通過對人工智能技術的不斷完善，能夠營造更美好的智能世界。2019年，5G通信網絡、區塊鏈技術、腦機接口技術等分支學科均取得了一系列進展，并在眾多領域得到廣泛應用，同時也促進了各個領域朝著智能化方向發展。

人工智能研究領域誕生于 19世紀 50年代，致力于使機器和系統以類似于人類智能的水平運行。它經歷了進步和挑戰，并且由于現代計算能力和數據存儲技術的飛速發展，近年來得到了復興。人工智能一般會涉及推理、數據擬合、聚類和優化等的子問題，這些子問題利用遺傳算法和人工神經網絡的方法得以初步解決。具體地說，人工智能學習技術已經為各種問題構建了通用框架，并取得了長足進步，從而產生了跨多個領域的最新技術。

5G通信網絡

通信和網絡技術的最新進展產生了許多新穎的無線服務，如無人飛行器到智能認知網絡和大型物聯網系統等。要在無線蜂窩系統的第五代（5G）上實現這些新興應用，就需要應對與頻譜共享和管理有關的眾多挑戰。實際上，大多數 5G應用將高度依賴于智能頻譜管理技術，該技術應適應動態網絡環境，同時還可以保證高可靠性和高質量的體驗。在這種情況下，包括深度學習、卷積神經網絡和強化學習等在內的人工智能（AI）技術的使用，可以在由 AI驅動的頻譜管理方面發揮非常重要的作用。

AI技術可以應用于各種無線系統或網絡中的頻譜管理。首先，大數據在 5G和物聯網系統中的廣泛應用，可以有效地探索頻譜管理以進行網絡優化，從而真正運營自組織的 5G網絡。通過使用 AI管理，人們可以使無線設備智能地學習其頻譜環境，從而做出更明智、更主動的頻譜管理決策。其次，認知無線電（CR）無疑將成為實現未來智能無線網絡的關鍵技術。在 CR中，具有 AI增強型認知科學和數據分析功能的頻譜管理將發揮重要作用。此外，在 AI輔助頻譜管理的理念的推動下，未來的 CR網絡可能會通過新功能進行升級，例如提供采用智能認知，先進的無線信號處理，或自適應無線資源管理等。同時物聯網可以說是下一代無線網絡最重要的應用之一。為了實現物聯網，人工智能輔助頻譜管理將成為關鍵的基本技術，可智能地協調數量緊張的頻譜資源，智能地緩解干擾以及處理異構信息。此外，未來的無人機網絡有望在沒有基礎設施覆蓋的情況下，為無線設備提供經濟高效的無線連接。呈現異構和多層結構的現有 UAV網絡通常需要在地面有不同頻段上運行的 UAV，它們之間才能相互通信。在這些網絡中，非常需要具有 AI功能的強大頻譜管理技術。由于不同無人機系統具有各不相同的特點，利用智能管理實現的頻譜移動性和頻譜共享將有可能允許在未來的大型網絡中實現高速率，低延遲和超可靠的通信。

區塊鏈技術

區塊鏈可能帶來巨大的經濟和社會影響。區塊鏈通過密碼驗證身份和交易并創建不可變記錄的能力，可以增強信任度。人工智能在重復性任務中計算機的性能優于人類。它的判斷力和智力不受情感、感覺和需求的影響。具有更好的記憶力并可以處理大量信息，因此提高了效率，并可節省成本和創造新的機會。更為重要的是，人工智能和區塊鏈具有強大的互補能力，會對行業和市場的表現產生巨大影響。每一個都具有改善另一個的性能和功能的能力。

結合兩個技術生態系統，可以有效解決人工智能和區塊鏈的許多缺點。AI 算法依靠數據或信息來學習，推斷和做出最終決策。當從可靠、安全、可信賴和可信的數據存儲庫或平臺收集數據時，機器學習算法會更好地工作。

區塊鏈充當分布式賬本，可以在該賬本上以所有挖掘節點經過加密簽名、驗證和同意的方式存儲和處理數據。區塊鏈數據具有高完整性和高彈性存儲，不能被篡改的特性。當將智能合約用于機器學習算法來制定決策和執行分析時，這些決策的結果將是可信賴的且無可爭議的。人工智能與區塊鏈的整合可以為人工智能提供收集、存儲和利用的高度敏感的信息，創建安全、不變、分散的系統。此方式可以顯著改進，以保護各個領域（包括醫療、個人、銀行和金融、交易以及法律數據）中的數據和信息安全。

