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摘要：科技的进步赋予人类改造自然的能力从体力的延伸到机器替代，再到今天，以人工智能为代表的技术变革更是助力人类在智力层面实现跃升。相比过往的“机械蛮力”，数字技术的发展让我们得以深刻理解人与自然的微妙关系，并辅助我们更高水平地实现人与自然的和谐共生;同时我们也应明确，技术的创新和应用须被纳入正确的价值体系内才能发挥积极作用，在效率和公平、发展质量与发展速度之间寻求平衡。
关键词：人工智能;经济社会;数字化转型
1人工智能及相关概念
1.1深度学习
深度学习是一种机器学习的技术，是人工智能实践和理论的领跑者，深度学习的概念自从被提出，就广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个行业，同时很多企业家也看见了它的商业价值，就开始研发打造自身公司的专业产品。
1.2深度强化学习
深度强化学习的前身即为强化学习。强化学习也是属于机器学习的一种，它和监督式学习以及非监督式学习是并列关系。强化学习和非监督式学习的前提条件一样，处于一个样本完全没有标签的环境下，通过先尝试做出一些处理得到一个结果，通过这个结果的反馈，调整之前的动作。就这样不断地调整，算法能够学习到在不同的情况下选择相应的处理方式。即强化学习和非监督学习的不同点就在于它们处理问题的模式是不同的，例如现在有个向用户推荐新闻文章的任务，非监督式学习会先自己找到先前已经阅读过类似文章的用户进行自我归类并向他们推荐，而强化学习则先通过向用户推荐少量的新闻，并不断获得来自用户的反馈，最后构建用户可能会喜欢的文章类别。
2人工智能的特点
2.1依赖于先进的技术
人工智能不是大数据、区块链等IT技术，而是一门模拟人类思维行为模式、扩展和扩展人类智能的新科学。研究的目的是使机器能够有像人类一样的感官，学习，独立思考，并有行动能力。随着网络技术的发展，海量的数据和计算资源，先进的算法，使得人工智能得到了快速发展。
早期弱小的人工智能不能真正自主学习、思考和行动，也不能有自主意识。这些机器没有达到智能的水平，它们看起来很智能。它通常是一种自动化传统人类工作的软件，在大多数情况下，它比人类在效率和耐力上都要好。当它有了先进的算法时，弱人工智能就演变为强大的人工智能，这使得它不再需要大量的数据样本来学习，只要它制定了一定的规则来完成推理分析。在强大人工智能发展到一定程度后，有机会创造真正的超级人工智能。这种人工智能被认为具有真实的自我意识，能够独立学习和思考，有做出最佳决策的能力，有自己的世界观和价值观，具有生物般的本能，从某种意义上说，它可以定义为新的生命。
2.2实际应用广泛
人工智能具有广泛的应用，包括互联网、交通、医疗诊断、工业、金融、远程信息通信、在线电话服务、法律、科学发现、玩具与游戏、音乐等多个方面。人工智能可以使人从重复的体力劳动中解放出来。它超越人的可控性，将有效地完成重复的体力劳动，提高工作效率，降低成本，保证产品质量。人工智能的记忆和操作能力很少出错，非创造性的心理工作也可以通过它来完成。通过技术的发展，创造性的心理工作也可以与人工智能一起完成。在不久的将来，人工智能将逐渐参与到我们生活的各个方面。
2.3应用中未知风险
随着人工智能系统的广泛应用和不断研究，人们越来越想知道这些系统是如何学习和做出决策的。然而，AI背后的深度学习方法大多基本上都是黑匣子模型，所以很难看出他们在做什么。模型的复杂性（通常有数百万个参数）远远超出人们的理解，系统本身也无法解释为什么会做出这样的决定。用户不确定当前人工智能是如何做出决策的，有时他们可能会在庞大的信息流中学习错误的数据。当这种智能系统在实际应用中，如自动驾驶或医疗应用时，必然会存在一些潜在的风险。
