材料一

当年，科学技术巨大进步推动了人工智能迅猛发展，人工智能成了全球产业界、学术界高频词。有研究者将人工智能定义为:对一种通过计算机实现人脑思维结果，能从环境中获取感知并执行行动智能体描述和构建。

人工职能并不是新鲜事物。20世纪中叶，“机器思维”就已出现在这个世界上。1936年，英国数学家阿兰·麦席森·图灵从模拟人类思考和证明过程入手，提出利用机器执行逻辑代码来模拟人类各种计算和逻辑思维过程设想。1950年，他发表了《计算机器与智能》一文，提出了判断机器是否具有智能标准，即“图灵测试”。“图灵测试”是指一台机器如果能在5分钟内回答由人类测试者提出一系列问题，且超过30%回答让测试者误认为是人类所答，那么就可以认为这机器具有智能。

20世纪80年代，美国哲学家约翰.希尔勒教授用“中文房间”思维实验，表达了对“智能”不同思考。一个不懂中文只会说英语人被关在一个封闭房间里，他只有铅笔、纸张和一大本指导手册，不时会有画着陌生符号纸张被递进来。被测试者只能通过阅读指导手册找寻对应指令来分析这些符号。之后，他向屋外人交出一份同样写满符号答卷。被测试者全程都不知道，其实这些纸上用来记录问题和答案符号是中文。他完全不懂中文，但他回答是完全正确。上述过程中，被测试者代表计算机，他所经历也正是计算机工作内容，即遵循规则，操控符号。“中文房间”实验说明，看起来完全智能计算机程序其实根本不理解自身处理各种信息。希尔勒认为，如果机器有“智能”，就意味着它具有理解能力。既然机器没有理解能力，那么所谓“让机器拥有人类智能”说法就是无稽之谈了。

在人工智能研究领域中，不同学派科学家对“何为智能”理解不尽相同。符号主义学派认为“智能”实质就是具体问题求解能力，他们会为所设想智能机器规划好不同问题求解路径，运营形式推理和数理逻辑方法，让计算机模仿人类思维进行决策和推理。联结主义学派认为“智能”实质就是非智能部件相互作为产物，在他们眼里人类也是一种机器，其智能来源于许多非智能但半自主组成大脑物质间相互作用。他们研究大脑结构，让计算机去模仿人类大脑，并且用某种教学模型去重建一个简化神经元网络。行为主义学派认为“智能”实质是机器和人类行为相似，研究人工智能应该研究人类感知和行动本能，而不是高级逻辑推理，不解决基本问题就无法实现复杂思维模拟。因而他们让计算机模仿人行为，建立人工智能系统。

时至今日，研究者们对“智能”理解仍未形成共识。但是，正是对“何为智能“这个核心问题不断思考和解答，推动了人工智能技术在不同层面发展。

(取材于谭营等人文章)

材料二

2018年5月，谷歌Duplex人工智能语音技术(部分)通过了“图灵测试”。这个消息进一步引发了人们对于人工智能思考:当机器人越来越像人，我们应该怎样做?

在人工智能开发过程中，设计者会遇到伦理问题挑战。比如著名“隧道问题”。一辆自动驾驶汽车在通过黑暗隧道时前方突然出现一个小孩，面对撞向隧道还是撞向行人？

这种进退维谷的突发情况，自动驾驶汽车会怎么做?

自动驾驶汽车依靠是人工智能“大脑”，它会从以往案例数据库中选取一个与当前情景较相似案例，然后根据所选案例来实施本次决策。当遇到完全陌生情景时，汽车仍然会进行搜索，即在“大脑”中迅速搜索与当前场景相似度大于某个固定值过往场景，形成与之对应决断。如果计算机搜索出来场景相似度小于那个值，自动驾驶汽车将随机选择一种方式处理。

那么，如果自动驾驶汽车伤害了人类，谁来负责呢?有学者认为不能将人工智能体作为行为主体对待。因为“主体”概念有一系列限定，譬如具有反思能力、主观判断能力以及情感和价值目标设定等。人工智能不是严格意义上“智能”，它所表现出来智能以及对人类社会道德行为规范掌握和遵循，是基于大数据学习结果，和人类主观意识有本质不同。因此，人工智能体不可以作为社会责任承担者。以上述自动驾驶汽车为例，究竟由人工智能开发者负责，还是由汽车公司负责甚至任何第三方负责，或者各方在何种情形下如何分担责任，应当在相关人工智能法律法规框架下通过制订商业合同进行约定。

