人工智能正成为政策聚焦的新兴产业
人工智能正在成为政策聚焦的新兴产业。记者通过详细梳理发现，截至目前，已有北京、上海、天津、浙江、安徽、吉林、贵州等20个省市，根据各地实际发展情况出台了人工智能产业政策和措施。业内认为，中央层面对人工智能发展高度重视，已陆续出台一系列人工智能产业发展政策。随着各地更为具体的措施亮相，我国人工智能产业政策体系已基本成型，并正在形成良好的央地联动效应。这不仅有助于中央层面的人工智能产业政策快速落地，还能促进产业加速应用，更快和汽车、医疗、物流、制造业等关键产业融合。
出于对产业的高度重视，我国人工智能产业的政策布局较早。2015年7月，国务院出台《关于积极推动“互联网+”行动的指导意见》，首次提出培育发展人工智能产业，并将人工智能列为11项重点行动之一;2016年3月，发展人工智能产业被写入“十三五”规划。当年公布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》《“十三五”国家科技创新规划》《智能硬件行业创新发展行动(2015—2018)》《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》等多份产业指导文件，均对发展人工智能产业做出详细安排;2017年3月，人工智能被首次写入政府工作报告;2017年10月，人工智能被写入十九大报告，人工智能和实体经济融合成为产业发展的重要目标;当年7月和11月，国务院相继公布了《新一代人工智能发展规划》和《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》，在进一步对人工智能产业发展做出规划的同时，提出加快推进人工智能产业和已有各类产业融合。
随着中央层面产业政策不断出炉，各地对人工智能产业的发展也日益重视。从2016年开始，上海、北京、浙江、广东等地根据各自实际情况，陆续出台了地方性产业政策和措施。截至目前，我国已有北京、上海、天津、浙江、安徽、吉林、贵州等20个省份出台了人工智能产业政策。例如，上海市出台了《上海市人工智能创新专项支持实施细则》，天津市出台了《天津市人工智能科技创新专项行动计划》，江西省出台了《关于加快推进人工智能和智能制造发展的若干措施》。此外，天津、上海、贵州等地还提出，要加大对人工智能产业的资金支持和税收优惠，如《贵州省“互联网+”人工智能专项行动计划》明确提出，2018年前完成投资5亿元以上，《江西省关于加快推进人工智能和智能制造发展的若干措施》则表示，将出台税收优惠政策支持产业发展。
业内认为，我国的人工智能产业政策体系已基本成型，并正在形成良好的央地联动效应。中国工程院院士邬贺铨向记者表示，制定和出台具体的产业政策，是我国推进产业发展的有力手段之一。
通过出台有针对性的具体政策，一方面，可以促使人工智能技术快速应用，加速人工智能应用市场成型;另一方面，有助于产学研快速整合，形成完备的人工智能产业生态，有利于人工智能产业做大做强。
百度、阿里巴巴、腾讯等企业在接受记者采访时均表示，中央和地方的产业政策照顾到了产业在发展过程中面临的发展方向、扶持措施、产业应用、产业风险等多个层面的问题，对人工智能产业未来健康有序发展大有裨益。目前，我国人工智能产业政策仍在不断完善中，这将进一步提升人工智能产业发展活力，有助于人工智能产业在我国快速应用，并被社会接受，为未来人工智能产业的发展、成熟、壮大奠定基础。
记者此前从多个权威渠道获悉，未来我国还将出台多个细化措施，鼓励人工智能产业发展。
据悉，未来我国将出台的人工智能措施主要分为三大类。第一类是具体产业落地政策，包括出台针对人工智能中小企业和初创企业的财税优惠政策，通过高新技术企业税收优惠和研发费用加计扣除等政策支持人工智能企业发展，引导市场力量，建立健全人工智能产业发展基金;第二类是推进各类人工智能创新发展，包括按照国家级科技创新基地布局和框架，推进人工智能创新基地，引导现有与人工智能相关的国家重点实验室、企业国家重点实验室、国家工程实验室等基地，聚焦新一代人工智能的前沿方向开展研究，前瞻布局新一代人工智能重大科技项目;第三类是制定促进人工智能发展的法律法规和伦理规范，开展与人工智能应用相关的民事与刑事责任确认、隐私和产权保护、信息安全利用等法律问题研究，重点围绕自动驾驶、服务机器人等应用基础较好的细分领域，加快研究制定相关安全管理法规，为新技术的快速应用奠定法律基础。
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如果让你说出几个词语来描绘计算机领域的新趋势?想必你会说，“大数据”、“云计算”、“区块链”、“人工智能”等。在这些热点领域，特别是人工智能最具争议性和吸引力。那么，什么是人工智能呢?
