美国人工智能的战略布局和发展格局系统清晰，对于洞察美国人工智能发展的最新动向具有十分重要的现实意义世界。一、美国人工智能的发展目前，全球人工智能领导地位的争夺已经进入白热化阶段。近年来，英国、法国、德国、加拿大、日本、印度、新加坡等国家相继发布人工智能战略，积极推动人工智能研发和产业应用。随着现代科技的飞速发展，机器算力、算法、海量场景数据等方面取得重大突破，让人工智能起死回生，呈现井喷之势。尽管美国因率先使用大数据、云计算、物联网等先进技术，在数字经济领域占据领先地位，但美国需要根据自身政治特点制定相应措施、经济和军事发展需要，以保持其在人工智能领域的领先地位。人工智能战略。1.1美国人工智能战略政策美国联邦政府先后发布了多项重要报告，引领和推动国家人工智能战略发展。2016年，奥巴马政府针对人工智能发展现状、应用领域、社会和公共政策问题，于10月推出《为人工智能的未来做好准备》，随后发布《国家人工智能研发战略计划》，提出七项研发战略和两项建议优先发展人工智能。2016年12月，《人工智能、自动化与经济报告》文件中，系统研究和深入分析了人工智能驱动的自动化对美国就业市场和经济的影响，以及建设性的政策应对。2019年2月，特朗普总统签署《保持美国在人工智能领域的领导地位》，启动美国人工智能倡议，标志着人工智能正式上升为美国国家战略。特朗普政府强调，要保持美国在人工智能领域的领先地位，需要齐心协力推动技术进步和创新，保护美国技术、经济安全和国家安全，并加强与外国伙伴和盟友的合作。2021年3月1日，美国人工智能国家安全委员会（NSCAI）向国会提交了一份长达756页的推荐报告。报告的主要建议包括为美国人工智能领域的发展设定2025目标，以实现“军事人工智能准备就绪”；在白宫成立由副总统牵头的技术竞争力委员会，帮助提升人工智能在各个领域的地位，大力培养技能型人才。尽管奥巴马、特朗普和拜登政府的国家政策都以人工智能为重点，但它们总体上表现出一种过去与未来的关系。经济繁荣，增强经济安全和国家安全。1.2推动人工智能在军事上的应用美国政府认为，人工智能将影响国防部的每一个角落，包括人员招募和培训、作战实施、武器升级、装备维护、医疗保健等诸多方面。人工智能将改变作战方式和未来战争的特点。通过利用人工智能的潜力全面转变国防部的职能，美国联合部队可以更好地保护美国军人、公民、盟友和伙伴的利益，提高部队作战能力和效力。为保持美军在人工智能领域的领先地位，国防部将努力推动人工智能的技术进步和实际军事应用。美国国防部非常重视人工智能对关键任务的支持。美国政府认为，人工智能对于美军增强态势感知、提高操作设备的安全性、实施预测性维护、简化业务流程等具有重要意义。人工智能的图像分析能力可以从大量原始数据中提取有用信息，增强军事指挥员的态势感知和决策能力。人工智能可以帮助指挥官选择最佳行动方案，以最大限度地降低部署部队的风险。通过提醒操作员注意潜在危险，人工智能可以在复杂情况下提高人工操作的飞机、船舶和车辆的安全性。人工智能可以自动预测关键军事部件的故障，并根据相关数据和设备状况提供维修计划。这样既可以防止装备事故影响军事行动，又可以优化备件库存水平，有利于指挥员以较低的成本快速部署部队。1.3人工智能相关人才培养各国人工智能竞争的核心是人才存量和人才素质的竞争，涉及人才培养能力、人才培养水平和各类人才的持续输出能力。目前，各国都缺乏高层次、领军的人工智能人才。如何在短时间内培养出高水平的人工智能人才，是各国共同思考的问题。在美国的人工智能政策中，专业人才培养和人才队伍建设持续被作为重点工作，通过资金支持、研发投入、平台建设等措施予以支持。