人工智能在未来还可能产生一个问题就是“奇点(singularity)”。所谓“奇点”就是指机器智能有朝一日超越人类智能，那时机器将能够进行自我编程而变得更加智能，它们也将持续设计更加先进机器，直到将人类远远甩开。尽管研究者对“奇点”到来时间和可能性还有争议，但是不管“奇点”时刻能否真到来，在技术不断完善过程中，我们都要小心被人工智能“异化”。在我们训练人工智能同时，有可能也被人工智能“训练”了。我们一举一动、生活爱好都将被人工智能塑造，人工智能在无形中暗暗决定了我们思维方式，当我们还在为自己自由意志而骄傲时候，也许已不知不觉地沦为了数据囚徒。

面对人工智能可能带来种种冲击，上世纪50年代美国科幻小说家阿西莫夫提出机器人三大定律，今天对我们依然有借鉴意义。这三大定律是:机器人不得伤害人，也不得见到人受伤害而袖手旁观；机器人应服从人一切命令，但不得违反第一定律；机器人应保护自身安全，但不得违反第一、第二定律。归根结底，人是智能行为总开关。人工智能开发者应该始终把对社会负责原则，放在对技术进步渴望之上。

(取材于芮喆等人文章)

材料一：

20世纪40年代基于抽象数学推理的可编程数字计算机的发明使一批科学家开始严肃地探讨构造一个电子大脑的可能性。

1956年，在达特茅斯学院举行的第一次会议上正式确立了AI(人工智能)的研究领域会议的参加者在接下来的数十年间是AI研究的领军人物。

他们中有许多人预言，经过一代人的努力，与人类具有同等智能水平的机器将会出现同时，上千万美元被投入到AI研究中，以期实现这一目标。

最终研究人员发现自己大大低估了这一工程的难度，美国和英国政府于1973年停止向没有明确目标的人工智能研究项目拨款。

七年之后美国政府和企业再次在该领域投入数十亿研究经费.人工智能研究领域诸如此类的高潮和低谷不断交替出现。

与第一代人工智能研究人员的乐观估计不同，具有与人类同等智能水平的机器至今仍未出现。

(节选自《人工智能简史》

材料二：

中国AI论文总量和高被引论文数量均位列世界第一2017年，中国在该领域的论文占全球论文总量的27.68%，遥遥领先其他国家，在专利中请方面，中国成为全球A专利布局最广的国家，数量略微领先美国和日本。

在人才投入上，截至2017年，中国AI人才拥有量达到18232人，占全世界总量的8.%，仅次于美国的13.9%，但是杰出人才占比较低，高强度人才投入的企业，中国仅有华为一家进入全球前20。

在企业规模上，中国AI企业数量排在全球第二，北京是全球AI企业最集中的城市，中国AI市场增长迅速，201年中国A市场规模达到237亿元，同比增长67%，预计2018年增速将达到75%.中国AI已经在医疗健康、金融、教育、安防等多个垂直领域得到应用，语音和视觉类产品最为成熟。

各国A战略与政策各有重点，中国A政策聚焦于实现A领域的产业化，助力中国的制造强国政策，中国AI政策主要美注中国制造、创新驱动、物联网、互联网+、大数据科技研发这六个方面。

AI技术发展推动了零售、农业、物流、教育、金融等其他行业的发展模式，重构生产分配、交换和消费等各环节，同时也对就业、隐私安全、社会公平等方面形成了不小的挑战。

(节选自《中国人工智能报告2018》)

材料三：

材料四：

近日，美国国防部提出建立“联合人工智能中心”，统筹规划建设以军事技术和军事应用为两大支撑的智能化军事体系，旨在抢占AI军事化应用先机，保持美国在该领域技术优势。

作为世界军事革命领跑者，美军将发展AI置于维持其全球军事大国地位的科技战略核心，世界主要国家也纷纷向这一军事竞争新高地发起冲击，一场AI军事化应用的竞赛悄然展开。