人工智能是英语Artificial Intelligence的中文表达，通常缩写为AI合约。它是一门新的计算机技术科学，主要是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。
“人工智能”的概念，是由麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等科学家于1956年Dartmouth年会首次提出，标志着人工智能的诞生。50多年以来，AI合约取得了长足的发展。1997年，美国国际商用机械公司(IBM)的“深蓝”超级计算机战胜世界国际象棋冠军卡斯帕罗夫;2016年，美国谷歌公司的AlphaGo战胜世界围棋职业九段选手李世石。因此，2016——2017年人工智能出尽风头，呈现出火爆的发展态势，盛况空前。2017年区块链狂飙猛进，更是吸引到舆论的日夜关注。
人工智能的发展历程
自人工智能1956年诞生以来，科学家们乐此不疲。以理论的假设为基础，依据数据去推断结论，但是受困于数据获取艰难以及高度的数据与理论依赖性，使得结论也不可靠。
2013——2014年的机器学习、大数据的出现与深入学习算法的兴起，改变了归纳推理的方式，人工智能领域开始呈现出良性发展新态势。同时，数据来源增多、数据量巨量增长与云计算和计算能力的提升，将人工智能在不同行业的落地应用变成现实。
人工智能的应用落地
中国银行本月10日就邀请到黄连金老师在上海研修院以“大数据、区块链与人工智能在银行的应用”为主题与现场学员进行了三个小时的分享与交流。人工智能在银行的应用主要包括三个方面，智能投资顾问、供应链金融的风险管控、金融产品和理财产品的设计开发与分析。这将极大地提升银行工作效率，简化服务流程，更加具有针对性高效地为客户提供一对一服务，同时使得银行的风险管控和安全防范实现数量级的飞跃，能够挖掘出更广泛的客户群体，从而获取更多盈利能力。
当下人工智能和区块链火热程度不相上下，一众行业大咖不时热谈二者的结合将带来怎样的变化?还有什么悬而未决的问题需要解决?
马特·图尔克(Matt Turck)就是其中一位。马特是知名投资人、早期投资机构FirstMark 董事总经理，因曾早期成功投资Pinterest、Shopify、AI合约rbnb、Riot Games、InVision和Tapad等超级独角兽而著称。前不久刚刚分享了对此的研究、分析和总结。
马特有着敏锐的嗅觉，善于捕捉国际国内的技术新趋势，因此得名“美国技术新趋势布道者”。由他发起组织的两大新趋势分享社区，即Data Driven NYC(大数据和人工智能)和Hardwired NYC(前沿技术和新兴计算平台)，时常荟萃行业大咖分享，AI合约三巨头之一的Yann LeCun都曾应邀出席。
谈及AI合约+区块链两大新技术趋势，总是令人激动不已，因为这个结合不仅仅极具挑战性，而且有着让先行者成为行业变革“历史先驱者”的可能性，因而能汇聚顶尖大脑积极参加。没有人敢保证二者未来会怎样?两大技术趋势要么光芒式微，要么因交叉融合产生伟大的商业可能。回顾计算机的历史，每10年或者15年总会诞生新的技术趋势和大变革，即硅芯片—PC机—互联网—Web2.0。历史总是惊人的相似。也没有人能够一开始就看清这些趋势。正如云计算，在10年前的2008年还处于高度实验性阶段，被人们认为是过度炒作，哪里是什么“营销万金油”。现如今的云计算却开始了大规模的工业化商用。
AI合约是一种非常中心化的技术，集中在诸如美国的谷歌、苹果、Facebook、亚马逊，中国的阿里、腾讯、百度等极少数大型公司，它们吸引全球最优秀的AI合约人才，获取规模空前的巨量数据用以训练AI合约算法从而形成无与伦比的竞争优势。谷歌、微软、亚马逊等公司与政府合作开发的某些应用就在帮助政府作恶，同时也会恶性竞争周围的新生态企业。随着时间的推移，这些中心化平台会与协作者产生竞争，渐渐地，人们都会对中心化平台的服务保持警惕，甚至“帮助”用户放弃了隐私和对私人数据的控制权，无力对抗安全漏洞。以上问题在未来将会更加显著。
区块链能帮我们构建更好的AI合约吗?
该领域的先驱者们不断探索着各种想法，例如，以去中心化方法来构建AI合约或给bots(或者说AI合约)建立一个网络，又或者让AI合约管理全自动的组织。
需要指出的是，AI合约和区块链是相辅相成的。举例来说，AI合约能优化能耗，提升挖矿效率;AI合约能通过数据分区，并以此提高区块链的可扩展性;AI合约还能用于欺诈行为的检测。
区块链怎样助力AI合约?
区块链将以三大方面来助力AI合约的发展，即去中心化的AI合约市场、AI合约的合作网络与AI合约驱动的去中心化自动组织。
首先，基于一个去中心化的市场去构建更好的AI合约。也就是说，用物质奖励来刺激所有个人和机构有偿提供私人和专业数据。获得数据后，将其以去中心化的安全计算方式，安全、私密地存储起来，使人们会更愿意分享花销、健康等隐私数据。长此以往，这些去中心化的市场就能积累大量高质量数据，比科技巨头手里的数据还要多。在海量数据的基础上，再以物质奖励来激励机器学习专家开发模型型相互竞争，性能最好的模型会获得更高比例的收益。
其次，如果去中心化的AI合约市场让AI合约蓬勃发展不断前行的话，人们就可以创造出很多的AI合约，如很多公司正在构建“AI合约 for X”(即专门执行特定任务的AI合约)。那么如何让这些不同的AI合约协作运行呢?当然，区块链就可以用以开发一个组织模型，从而帮助各种AI合约以一种透明的方式协作。