3人工智能推动经济社会数字化转型
3.1国家顶层设计统一领导机构
由国家组织建立统一领导的管理机构。当人工智能技通过机器人或算法等形式，出现于现实或网络世界时，它的影响力已经不仅仅局限于互联网，此时为了系统的完成人工智能安全治理工作，就应该由国家来建立一个事关人工智能安全治理的最高领导机构，来综合协调管理相关事宜。通过这个领导机构可以与相关部门共享信息，合作沟通，共同管理。
3.2建设世界级人工智能安全研究机构
曾经我国对欧美国家高新技术的依赖为国家带来无数惨痛教训，因此，由我国自主研发高新技术，建立高等级人工智能研究机构就至关重要了。目前，人工智能相关高新技术企业的研发能力，对于国家的总体安全规划来说尚有不足，那么由国家来主导牵头的研究机构就是必不可少的。国家可以从人才、资源、技术等方面协调规划，可以多学科之间交叉研究，为人工智能技术研发应用带来便利条件。
安全研究有着公益性，可能无法产生直接经济价值，由国家建立的研究机构可有国家的财政支持，机构内也可以多种形式吸引技术人才。人工智能的设计初衷是服务人民、服务国家的，设计者的很多个人特色会被表现在人工智能当中，因此人工智能的安全研究对于人才的要求应当相对严格，不但业务水平要求很高，还要同时具备很强的责任心、使命感，国家在培养人才、引进人才时应考虑相关因素。
3.3“上游”产业和“下游”产业
人工智能的發展和应用在不同国家也是不同的。例如发达国家在工业化之后，通常侧重发展附加价值高的“上游”产业，将一些价值较低的“下游”产业放到其他发展中国家，如印度、越南等地。
“上游”产业是指技术密集、知识保密、技术应用前端的产业，它最主要的特点是投产回报率高。“下游”产业主要是指操作简单、人工密集度大、技术应用常见的产业，它最主要的特点是投产回报率低。正是这两种产业所带来的经济价值的影响，致使国家与国家之间存在较大的利益冲突，拥有“上游”产业的国家经济飞涨，“下游”产业的国家经济增长反而不尽人意。
现如今，随着人工智能的发展应用，各行各业都有明确的“上下游”区分，“上游”产业会因为自身附加价值的影响而水涨船高，“下游”产业再怎么发展也只能处于隶属。就像如今的发达国家对高新技术的垄断，对我国影响最大的便是“光刻机”，荷兰有打算将“光刻机”卖到我国，在美国的强加干预之下，荷兰不得不放弃这一打算，而我国高端行业对“光刻机”的需求是必要的，虽然我国现在提出了“碳芯技术”可以实现弯道超车，可是这个过程是漫长的，“上游”产业不仅关乎着一个企业的发展，更关乎一个国家的发展。
3.4产业转移
早期发达国家采取“炮舰政策”，明目张胆地侵略发展中国家，掠夺其人力、财力和物力。但是，在现如今这种手段在大国之间是行不通的，于是发达国家又想出了一个办法—产业转移，即用廉价的劳动力生产商品，从中获得巨大的劳动剩余价值。二战之后，很多发达国家放弃了“炮舰政策”，在其他发展中国家建立工厂，最大限度地剥夺劳动人民的劳动力。
不过随着智能时代的来临，这种产业转移路径逐渐行不通，而且产业转移策略对发展中国家也不是全然没有好处的，只要积蓄一定的力量，就可能迎头赶上。我国从改革开放到现如今，42年的时间我国已然成了世界第二大经济体，也让我国在世界上有了话语权，更为重要的是我国重视教育、重视人才，所以在人工智能时代我国必将走出新的高度。
结论
综上所述，虽然说人工智能在如今的经济发展中尚未展现出全部的实力，但是它的价值是一直存在的，因此，在世界各国暗中角力的时代，人工智能的发展和应用或许就是“第三次工业革命”。因此，我国应该重视人工智能发展、应用的研究，致力于我国经济的发展。
参考文献：
[1杨涛.对人工智能在金融领域应用的思考[J].国际金融，2019（12）：24-27.