如圖 1顯示，人工智能在許多區塊鏈平臺的使用中獲得好處，這些平臺可以執行機器學習算法并跟蹤存儲在分布式 P2P存儲系統上的數據。這些數據通常來自智能連接產品，這些產品包括各種來源，例如物聯網設備、群體機器人、智能城市、建筑物和車輛。還可以利用云的功能和服務進行鏈下機器學習分析和智能決策以及數據可視化。

圖1 AI對新興技術的影響

腦機接口技術

腦機接口（BCI）為人們提供了一種無需行動即可傳達信息的方式。取而代之的是，人們進行腦力活動，例如想象運動或計數，這些活動會產生計算機可以檢測到的特定大腦活動模式。然后計算機向用戶實時提供反饋。

所有 BCI都有 4個組成部分。首先，傳感器必須可以檢測大腦活動。大多數 BCI 通過非侵入性手段來檢測大腦活動，也有一些BCI使用植入的電極可以提供有關大腦活動的更多詳細信息。其次，自動信號處理軟件必須識別并區分反映用戶意圖的大腦活動。第三，外部設備必須基于信號處理模塊的結果提供某種反饋。這可能涉及在監視器上顯示單詞，移動外骨骼或控制假肢。第四，操作環境必須控制其他 3個組件之間以及與最終用戶之間的交互方式。

2019 年 7 月 17 日，馬斯克宣布 Neuralink 公司的腦機接口技術獲得突破性進展，與之前的技術相比，對大腦的損傷更小、傳輸數據能力更強。Neuralink公司已經用該技術對動物進行了多次手術，并且成功地放置了“細微的線”的電路，使機器能被動物的大腦控制，有大約87%的成功率（圖2）。

圖2 腦機接口模型

Neuralink 公司在向柔韌、可擴展的腦機接口發展方面有重大突破，該接口將通道數相比之前的數量增加了一個數量級。系統包含超細聚合物探針、神經外科手術機器人、定制的高密度電子設備3個主要組件。微型定制電子設備，使人們能夠同時從所有電極流傳輸完整的寬帶電生理數據。將該系統打包以用于長期植入，并定制開發了在線峰值檢測軟件，該軟件可以低延遲檢測動作電位。該系統構成了最先進且是面向完全植入式人腦-機器接口的平臺。

Nerualink 公司已經開發出定制工藝，所需要的最小神經探針由多種生物相容性薄膜材料制作。聚酰亞胺主要組成了這些探針中使用的主要基板和電介質，其中封裝金薄膜跡線。每個薄膜陣列均由“傳感器”區域和具有電極接觸和走線特征的“螺紋”區域組成，在該區域中，可進行信號放大和采集的定制芯片與薄膜相接。

AI芯片

機器學習算法在許多應用中都取得了重大進步。但是，它們在最新平臺上的硬件實現仍然面臨一些挑戰，并受到各種因素的限制，例如內存容量、內存帶寬和互連開銷等，所以開發專為人工智能優化的芯片，對人工智能的發展和應用十分重要。

有兩種通用方法開發通用人工智能：面向計算機科學和面向神經科學。由于它們的編碼方案和表達方式存在根本性不同，因此這兩種方法依賴于不兼容且截然不同的平臺，從而減慢了人工智能的發展。人們非常希望有一個通用平臺來支持受神經科學啟發的模型和算法和流行的基于計算機科學的人工神經網絡。

2019年，新型人工智能芯片“天機芯”（Tianjic）由清華大學類腦計算研究中心施路平團隊研發成功。“天機芯”集成了這兩種方法以提供一個協同、混合的平臺，是世界首款異構融合類腦芯片，具有速度快、性能強、功耗低等特點。該芯片采用了多核架構，具有混合編碼方案的流線型數據流和可重新配置的構建塊，不僅可以輕松實現靈感來自大腦的電路和多種編碼方案，還可以適應基于計算機科學的機器學習算法。同時該芯片是一個專用平臺，可支持當今橫跨神經科學和計算機科學領域的大多數神經網絡模型，這些模型通常使用不同的方式來表示信息。通過重新審查計算機科學領域（例如MLP、CNN、RNN）使用最廣泛的神經網絡模型和神經科學領域（例如 SNN、基于速率的生物啟發式神經網絡等），以此為基礎提出了一個統一的表示，以使模型的實現與軸突、突觸、樹突、軀干和路由器隔間保持一致，確定了 SNN 和 ANN 神經元之間的相同點和不同點，并根據它們各自的功能將操作和轉換安排到這些區室中。通過對齊數據流，芯片可以在單個或混合范例中靈活地實現各種模型。實驗中演示的無人自行車系統中多種模型和算法的同步處理僅使用了一塊芯片，實現了實時目標檢測、跟隨、語音控制、躲避障礙和控制平衡（圖 3）。未來，隨著“天機芯”的發展，可以為人工通用智能的研究提供更高效、迅速、靈動的計算平臺，還可用于其他領域的應用開發，促進人工通用智能研究，并賦能到其他行業。

