能够辅助面试官、审讯人员及安保人员识别欺骗行为与潜在犯罪风险。以TSA为例，其正在推进的DARTMOUTH项目旨在革新全国机场安检系统，通过整合个人信息，依据风险等级与航班信息定制安检流程，提升安检效率与安全性。该项目的长远目标是打造一体化智能安检通道，实现旅客无感安检。

此外，人工智能为资源匮乏社区改善生活条件提供了诸多机遇且在部分场景中已初显成效，深入了解这些案例或许能为其在发展中国家最贫困地区的应用提供启示，事实上这类群体在人工智能相关实践中长期未得到足够关注，大部分人工智能行业投资者对缺乏商业应用价值的研究兴致不高，如若可以通过针对性激励机制与资金投入倾斜，人工智能技术完全能够满足一些资源匮乏社区的实际需求。

目前一些初步探索已传达出积极信号，如果能率先从较有影响力的社区开展尝试，或可缓解公众对“技术导致失业”等社会问题的担忧。以“数据科学造福社会”为理念，机器学习与数据挖掘等技术已被用于构建预测模型，帮助政府机构优化有限预算分配效率以解决铅中毒等重大公共卫生议题。例如美国密歇根州弗林特市的铅污染事件持续引发关注。过去儿童往往只有在血铅水平超标后才会被检测发现。如今，政府机构正尝试通过预测模型精准定位高风险儿童，包括那些尚未接触铅污染源的潜在风险群体。类似的案例还有伊利诺伊州人类服务部利用预测模型识别有不良生育结局风险的孕妇以最大化产前护理效能，辛辛那提市则通过模型主动筛查违规建筑并派遣检查员实地核查，这些案例均印证了人工智能在服务弱势群体、优化公共资源配置中的潜在价值。

二、未来人工智能发展方向

数据驱动范式的巨大成功已逐步取代传统人工智能研究范式。以定理证明、基于逻辑的知识表示与推理为代表的传统程序研究热度下降，部分原因在于其难以与现实世界复杂场景有效衔接。基于物理规则的视觉方法、传统机器人控制与地图构建等模型驱动方法，已在很大程度上被数据驱动方法替代——后者通过感知行动结果形成闭环反馈机制。

研究团队预测未来十五年内，人工智能领域将聚焦于开发具备人类感知特性的系统，即针对人机交互场景的个性化特征进行建模与专项设计。学界与产业界正积极探索创新路径，以构建交互式、可扩展的机器人教学体系。与此同时物联网（设备端与云端协同）应用的普及，促使学界开始系统性思考人工智能的社会与经济影响。未来几年，兼具新型感知、物体识别能力与人类安全防护功能的机器人平台将持续迭代，数据驱动型产品生态及其市场规模也将不断扩张。研究团队同时指出，随着从业者逐步认识到纯端到端深度学习方法的固有局限性，部分传统人工智能技术可能迎来复兴。建议青年研究人员避免重复造轮，需充分了解人工智能领域前五十年的核心研究成果，以及控制理论、认知科学、心理学等相关领域的进展。

从具体技术演进方向看，以下领域有望成为重点突破方向：

（一）机器学习

机器学习的发展得益于人工神经网络的实证性突破——这类网络可借助海量数据集与大规模计算完成训练，其典型应用被称为“深度学习”。信息处理算法的性能跃升伴随感知、认知、物体识别等基础功能的硬件技术革新。新型平台、数据驱动型产品市场的形成，以及探索新产品与新市场的经济激励，共同推动该领域研究进展。

当前随着人工智能深度融入社会运行，研究重心正转向构建具备人类协作能力、更广泛人类意识的智能系统，包括开发互动性、可扩展性的机器人教导方法。这些趋势促使机器学习研究覆盖基础理论与应用实践双重维度，具体技术方向包括：

（1）大规模机器学习：聚焦学习算法设计与现有算法扩展，以应对超大规模数据集的处理需求。

（2）深度学习：通过特定学习程序推动图像物体识别、视频标注与活动识别技术突破，并向音频、语音、自然语言处理等感知领域渗透。

（3）强化学习：将机器学习重心从模式识别转向基于经验的序列决策，旨在推动人工智能在现实场景中的行动能力。该领域虽长期局限于学术研究，近年已在部分实际场景中取得突破性应用。

（二）机器人技术

人工智能正朝着构建人机高效协作的智能系统演进，核心目标之一是探索创新交互模式，实现交互式、可扩展的人机教学场景。当前机器人技术研究重点包括：训练机器人以通用化、可预测方式与环境交互，提升复杂环境中的物体操作能力，以及优化人机协作机制。技术突破依赖计算机视觉与其他机器感知技术的共同进步，以增强系统可靠性与通用性。计算机视觉作为机器感知的核心分支，是受深度学习影响最大的子领域。当前计算机视觉研究聚焦于自动图像与视频语义理解。

（三）其他前沿技术

（1）自然语言处理：与自动语音识别技术结合，正成为海量数据支撑的主流语言处理工具。研究重点转向开发具备对话交互能力的智能系统（而非仅响应格式化指令），机器翻译技术已取得显著进展，实时跨语言人际交流有望在近期普及。

（2）协作系统研究：致力于构建支持自主系统与人类、其他系统协同工作的模型与算法体系。

（3）众包与人类计算：探索通过自动化请求调用人类专家智慧，解决单一计算机系统难以攻克的问题。

（4）算法博弈论与计算社会学：聚焦人工智能的经济与社会计算维度，研究系统如何应对利益冲突（如自利型人类参与者、智能代理）。

（5）物联网（IoT）研究：基于“万物互联”理念，实现家电、车辆、建筑、摄像头等设备的感知数据采集与共享，赋能智能化决策。

（6）神经形态计算：通过模拟生物神经网络结构，提升计算系统的硬件效率与鲁棒性，突破输入/输出、指令处理、存储模块的分离架构。