隨著大數據、云計算等技術的飛速發展，人們生產生活的數據基礎和信息環境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在從專用智能邁向通用智能，進入了全新的發展階段。國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》指出新一代人工智能相關學科發展、理論建模、技術創新、軟硬件升級等整體推進，正在引發鏈式突破，推動經濟社會各領域從數字化、網絡化向智能化加速躍升。

在4月10日“吳文俊人工智能科學技術獎”十周年頒獎盛典中，作為我國不確定性人工智能領域的主要開拓者、中國人工智能學會名譽理事長李德毅院士榮獲“吳文俊人工智能最高成就獎”，并在大會上作題為《探索什么叫新一代人工智能》的報告，探討了新一代人工智能的內涵和路徑，引領著新一代人工智能的發展與展望。

  人工智能這一概念誕生于1956年在美國達特茅斯學院舉行的“人工智能夏季研討會”，隨后在20世紀50年代末和80年代初先后兩次步入發展高峰，但因為技術瓶頸、應用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技術的引領下，數據信息快速積累，運算能力大幅提升，人工智能發展環境發生了巨大變化，跨媒體智能、群體智能成為新的發展方向，以2006年深度學習模型的提出為標志，人工智能第三次站在了科技發展的浪潮之巔。

  當前，隨著移動互聯網、物聯網、大數據、云計算和人工智能等新一代信息技術的加速迭代演進，人類社會與物理世界的二元結構正在進階到人類社會、信息空間和物理世界的三元結構，人與人、機器與機器、人與機器的交流互動愈加頻繁。

在多源數據、多元應用和超算能力、算法模型的共同驅動下，傳統以計算機智能為基礎的、依賴于算力算法和數據的人工智能，強調通用學習和大規模訓練集的機器學習，正逐漸朝著以開放性智能為基礎、依賴于交互學習和記憶、基于推理和知識驅動的以混合認知模型為中心的新一代人工智能方向邁進。應該說，新一代人工智能的內核是“會學習”，相較于當下只是代碼的重復簡單執行，新一代人工智能則需要能夠在學習過程中解決新的問題。

其中，學習的條件是認知，學習的客體是知識，學習的形態是交互，學習的核心是理解，學習的結果是記憶……因此，學習是新一代人工智能解釋解決現實問題的基礎，記憶智能是新一代人工智能中多領域、多情景可計算智能的邊界和約束。進而當人類進入和智能機器互動的時代，新一代人工智能需要與時俱進地持續學習，不斷檢視解決新的問題，幫助人機加深、加快從對態勢的全息感知遞進到對世界的多維認知。

  事實上，基于數據驅動型的傳統人工智能，大多建立在“數據中立、算法公正和程序正義”三要素基礎之上，而新一代人工智能更關注于交互能力，旨在通過設計“記憶”模塊來模仿人腦，解決更靈活多變的實際問題，真正成為“不斷學習、與時俱進”的人工智能。特別是人機交互支撐實現人機交叉融合與協同互動，目前已在多個領域取得了卓越成果，形成了多方面、多種類、多層次的應用。例如，在線客服可以實現全天候不間斷服務，輕松解決用戶咨詢等問題，也可將棘手問題轉交人工客服處理，降低了企業的管理成本；在智慧醫療領域，人工智能可以通過神經影像實現輔助智能診斷，幫助醫生閱片，目前準確率已達95%以上，節省了大量的人力；2020年，在抗擊疫情的過程中，新一代人工智能技術加速與交通、醫療、教育、應急等事務協作聯動，在科技戰“疫”中大顯身手，助力疫情防控取得顯著成效。

  未來已來，隨著人工智能逐漸融入居民生活的方方面面，將繼續在智慧醫療、自動駕駛、工業制造智能化等領域嶄露頭角。

一是基于新一代人工智能的智慧醫療，將助力醫院更好記錄、存儲和分析患者的健康信息，提供更加精準化和個性化的健康服務，顯著提升醫院的臨床診斷精確度。

二是通過將新一代人工智能運用于自動駕駛系統的感知、預測和決策等方面，重點解決車道協同、多車調度、傳感器定位等問題，重新定義城市生活中人們的出行方式。

三是由于我國工業向大型化、高速化、精細化、自主化發展，對高端大規模可編程自動化系統提出迫切需求，新一代人工智能將推動基于工業4.0發展綱領，以高度自動化的智能感知為核心，主動排除生產障礙，發展具備有適應性、資源效率、人機協同工程的智能工廠應運而生。

總之，如何展望人工智能通過交互學習和記憶理解實現自編程和自成長，提升自主學習和人機交互的效率，將是未來研究著力發展的硬核領域，并加速新一代信息技術與智能制造深度融合，推動數字化轉型走深走實，有信心、有能力去迎接下一場深刻產業變革的到來。