[2]徐鹏，王以宁.国内人工智能教育应用研究现状与反思[J].现代远距离教育，2019（5）：50-55.
关键词：人工智能;经济社会;数字化转型
1人工智能及相关概念
1.1深度学习
深度学习是一种机器学习的技术，是人工智能实践和理论的领跑者，深度学习的概念自从被提出，就广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个行业，同时很多企业家也看见了它的商业价值，就开始研发打造自身公司的专业产品。
1.2深度强化学习
深度强化学习的前身即为强化学习。强化学习也是属于机器学习的一种，它和监督式学习以及非监督式学习是并列关系。强化学习和非监督式学习的前提条件一样，处于一个样本完全没有标签的环境下，通过先尝试做出一些处理得到一个结果，通过这个结果的反馈，调整之前的动作。就这样不断地调整，算法能够学习到在不同的情况下选择相应的处理方式。即强化学习和非监督学习的不同点就在于它们处理问题的模式是不同的，例如现在有个向用户推荐新闻文章的任务，非监督式学习会先自己找到先前已经阅读过类似文章的用户进行自我归类并向他们推荐，而强化学习则先通过向用户推荐少量的新闻，并不断获得来自用户的反馈，最后构建用户可能会喜欢的文章类别。
2人工智能的特点
2.1依赖于先进的技术
人工智能不是大数据、区块链等IT技术，而是一门模拟人类思维行为模式、扩展和扩展人类智能的新科学。研究的目的是使机器能够有像人类一样的感官，学习，独立思考，并有行动能力。随着网络技术的发展，海量的数据和计算资源，先进的算法，使得人工智能得到了快速发展。
早期弱小的人工智能不能真正自主学习、思考和行动，也不能有自主意识。这些机器没有达到智能的水平，它们看起来很智能。它通常是一种自动化传统人类工作的软件，在大多数情况下，它比人类在效率和耐力上都要好。当它有了先进的算法时，弱人工智能就演变为强大的人工智能，这使得它不再需要大量的数据样本来学习，只要它制定了一定的规则来完成推理分析。在强大人工智能发展到一定程度后，有机会创造真正的超级人工智能。这种人工智能被认为具有真实的自我意识，能够独立学习和思考，有做出最佳决策的能力，有自己的世界观和价值观，具有生物般的本能，从某种意义上说，它可以定义为新的生命。
2.2实际应用广泛
人工智能具有广泛的应用，包括互联网、交通、医疗诊断、工业、金融、远程信息通信、在线电话服务、法律、科学发现、玩具与游戏、音乐等多个方面。人工智能可以使人从重复的体力劳动中解放出来。它超越人的可控性，将有效地完成重复的体力劳动，提高工作效率，降低成本，保证产品质量。人工智能的记忆和操作能力很少出错，非创造性的心理工作也可以通过它来完成。通过技术的发展，创造性的心理工作也可以与人工智能一起完成。在不久的将来，人工智能将逐渐参与到我们生活的各个方面。
2.3应用中未知风险
随着人工智能系统的广泛应用和不断研究，人们越来越想知道这些系统是如何学习和做出决策的。然而，AI背后的深度学习方法大多基本上都是黑匣子模型，所以很难看出他们在做什么。模型的复杂性（通常有数百万个参数）远远超出人们的理解，系统本身也无法解释为什么会做出这样的决定。用户不确定当前人工智能是如何做出决策的，有时他们可能会在庞大的信息流中学习错误的数据。当这种智能系统在实际应用中，如自动驾驶或医疗应用时，必然会存在一些潜在的风险。
3人工智能推动经济社会数字化转型
3.1国家顶层设计统一领导机构