《维护美国人工智能领导地位的行政命令》要求于2019年发布，为现有的联邦奖学金和服务计划提供被视为优先事项的教育补助金，增加传统上在计算和相关领域代表性不足的群体的参与，并培养跨学科和技能的人工智能研发人员的专业人才等同时，美国提出了“全面培养一批多元化、有道德的人工智能团队，保持美国领先地位”的人才培养目标。2、美国人工智能的问题2.1现场智能没有解决。所谓现场智能，就是在环境中嵌入一个自治系统，具有感知或测量环境的能力，能够评估情况，思考情况，做出决策以达到目标，进而进行控制环境。采取行动，从而形成一个迭代互动的“观察/思考/行动”闭环。能够使用几种不同的“思维”模式解决问题（如评估、推理、决策），从低级规则到高级规则进行推理和规划，视问题难度而定，灵活应变足以处理意外情况。现场智能可以适应当前对提高人类绩效和减轻人类在与任务水平、任务时间、环境等相关的压力下的约束的关注。Johnson在2013年提出了感知-评估-增强(SAA)，它感知物理、生理人的心理状态，考虑人在特定任务目标下的情况，并根据绩效目标评估状态，通过多种方法，包括人机交互、决策辅助，甚至生化增强剂的变化来增强人的各种能力基于评估的状态。显然，如果人类得到适当的增强，那么应激源的影响应该会减少，因此对人类状态的最终感知和评估应该反映这一点，随着时间的推移只需要更少量的增强，关闭这个过程的循环属性是明确的和直截了当。2.2人机信任机制的问题还在路上媒体交易。信任有很多不同的定义，被广泛引用的定义是一方的意志容易受到另一方行为的影响，因为期望另一方采取对信任特别重要的行动，而不管其监督和控制能力如何这个聚会。自治系统解决方案的透明度和可追溯性较低。根据假设，考虑到所使用的数据和推理方法等因素，自治系统缺乏“自我解释能力”，自治系统难以证明其解集的合理性。然后取得人类的信任。该系统缺乏自我意识，包括自主系统的健康状况和组件故障模式，以及环境意识，包括环境压力或敌人攻击。两者都会在不知不觉中影响性能和熟练程度，并增强人们对基于自主系统的解决方案可以在其标称“操作范围”之外运行的信心。认知一致性和认知透明性有利于增强人机协作的可信度。认知一致性是指自主系统与人类在底层认知表征和认知过程中的一致性程度。它是个体认知或心理一致性概念的延伸，也是个体必须处理认知失调时出现的问题。缺乏认知连贯性会影响人类在自主系统理解和处理手头情况时产生的共享意义和随后的信任。这种方法类似于人类在类似情况下的行为方式。认知透明度是指即使没有太多的认知连贯性，自主系统所采取的推理和行动仍然可以被人类理解。透明度为人类提供了一种跟踪和验证自主系统进行的评估和推理的“审计线索”的方法，并且即使在自动解决问题的方法与人类方法不同的情况下，也将有助于建立信任。2.3人机混合智能问题没有突破。当人与系统共同完成一项共同任务时，如果对共同目标、任务约束、角色等的理解不足，可能导致任务执行过程中人机决策功能分配不协调。任何人机系统不协调的本质问题是如何把握“变化”和“更好”，而不是“快”和“性能”。否则，人不是人，机器不是机器，环境不是环境。他们各自的优势没有发挥出来，该改的时候不改，该改的时候乱改。此外，人机混音的方式、时机、功能也要适当。“善”之“善”，不早不晚，不快不慢，都能发挥各自的优势，达到最优匹配。在开放和真实的环境中，可以最大限度地发挥由此产生的智能和主动效能。人机混合智能中的功能分配，一部分是分工，另一部分是能力分配。功能分配是被动的，是外部需求的结果；产能配置活跃，内生动力所致。