人工智能與經濟發展探究

（陜西服裝工程學院，陜西 西安 712046）

0 引言

目前，由于人工智能的應用規模還不是很大，它的實際影響力還沒有完全彰顯出來。不過，人們對人工智能的期望值很高，這得益于它自身的優勢，所以目前人工智能的應用與發展正在急劇上漲。

1 人工智能及相關概念

人過智能研究的對象主要包含機器人、語言識別與處理功能、圖像識別功能、專家系統等。其中，人工智能并不是指人的智能，而是能像人類那樣去思考問題、探討問題，甚至可能超過人的智能思維。人工智能主要的研究方向是通過計算機來模擬人的思維過程和智能行為。

1.1 深度學習

深度學習是一種機器學習的技術，是人工智能實踐和理論的領跑者，深度學習的概念自從被提出，就廣泛應用于計算機視覺、語音識別、自然語言處理等多個行業，同時很多企業家也看見了它的商業價值，就開始研發打造自身公司的專業產品。

1.2 深度強化學習

深度強化學習的前身即為強化學習。強化學習也是屬于機器學習的一種，它和監督式學習以及非監督式學習是并列關系。強化學習和非監督式學習的前提條件一樣，處于一個樣本完全沒有標簽的環境下，通過先嘗試做出一些處理得到一個結果，通過這個結果的反饋，調整之前的動作。就這樣不斷地調整，算法能夠學習到在不同的情況下選擇相應的處理方式。即強化學習和非監督學習的不同點就在于它們處理問題的模式是不同的，例如現在有個向用戶推薦新聞文章的任務，非監督式學習會先自己找到先前已經閱讀過類似文章的用戶進行自我歸類并向他們推薦，而強化學習則先通過向用戶推薦少量的新聞，并不斷獲得來自用戶的反饋，最后構建用戶可能會喜歡的文章類別[1]。

2 人工智能與經濟發展探究

2.1 人工智能產業化

2.1.1 信息產業化

信息產業指信息技術的發展所誕生的一類新興產業鏈。信息產業包含兩大類：第一類是指信息技術設備制造業；第二類是信息技術服務業。信息產業化可以推動經濟發展，目前很多國家已經將產業信息化發展作為國民經濟中不可或缺的一部分。我國一些地區已經將其視作地方經濟發展的主要支柱，如深圳、上海、重慶等地，其所帶來的經濟效益已然超過了傳統產業。

在很多西方國家更是將信息產業當作了國有經濟的第一核心，比如美國硅谷一年的經濟產值遠超傳統產業。1991年刊發在哈佛商業評論中的《不生產計算機的計算機公司》一文提到了“決定計算機如何制造并不能創造真正價值，唯有決定計算機如何使用才能創造真正的價值。”這篇文章體現出了產業信息化的重要意義。而且在西方國家1991年的統計中我們不難發現，全世界計算機市場總增幅為4%，其中信息服務業占到了14%，而美國前三季度的信息服務業更是上一年利潤的192%，這也讓更多的國家看到了信息產業化的巨大潛力和價值。當然，不同的國家信息產業化的建設進程也不同的，就以我國而言，在2011年李克強總理提出“計算機+”思想之后，我國信息產業化才有了實質性的發展。

當然，信息產業化并不是強調傳統產業不重要了，而是相互依存的，不然就會形成“皮之不存，毛將焉附”的現象，對經濟發展反而影響更大，就以我國而言，雖然在加快信息產業化進程，但是也要以我國現有的產業為基準進行創新。

2.1.2 產業信息化

信息技術的發展加快了產業信息化的進程，而這也是當今信息技術快速推動國有經濟和企業經濟發展的主要措施。產業信息化指的是將信息技術應用到產業中，它的本質并不是改變原有的產業鏈，而是在產業鏈中加入信息技術，提高產業的生產效率。當然，產業信息化勢必要增加一些部門，以管控企業產業，促進企業產業經濟發展，例如信息技術部。

在如今的產業信息化建設中對經濟發展最有推動力的便是智能機器人的問世，雖然說它不能完全替代人，但是只要確保它的程序就可以讓機器人不間斷地工作[2]。

2.2 人工智能與工業競爭力

在如今的社會形勢之下，國家與國家、企業和企業都在人工智能上角力。人工智能的發展可以提高國家工業競爭力、企業工業競爭力，與“華為事件”道理一樣，美國擔心“華為”的發展提高中國工業的競爭力，于是采取一些不正規的手段打壓“華為”。

其實每個國家、每個行業，甚至每個企業，都想提高自己的工業競爭力，這就需要研究對手的發展現狀，分析對手的發展趨勢，同時也需要借助信息技術提高自身的工業競爭力，并對市場進行戰略分析。

