2、人工智能：发展、伦理与监管

人工智能：发展、伦理与监管

一、人工智能的发展与应用

1.1 深度学习的应用

深度学习在人工智能领域取得了显著进展。2015 年，谷歌将深度学习的神经网络方法融入谷歌语音搜索，大幅提升了性能。此前，1996 - 1997 年，计算机程序“深蓝”成为国际象棋世界冠军；2011 年，IBM 的“沃森”计算机在美国智力竞赛节目《危险边缘》中赢得 100 万美元。此后，深度学习越来越多地应用于游戏领域，尤其是攻克围棋这一极具挑战性的智力游戏。

围棋起源于中国，已有 3000 多年历史。规则虽简单，但数学上极为复杂，可能的棋盘配置多达 10 的 170 次方，比已知宇宙中的原子数量还多，比国际象棋复杂 googol（1×10¹⁰⁰）倍。深度学习的神经网络方法非常适合处理这种大规模计算问题。例如，AlphaGo 通过结合专注于下一步行动的“策略”神经网络和负责预测整体胜负的“价值”神经网络，并采用强化学习，与人类业余选手和自身对弈进行训练。它多次击败全球围棋世界冠军，至今仍在不断更新，韩国九段围棋大师李世石是唯一击败过 AlphaGo 的人类。

2020 年，DeepMind 的姊妹程序 AlphaFold 2 解决了困扰生物学家 50 多年的“蛋白质折叠问题”，它能根据氨基酸序列确定蛋白质的三维结构。这不仅是人工智能的里程碑，也是科学的重大突破。该突破加速了对细胞信号传递的理解，有助于识别故障蛋白质及其相互作用，从而推动药物研发。2021 年 7 月，DeepMind 将 AlphaFold 发布到互联网上，供所有人使用。

1.2 强化学习

强化学习的广泛应用提升了深度学习的效果。在围棋和自动驾驶等场景中，程序通过在交互环