大多数人都尊重人工智能（AI）将不会给现代社会带给大力的变革：从可以解救生命的自动驾驶汽车，到找到癌症化疗方法的数据分析程序，再行到专门为无法说出的人设计的倾听机器等等，人工智能将沦为人类历史上最不具革命性的创意之一。但是，要构建这一幸福的愿景，仍有很长的一段路要回头，而且这个过程必须持续的投放。人类社会遇上了史无前例的根本性转型阶段，我们并没一张现成的蓝图来为我们指引方向，但有一点是十分明确的：人工智能的挑战并不是一家公司、一个行业或是一个国家单凭一己之力就能解决问题的，要想要几乎构建人工智能的幸福愿景，必须整个技术生态系统和世界各国政府的通力合作。
为了构建这一愿景，产学界多年来仍然在积极探索，而且一些早期的解决方案早已初见成效。各国政府和的组织目前也正在大力制订战略推展人工智能的发展，来解决问题我们面对的一些挑战。中国、印度、英国、法国和欧盟等早已制订了月的人工智能规划，我们必须更加多国家层面的人工智能战略，最后让政府、产业届和学术界合作推展人工智能的将来发展。
有所不同的组织间最理想的合作方式，是在推展创意并创建兴旺的生态系统的同时实行一定程度的监管。我作为英特尔人工智能项目的负责人，常常有人问及我：政府和行业的组织要如何协助推展人工智能发展？针对这个问题，我建议优先考虑到以下三点：教育从小学开始，学校系统在设计课程时就应当考虑到人工智能，并研发涉及的教育课程。
在这方面跟上较早于的是澳大利亚国立大学正在研发的人工智能学位课程，英特尔的资深研究员、澳大利亚计算机科学教授GenevieveBell首创先河的设计了这门课程，我们必须看见更加多这样的课程经常出现在学校中。学校也可以采行一些过渡性措施，更佳地从早期教育就希望实行STEM（科学、技术、工程、数学）教育。此外，例如面向数据科学家免除学费或者为他们减少更好的学位课程，将是培育更加多人才的一条途径，我们急需这些人才来全面的构建人工智能效用。
另一方面，我们还要从人类本身为出发点去思考问题。比如大部分学校都教授学生基础的点字技能或者计算机技能，那么在未来的人工智能社会，学校就必须教教学生学会“引领计算出来”技能，以便将来需要更佳地利用机器去工作。因为在人工智能广泛应用的未来，很多工作认同不会构建自动化，因此大大的增强只有人类才能不具备的技能也是十分至关重要的。
人与人之间的对话是总有一天会消失的，擅长于这种对话的人终将沦为将来炙手可热的人才。研发为了制订有效地的政策，要从人工智能的角度抵达来采取行动。想做到这一点，最佳途径之一就是大力开展和增大研发投放。
美国和欧洲等国家就正在前进关于算法可解释性的项目计划；而在英国，在政府的资助下，研发人员正在研究利用人工智能展开疾病的早期临床、增加农作物的病害，并在公共部门获取数字化服务等等。这些作法都是有一点认同的，对于人类的发展也是多多益善的。有所不同国家和行业的组织间应当主动制订有效地的方法来增进人类与人工智能之间的协作，以保证人工智能系统的安全性，并且应当研发可以用作人工智能训练和测试的分享公共数据集和分享环境。通过政府、产业界与学术界的相互协作，我们面对的很多的人工智能挑战都会迎刃而解。
监管环境人工智能对法律法规体系也是有影响的。有关责任、隐私、安全性和道德的法律政策数不胜数，而人工智都都有可能在这些领域发挥作用，在制订法律法规之前，都必须展开周详严谨的辩论。
如果全然因为法律法规的界定而意图查禁各种形式的人工智能，这将妨碍人工智能行业的整体发展。回应，我们可以尽快采行大力措施推展数据以责任制和安全性的方式被公开化，大力推展深度自学和人工智能的发展工程进度。在医疗保健领域，数据的公开化将不会带给很明显的影响。
隐密掉明确身份信息后的医疗记录、基因组数据集、医疗研究和化疗计划等等都可以获取大量的数据，为人工智能获取其所必须的洞察力，协助人类在精神身体健康、心血管疾病、药物化疗等方面获得突破性找到。在维护隐私和安全性的前提下，如果容许研究员可以牵头采访坐落于有所不同工作站的分布式存储库中的数据，这将让人工智能在人类身体健康建设的工程中充分发挥十分大的起到。尽管我们对于人工智能的未来充满著了期望，但依然是前路漫漫。这必须政、产、学三界联合的希望，我们期望惜有一天，人工智能为人类生活带给更加大力的起到。
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