机器学习是上世纪80年代中期发展起来的人工智能新方向。机器学习研究机器怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，或者根据环境自适应地调整对策。机器学习可以让机器通过对经验进行“归纳”和“推理”而实现自动改进。
目前，机器学习仍然是人工智能研究的热点之一，包括深度学习的可解释性和可信性，增强智能系统的自学习和自适应能力，以及无监督学习、多模态协同学习、强化学习、终生学习等新的机器学习方法。另外，考虑到数据安全和隐私保护，在数据加密或者部分加密的情况下如何学习，也是重要研究方向之一。在深度学习浪潮推动下，人工智能其他研究方向也在加速发展，包括机器感知、模式识别与数据挖掘、自然语言处理、知识表示与处理、智能芯片与系统、认知与神经科学启发的人工智能、人工智能和其他学科的交叉等。
中国是世界上人工智能研发和产业规模最大的国家之一。虽然我们在人工智能基础理论与算法、核心芯片与元器件、机器学习算法开源框架等方面起步较晚，但在国家人工智能优先发展策略、大数据规模、人工智能应用场景与产业规模、青年人才数量等方面具有优势。
中国的人工智能发展，挑战与机遇同在，机遇大于挑战。尽管是后来者，但我们市场规模大，青年人多，奋斗精神强，长期来看更有优势。如果说18世纪中叶蒸汽机带来第一次工业革命，持续了100年；19世纪中叶电力带来第二次工业革命，持续了100年；20世纪中叶计算机与通信带来第三次工业革命，到现在持续了70多年；我们可以预见，本世纪中叶前后人工智能可能会带来下一次工业革命，影响百年。当然，现在人工智能技术的储备还远没有达到开启智能时代的量级，还需要持续积累和创新。现在的计算机体系结构，还无法满足实现强人工智能的需求。未来可能的突破方向包括人工智能基础理论与算法、类脑计算、生物计算、量子计算等。
其影响不仅关系国家发展，而且关系亿万劳动者日常生活。以深度学习为代表的人工智能技术高速发展并广泛应用，正在深刻改变人类社会生活的方方面面。产业界从提高效率、降低成本等角度，积极采用人工智能技术解决各种应用问题，包括智能机器人、智能制造、智能监控、无人驾驶、自动问答、医疗诊断、智能家居、政务法务等，为人类带来福祉。
从就业角度来看，越来越多的超市、银行、餐馆开始使用机器服务，甚至律师、证券分析师等高知识含量工作也可能被机器人取代，这给劳动者就业带来挑战。人工智能的应用必然会提高劳动生产率，正如第一次工业革命期间，机器的应用虽然减少了传统轻工业就业岗位，但是也创造了更多新兴产业就业岗位。人工智能也一样，随着它的发展，将会产生很多新的工作岗位，只是对技能的要求与传统岗位不同。因此，随着人工智能的推进，教育培训体系也应该根据就业结构变化而积极调整，加快推进产业升级中的职业转岗培训。
人工智能把我们从简单重复的劳动中解放出来，更有利于人类充分挖掘自己的智能潜力。面对即将到来的智能社会，我们应该以积极态度拥抱变化。与其担忧工作被抢走，不如与机器“共勉”，机器尚在持续学习，我们人类难道不应该更加努力学习、终身学习吗？
来源:人民日报 作者:高文(北京大学教授、中国工程院院士)，黄铁军(北京大学教授)
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