在复杂的、异构的、非结构化的、非线性的数据/信息/知识中，人或类人的定向预处理非常重要。当问题域初步缩小时，机器有界、快、准的优势就可以发挥出来；此外，当获得大量数据/信息/知识时，机器也可以初步将它们映射到几个领域，然后由人类进一步加工和分析。这两个过程的同化适应和交叉平衡体现了人机有机结合的过程。美国在人工智能领域，在上述人工智能关键问题上仍没有取得重大进展，因此没有取得预期的应用效果。因此，其研究的核心——人机混合智能和态势感知机制相对模糊和混乱。由此产生的情报只是描述事实的计算，缺乏人的情感、价值和责任。例如，人类的智能千差万别，能够实现人机高效协作的智能系统极有可能是个性化的智能系统。一个“个性化”的智能系统，不是单纯的适应和迁就人的习惯的机器，而是要建立人机交流的框架和机制。比如DARPA智能辅助决策系统的决策建议，可能是对指挥官思维的补充，也可能与指挥官的指挥风格完全相反。通过不断的实践和磨合，获得多重反馈，人机混合决策能力得到迭代发展。实现个性化辅助决策系统，实现人机最优匹配。三、美国人工智能的未来趋势3.1可解释性人工智能可解释性的本质是小数据信息的智能化，也是人类学习的秘密。人工智能方法发展以来，一系列重要的突破都可以追溯到对包含人类经验的大量知识库的挖掘和应用。然而，对于许多典型应用而言，实际可采集数据的数量和质量无法满足深度学习任务的需求，导致模型在学习实际复杂系统的关键行为时往往无法解释。近年来，深度学习推动了人工智能的跨越式发展。但是，由于所构建的神经网络参数量大，层次结构复杂，参数之间的深度耦合，神经网络的训练和学习过程、网络层的构建机制、参数的可靠性的特征和属性是值得怀疑的。人工智能的目标是从数据中学习复杂系统隐藏的内在规律。因此，深入研究人工智能方法的可解释性、泛化性能和可重复性是世界人工智能发展的核心和关键科学问题，美国也没有大的突破。现有的人工智能是根据先前的经验和统计模型进行数据预处理和建模分析。它的数学本质是基于统计的线性动态建模和分析。大数据分析和人工智能学习过程是基于统计模型或线性化动态模型的演化和优化，描述或逼近原始复杂系统的属性和行为。传统人工智能发展的瓶颈源于其基本理论框架基于统计和动态线性化建模思想。机器学习、深度学习等技术都属于这一类。虽然许多非线性探索取得了一些进展，但都没有能够突破上述框架。3.2人机混合智能人工智能只是人类智能中可以描述和编程的一部分，人类智能是人、机器（物）和环境系统相互作用的产物。人机功能/能力可按全人工匹配分级、人机数据辅助、人机正则化计算推理辅助、人机概率计算推理辅助、人机弱决策辅助决策、human-machine主机器具有很强的确定性来辅助决策分工，但无论如何，人在人机系统中始终处于主导地位，即整个过程都是人机辅助的，所以以免导致系统失控。人机混合智能机制难点：计算机制、智能计算（calculation）机制、人机混合智能中信任、理解、意图、适应等基本概念的定义、分界人机混合智能、自适应、智能计算（computationalcalculation）的功能和能力的组合，是如何实现计算与计算辩证统一的关键（至于反计算，反计算可以自相矛盾、自相矛盾，反算可以死循环），如何重生情境/如何整合感知，如何学会像敌人一样思考并做出客观的判断和推理。美国通过自上而下的政府政策（如国防政策）和自下而上的企业创新生态系统（如反垄断法）保持其在人工智能领域的全球领先地位。在价值引领方面，美国强调人工智能技术必须体现美国的核心价值观，如自由、人权保护、法治、制度稳定、隐私、尊重知识产权、以及每个人都有机会追求自己的梦想。