由国家组织建立统一领导的管理机构。当人工智能技通过机器人或算法等形式，出现于现实或网络世界时，它的影响力已经不仅仅局限于互联网，此时为了系统的完成人工智能安全治理工作，就应该由国家来建立一个事关人工智能安全治理的最高领导机构，来综合协调管理相关事宜。通过这个领导机构可以与相关部门共享信息，合作沟通，共同管理。
3.2建设世界级人工智能安全研究机构
曾经我国对欧美国家高新技术的依赖为国家带来无数惨痛教训，因此，由我国自主研发高新技术，建立高等级人工智能研究机构就至关重要了。目前，人工智能相关高新技术企业的研发能力，对于国家的总体安全规划来说尚有不足，那么由国家来主导牵头的研究机构就是必不可少的。国家可以从人才、资源、技术等方面协调规划，可以多学科之间交叉研究，为人工智能技术研发应用带来便利条件。
安全研究有着公益性，可能无法产生直接经济价值，由国家建立的研究机构可有国家的财政支持，机构内也可以多种形式吸引技术人才。人工智能的设计初衷是服务人民、服务国家的，设计者的很多个人特色会被表现在人工智能当中，因此人工智能的安全研究对于人才的要求应当相对严格，不但业务水平要求很高，还要同时具备很强的责任心、使命感，国家在培养人才、引进人才时应考虑相关因素。
3.3“上游”产业和“下游”产业
人工智能的發展和应用在不同国家也是不同的。例如发达国家在工业化之后，通常侧重发展附加价值高的“上游”产业，将一些价值较低的“下游”产业放到其他发展中国家，如印度、越南等地。
“上游”产业是指技术密集、知识保密、技术应用前端的产业，它最主要的特点是投产回报率高。“下游”产业主要是指操作简单、人工密集度大、技术应用常见的产业，它最主要的特点是投产回报率低。正是这两种产业所带来的经济价值的影响，致使国家与国家之间存在较大的利益冲突，拥有“上游”产业的国家经济飞涨，“下游”产业的国家经济增长反而不尽人意。
现如今，随着人工智能的发展应用，各行各业都有明确的“上下游”区分，“上游”产业会因为自身附加价值的影响而水涨船高，“下游”产业再怎么发展也只能处于隶属。就像如今的发达国家对高新技术的垄断，对我国影响最大的便是“光刻机”，荷兰有打算将“光刻机”卖到我国，在美国的强加干预之下，荷兰不得不放弃这一打算，而我国高端行业对“光刻机”的需求是必要的，虽然我国现在提出了“碳芯技术”可以实现弯道超车，可是这个过程是漫长的，“上游”产业不仅关乎着一个企业的发展，更关乎一个国家的发展。
3.4产业转移
早期发达国家采取“炮舰政策”，明目张胆地侵略发展中国家，掠夺其人力、财力和物力。但是，在现如今这种手段在大国之间是行不通的，于是发达国家又想出了一个办法—产业转移，即用廉价的劳动力生产商品，从中获得巨大的劳动剩余价值。二战之后，很多发达国家放弃了“炮舰政策”，在其他发展中国家建立工厂，最大限度地剥夺劳动人民的劳动力。
不过随着智能时代的来临，这种产业转移路径逐渐行不通，而且产业转移策略对发展中国家也不是全然没有好处的，只要积蓄一定的力量，就可能迎头赶上。我国从改革开放到现如今，42年的时间我国已然成了世界第二大经济体，也让我国在世界上有了话语权，更为重要的是我国重视教育、重视人才，所以在人工智能时代我国必将走出新的高度。
结论
综上所述，虽然说人工智能在如今的经济发展中尚未展现出全部的实力，但是它的价值是一直存在的，因此，在世界各国暗中角力的时代，人工智能的发展和应用或许就是“第三次工业革命”。因此，我国应该重视人工智能发展、应用的研究，致力于我国经济的发展。
参考文献：
[1杨涛.对人工智能在金融领域应用的思考[J].国际金融，2019（12）：24-27.
[2]徐鹏，王以宁.国内人工智能教育应用研究现状与反思[J].现代远距离教育，2019（5）：50-55.