2.3 人工智能與勞動就業

2.3.1 “新藍領”—工業機器人

20世紀80年代到90年代，工業機器人在美國問世。21世紀90年代，美國很多制造產業都被機器人所替代，導致很多產業員工下崗，但也正是這類技術的興起，讓美國成了當時世界經濟發展的第一中心，也促使美國人工智能的快速發展。

另外，美國工業機器人的誕生也為很多人提供了就業崗位，其中細分的工作崗位6萬余種，在這樣的情形之下，美國的就業率下降僅為1%，因此信息技術應用于現有企業中，并不一定會對國家的經濟發展有負面影響，反而一項新興技術的誕生也可以提供很多的就業機會和崗位。就以我國當前的信息技術發展為例，我國重慶前段時間比較火熱的觀音橋AI成像技術和兩路口AI成像技術為重慶提供了更多的工作崗位，而且也讓當地成了“網紅打卡地點”，所以人工智能的發展并不是遏制現有國有經濟發展的主要因素，它只會使國有經濟的結構發生變化。

2.3.2 “白領族”—專家系統

人工智能步入應用取得實效的另一標志是—專家系統。專家系統從20世紀80年代初開始發展，如今已有成千上萬個，所涉及的領域幾百個，并且為這些領域帶來的經濟價值遠超工業機器人，部分專家系統所蘊含的經濟價值高達幾億美元。

專家系統最早誕生于美國，并且在美國得到了迅猛的發展，就美國工業界而言，20世紀90年代初其專家系統就多達4 400余種。專家系統主要用于化學行業、醫學診斷行業、企業管理行業、航空航天領域等，為其帶來了巨大的經濟效益[3]。

2.3.3 人工智能與勞動人員的關系

雖然說人工智能受到了國家發展的重視，也對國有經濟的推動和發展有巨大的作用，但是它并不能完全替代人。例如上海浦東機場的智能機器人，它們雖然為機場提供了很多便利，也降低了工作人員的工作壓力，但是還需要很多的勞動人員完成相關的工作。所以，人工智能與經濟發展的關系是相互促進但不互相影響的。

2.4 人工智能與國際分工

2.4.1 “上游”產業和“下游”產業

人工智能的發展和應用在不同國家也是不同的。例如發達國家在工業化之后，通常側重發展附加價值高的“上游”產業，將一些價值較低的“下游”產業放到其他發展中國家，如印度、越南等地。

“上游”產業是指技術密集、知識保密、技術應用前端的產業，它最主要的特點是投產回報率高。“下游”產業主要是指操作簡單、人工密集度大、技術應用常見的產業，它最主要的特點是投產回報率低。正是這兩種產業所帶來的經濟價值的影響，致使國家與國家之間存在較大的利益沖突，擁有“上游”產業的國家經濟飛漲，“下游”產業的國家經濟增長反而不盡人意。

現如今，隨著人工智能的發展應用，各行各業都有明確的“上下游”區分，“上游”產業會因為自身附加價值的影響而水漲船高，“下游”產業再怎么發展也只能處于隸屬。就像如今的發達國家對高新技術的壟斷，對我國影響最大的便是“光刻機”，荷蘭有打算將“光刻機”賣到我國，在美國的強加干預之下，荷蘭不得不放棄這一打算，而我國高端行業對“光刻機”的需求是必要的，雖然我國現在提出了“碳芯技術”可以實現彎道超車，可是這個過程是漫長的，“上游”產業不僅關乎著一個企業的發展，更關乎一個國家的發展。

2.4.2 產業轉移

早期發達國家采取“炮艦政策”，明目張膽地侵略發展中國家，掠奪其人力、財力和物力。但是，在現如今這種手段在大國之間是行不通的，于是發達國家又想出了一個辦法—產業轉移，即用廉價的勞動力生產商品，從中獲得巨大的勞動剩余價值。二戰之后，很多發達國家放棄了“炮艦政策”，在其他發展中國家建立工廠，最大限度地剝奪勞動人民的勞動力。

不過隨著智能時代的來臨，這種產業轉移路徑逐漸行不通，而且產業轉移策略對發展中國家也不是全然沒有好處的，只要積蓄一定的力量，就可能迎頭趕上。我國從改革開放到現如今，42年的時間我國已然成了世界第二大經濟體，也讓我國在世界上有了話語權，更為重要的是我國重視教育、重視人才，所以在人工智能時代我國必將走出新的高度。

3 結語

綜上所述，雖然說人工智能在如今的經濟發展中尚未展現出全部的實力，但是它的價值是一直存在的，因此，在世界各國暗中角力的時代，人工智能的發展和應用或許就是“第三次工業革命”。因此，我國應該重視人工智能發展、應用的研究，致力于我國經濟的發展。