这需要AI技术是可理解的、值得信赖的、稳健的和安全的，并考虑AI对社会的更广泛影响；在参与主体方面，联邦机构、学术界、私营部门创新者和非营利组织等发挥其独特和必要的作用，这些利益相关者互利合作，产生积极的协同效应；在数据资源方面，美国的政策是扩大专家获取高质量、有效、完全可追溯的联邦数据、模型和计算资源，用于联邦政府资助的人工智能研发，提高美国人工智能的竞争力情报专家；在人机协同方面，强调人工智能系统对人类能力的补充和增强作用，通过“替代、增强、修改、再利用”4.展望4.1根据特点全面加强人工智能基础研究人工智能基础研究投资大、周期长、风险大，从团队建设、支撑平台、资金投入、运行机制、政策保障等方面，紧紧围绕经济社会发展重大需求着力解决一批与人工智能相关的重大科技问题，在前瞻性基础理论研究和引领性原创成果方面取得重大突破，要突破基础理论应用瓶颈，突出基础理论方向，应用明确离子目标，有望引领人工智能技术升级，加强大数据智能、跨媒体感知计算、人机混合智能、群体智能、自主协同与决策等方面的基础理论研究。.要布局前沿基础理论研究，针对可能引发人工智能范式变革的方向，前瞻性布局先进机器学习、自主智能计算系统等跨领域基础理论研究和量子智能计算。4.2打造高质量发展的人工智能生态圈。人工智能生态系统是由核心价值、管理体系、参与者、文化体系、产业应用、数据资源、支撑平台等组成的具有自我调节、协调发展的动态开放系统。.所谓高质量发展，就是通过系统要素之间的互动、协调、合作，相互促进各个系统要素和整个生态系统朝着“更高质量、更高效、更公平、更可持续”的方向发展。发展。为加快人工智能与经济、社会、国防深度融合，需要构建知识群、技术群、产业群互动融合，人才、制度、文化支撑的生态系统彼此。4.3加强人工智能多方融合发展不断深化人工智能技术多方融合发展，有望主宰未来与许多传统高科技技术不同，人工智能技术最新发展高潮始于民用领域，并逐渐从民用领域转向军事应用。目前，掌握人工智能最前沿技术的机构基本上都是民营高科技企业，尤其是从事互联网服务的，如谷歌、IBM、微软、亚马逊等公司。在这种情况下，不能仅仅依靠军事研究。发达国家希望将这些技术长期掌握在自己手中，阻碍技术扩散，引领新一轮技术革命。基础差的发展中国家参与国际竞争和世界生产的机会会越来越少。4.4其他建议首先，人工智能的顶层设计非常重要。第二，未来人工智能技术战略快速发展的一个关键是人机环境系统的协调发展。这里的“人”不仅指人工智能领域的专业人才，还包括更复杂的人才；这里的“机”不仅仅指人工智能机器中的软硬件，更多的是涉及到专业/行业/领域之间的协同机制。其中，人工智能基本机理理论的突破将是各国关注的焦点。；这里的“环境”不仅指人工智能领域的研发环境，还包括更多领域的“官产学研商”协同创新的体系环境。三是破除五德，实事求是，以人为本，建立真正跨学科的人才/团队选拔、培养、发展生态；在人工智能、计算机、自动化、人文社会科学等相关专业开设相关智能通识教育课程；鼓励相关企业开展相关培训、固定岗位招聘、产品预研干预等。第四，人工智能产品或系统是人机环境系统的协调发展，而不是单一人工智能产品的生产或制造或系统。同时，要分清自动化和智能化的区别，排除人工智能现象。第五，智能技术研究中伦理与价值观的实际难点是利益与约束的矛盾（如人脸识别使用中个人隐私与公共安全的平衡），解决的办法是建立一个融合东方伦理与西方法律法规的理论体系，取长补短，取长补短，实现伦理事前预防与法律事后惩罚相结合的制度生态。六、未来人工智能的发展将不再是某个国家的事，而是全球命运共同体的共同努力，努力打破“围剿”，建立共同体新秩序人类共同的未来。