圖3 “天機芯”自行車

AI教育

人工智能在教育領域的應用十分重要。從機器人教學到開發用于答卷評估的自動化系統，人工智能始終為老師和學生提供幫助。研究表明，AI是所有啟用NLP的智能導師系統的核心。這些系統有助于培養諸如自我反思、回答深層問題、解決問題矛盾、產生創造性問題以及做出選擇等。

人工智能可以使學校和教師的重復性工作極大地簡化，幫助教育工作者進行考試評分、評估功課并為學生提供反饋意見。隨著AI教育的逐步成熟，可以使用AI 技術來自動化測試多種評分任務。這意味著教師將有更多的時間陪伴學生，而不是花費大量的時間為他們評分；人工智能可以針對每個學生，生成適合該學生的學習內容，定制化教科書，幫助學生盡可能地發揮自己的潛能。同時,AI 教育打破了地域的界限，學生可以在任何地方任何時間，學習自己感興趣的任何課程。

國外已相繼研發出諸多智能教育系統。例如，美國匹茲堡大學 Brusilovsky針對學生的興趣愛好、學習經歷和知識量的多少進行用戶建模，為滿足學習者與系統交互過程中的個性化學習需求,相繼開發了 ELM-ART、InterBook、KnowledgeSea、AnnotatEd、TaskSieve 等智能學習系統，后來的許多研究成果都是在其基礎上進行改進和補充的。澳大利亞墨爾本皇家理工大學Wolf、希臘雅典大學Papanikolaou、荷蘭愛因霍芬科技大學 DeBra 等也分別研發了INSPIRE、AHA!、iWeaver等個性化教育系統。

國外研發的多款產品已成功應用于個性化教育的教學實踐中，并取得了一定的成效。以DreamBox Learning 的側重個性化學習診斷為例，其作為一個在線學習平臺，可以自動適應用戶學習進度，通過分析每個學生的學習過程，提供數學化理解能力評估，然后以最適合學生的方式去提示和鼓勵學生向正確的方向學習。普渡大學的跟蹤數據表明，DreamBox Learning 有效提高了學生的整體成績。

人臉識別

人工智能技術在近期的快速發展，特別是電子技術和計算機科學的發展，首次有可能廣泛地部署生物識別系統。如今，它們存在于邊界訪問控制、監視、智能手機身份驗證、取證和在線服務（例如電子學習和電子商務）等大量場景中。

在所有現有的生物特征中，目前最廣泛的特征之一就是人臉識別。自 20世紀 60年代以來，人們就一直在研究將人臉識別為一種識別手段，隨著計算機視覺的發展，它在 20世紀 90年代有了特殊的意義。人臉生物識別的特點是能在一定距離內非侵入式信息采集、人臉的良好識別特性以執行身份識別。

近期很多場景都會廣泛地應用人臉識別技術，同時對人臉識別的欺騙也層出不窮，通常可以通過向傳感器（例如照相機）呈現目標人員的照片、視頻或 3D 蒙版來欺騙人臉識別系統。由于面部表情（例如社交媒體、視頻監控）的暴露程度高，以及高分辨率數碼相機、打印機或數字屏幕的價格低廉，使用照片和視頻是最常見的攻擊類型。

人臉識別系統試圖區分真實用戶，而不是確定提供給傳感器的生物特征樣本是真實的還是假的。人臉識別技術通常被認為是能夠自動區分呈現給傳感器的真實生物特征和人工合成偽像的技術。為了創建防攻擊的面部識別系統，必須選擇適當的辨別人臉偽造技術。之后，辨別人臉偽造技術與人臉識別系統的集成可以在不同級別進行融合，即得分級別或決策級別融合。

第一種可能性是使用評分級別融合，這是一種流行的方法，因為它簡單易行，并且在多模式生物識別系統融合中獲得了良好的效果。在這種情況下，生物特征數據會同時輸入到面部識別系統和辨別人臉偽造系統中，并且每個數據都會計算自己的得分。然后，來自每個系統的分數將合并為一個新的最終分數，用于確定樣本是否來自真正的用戶。這種方法的主要優點是它的結果反饋迅速，因為這兩個模塊同時執行其操作。這個事實可以在具有良好并行計算規范的系統中使用，例如具有多核/多線程處理器的系統。