AI应用于军事领域带来的影响不可低估，某种程度上，甚至可以说AI技术将成为决定未来战争胜负的重要因素。

在智能化军事体系中，“战争是战争的继续”将成为AI军事化应用“自主推送”的结这个意义上说，武器系统的智能化程度愈高，后果愈严重科技进步应该成为造福人类的福音，而不是成为威胁人类生存与发展的丧钟，这样看来，AI对于人类来说，也是一把“双刃剑”。

(节选自“中青在线”2018.09《人工智能军事化应用隐忧重重》)

材料一：

垃圾分类仅凭经济激励是行不通的，但经济激励作为约束机制的辅助手段，在打通分类推广的“最后一公里”上至关重要。根据问卷调查，物质激励手段更受居民欢迎，53%较少参与垃圾分类的受访居民表示，如果采用物质激励措施，愿意参与垃圾分类，优化以绿色账户为代表的物质激励措施仍有一定的意义。未来，可从宣传教育、硬件配套和奖励机制三个方面重点切入，精准挖掘绿色账户的潜力。首先，宣传教育可以有效释放具备申请意愿的民需求。在没有或较少使用绿色账户的受访居民中，28%表示不知道该如何办理。具体而言，60岁以下的受访居民由于不知道办理方法而没有绿色账户的占比较高，这个年龄段群体是重点攻坚对象，应重点加强线下推广工作，如入户宣传、实地培训等。其次，要完善相关硬件配套，提高绿色账户覆盖率的物质基础。在没有或较少使用绿色账户的受访居民中，29%表示小区没有相关硬件配套。在具备使用绿色账户条件的小区里，建议尽快配套设施，包括绿色账户积分设备、自动兑换机扫码支架等。最后，建议未来适当加大对绿色账户的资金支持力度，扩大可兑换物品的种类。问卷显示，居民最希望纳入的兑换物品包括交通充值卡、话费卡、流量卡等。

（摘编自罗楠《上海生活垃圾分类治理模式探索》，《城乡建设》2019年第8期））

材料二：

居民一旦有了足够的内在动力进行生活垃圾分类，垃圾分类监管就可大大降低行政成本。增加内在动力可从三个方面进行：一是提高经济激励。仅靠现有的经济诱因不能够提供足够的垃圾分类内在动力，这在目前的社会生活中已被证实。只有那些经济价值较大的垃圾才能得到有效分类，即便家庭中不进行分类，拾荒者也能将这一部分垃圾分离出来。所以，必须对那些目前来看没有多大经济回报的垃圾提供分类补贴，促进这部分垃圾的分类。二是加强宣传教育，培养分类习惯。三是增加其他内在动力，如与慈善活动结合。这在我国台湾地区已有先例。具体而言，就是在社区中通过义工上门收集各家各户提前分类好且有一定经济回报的垃圾，以筹集慈善款。

（摘编自张贝宁《城市垃圾分类研究》，《中国资源综合利用》2018年第11期）

材料三：

垃圾分类困局虽有所突破，但现阶段仍然面临许多挑战：如各阶段相关制度不够完善、法律有待继续补充、宣传还不够全面深入。这就需要国家加大力度，乘胜追击。关于制度，国家应发动群众，联合个人企业、商会，将权力下放，减轻政府负担，使垃圾分类成为一项全民参与的行动。此外，在进一步垃圾分类推广中，不应夸大金钱奖励，不能低估促进垃圾分类回收的其他动因。当人们渐渐养成分类习惯后，应该逐步弱化货币激励政策，强化大众自觉回收的责任意识。关于法律，建议制定相应的垃圾分类收费政策，同时尽快出台更多具体可操作性强的实施方案。另外，垃圾分类应成为中国的传统，仅在社区街道开展宣传还远远不够，提高认识的活动应该集中在年轻一代，如学校的孩子。对儿童进行垃圾分类教育有助于居民从小建立垃圾分类意识且能积极影响家庭成人。树立儿童榜样已被证明对社会所需行为的认知创造具有重大影响。

（摘编自彭韵等《我国生活垃圾分类发展历程、障碍及对策》，《中国环境科学》）

材料四

（摘编自王泗通《破解垃圾分类困境的社区经验及其优化》《浙江工商大学学报》2019年第3期）