結合辨別人臉偽造技術和人臉識別系統的另一種常見方法是串行方案，在該方案中，辨別人臉偽造系統首先做出決定，并且只有在確定樣本來自活人的情況下，才由樣本進行處理。由于這種決策級融合，面部識別系統將搜索與生物特征樣本相對應的身份，從而事先知道該樣本并非來自演示攻擊。其次，在串行方案中，嘗試訪問的平均時間將更長，辨別人臉偽造模塊和面部識別模塊的連續延遲。但是，這種方法避免了在偽造攻擊下人臉識別系統的額外工作，因為計算將在早期階段結束。

攻擊者可以使用許多沒有限制的欺騙，每種欺騙都有不同的性質。因此，重要的是收集具有新方案的新數據庫，以便開發更有效的辨別人臉偽造的算法。否則，將很難提高面部識別系統的安全性。

軍事智能化

在過去的 10 年中，研究人員在人工智能（AI）和相關技術（例如量子計算、大數據、物聯網、小型化以及機器人技術和自主性）的發展中取得了重要發展。例如，2014年，設計世界上最好的圍棋程序（AlphaGo）的 AI專家預測，要擊敗人類圍棋冠軍還要再過 10年。但 Google的 DeepMind僅在 1年后就實現了這一技術壯舉。

推動這一發展的關鍵因素包括：（1）計算性能呈指數增長；（2）擴展的數據集；（3）機器學習技術和算法的實現方面的進展（尤其是在深度神經網絡領域）；（4）人工智能的商業興趣和投資迅速增長；（5）至少自第二次世界大戰以來，部分自主系統已用于軍事技術，但是機器學習和人工智能的最新進展代表了一個根本性的轉折點；（6）人工智能可能給軍事力量帶來根本性的變化，其意義在于重新調整力量平衡；（7）特別是各個國家之間的地緣政治競爭。各國將不可避免地受到開發 AI能力競賽的影響。世界各國領導人已迅速認識到人工智能具有變革性的潛力，并相信其在未來會成為國家安全的重要組成部分。

在 2016年，美國國防部就發布了“國家人工智能研究與發展戰略計劃”，這是有關 AI機器學習的一系列研究之一，內容涉及 AI 振興美國軍事主導地位的潛力。美國國防部副部長羅伯特·沃克表示：“我們無法證明這一點，但我們認為我們正處于AI和自主性的拐點處。”美國國防部還建立了國防部創新實驗組，以促進五角大樓和硅谷之間的緊密合作。軍事力量帶來根本性的改變可能就來自人工智能，繼續發展一系列軍事用途的人工智能技術，為尋求成為“科學技術超級大國”打下良好基礎，以期發掘美國在軍事上的脆弱性。俄羅斯已準備在2025年將其全部軍事力量的30％替換成機器人。總而言之，國家級的目標和計劃證明了全球各國對人工智能對國家安全和戰略演算的變革性（或軍事技術革命）潛力的認可。

美軍 DARPA在軍事智能化方向大力投入，從終身學習項目（L2M）項目、“指南針”項目、KAIROS項目等，到近期發展的“可解釋的人工智能”（XAI）項目、“不同來源主動詮釋”（AIDA）項目、“確保 AI抗欺騙可靠性”（GARD）項目，這些都是在軍事領域的人工智能的應用性研究。其中“可解釋人工智能”旨在開發出革命性的機器學習技術，希望可以形成一套理論架構，能夠解釋人工智能得出的結論（圖 4）。可解釋的機器學習系統將具有表征其優缺點的能力，解釋其原理，并能夠表達對它們未來行為的理解。實現該目標的方法是改進或開發新的機器學習技術，以產生更多可解釋的模型。這些模型將結合最先進的人機界面技術，將模型轉換為有效的、用戶可以理解解釋的對話框。策略是采用各種技術，以生成一系列方案，這些方案將為未來的開發人員提供一系列包括可解釋性交易空間與性能并重的設計選項。

圖4 可解釋人工智能模型

人工智能正在廣泛的與各個領域相結合，促進各個領域朝著智能化方向發展。希望能合理利用人工智能，使人們在生活的各個方面享受到人工智能帶來的便利。通過對人工智能技術的不斷完善，營造更美好的智能世界。