人工智能中美PK

如果說谷歌“阿爾法狗”與世界圍棋冠軍的人機大戰(zhàn)，使人們驚愕于人工智能的“進(jìn)化”速度，當(dāng)我們環(huán)顧四周，看到無人駕駛、服務(wù)機器人、智能醫(yī)療等的發(fā)展，會不會產(chǎn)生科幻小說中的情景即將實現(xiàn)的想法？人工智能的發(fā)展與我們的生活越來越息息相關(guān)，隨著人工智能的存在感越來越強，它也成為當(dāng)下異常火爆的一個話題。更重要的是，中國在該領(lǐng)域發(fā)展異常迅猛，以至于引來外界熱猜和“警告”：中國何時超越美國？美國要小心了！中國的人工智能水平究竟有多高？未來人工智能會怎樣發(fā)展？

科大訊飛董事長劉慶峰：

海量用戶是中國獨特優(yōu)勢

本報記者　馬俊

試想一下，對著話筒說“我的名字叫小明”，隨即一行漢字顯示在屏幕上，大部分人會認(rèn)為這是一款語音轉(zhuǎn)換工具；當(dāng)這句話被快速翻譯成美國總統(tǒng)特朗普口音的英語播放出來時，更多人會驚嘆地“哦……”；可如果再補充一句“不是大小的小，是拂曉的曉”，屏幕上會“機智”地把“我的名字叫小明”改成“我的名字叫曉明”……

“AI”曾是“欺騙”代名詞

以上是《環(huán)球時報》記者近日在科大訊飛公司年度發(fā)布會上看到的一幕。但比起這些“黑科技”，記者印象更深的是，能容納數(shù)千人的會場被技術(shù)專家、產(chǎn)業(yè)人員和記者擠得滿滿當(dāng)當(dāng)——人工智能的火爆可見一斑。

對于老一輩業(yè)內(nèi)專家而言，這種場景并不陌生，畢竟現(xiàn)在是人工智能的第三波熱潮。上世紀(jì)70年代和90年代，也曾出現(xiàn)過類似情況。但那兩波熱潮因未能取得預(yù)期的商業(yè)效果而遭遇堪稱“產(chǎn)業(yè)災(zāi)難”的毀滅性打擊，大量公司破產(chǎn)、人才流失，“AI”幾乎淪為欺騙的代名詞。這兩段苦難期還有個專業(yè)詞匯——“AI之冬”。

不過，業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，正是由于“AI之冬”對整個產(chǎn)業(yè)的“清零”，當(dāng)?shù)谌稳斯ぶ悄芾顺眮砼R時，中國得以和美國幾乎同時從上次熱潮的廢墟上起步?？拼笥嶏w董事長劉慶峰介紹說，當(dāng)前的浪潮主要起源于2006年深度學(xué)習(xí)等新算法的提出，由于在數(shù)學(xué)統(tǒng)計建模上取得重大突破，使得機器在感知和認(rèn)知智能上有了以往根本想象不到的優(yōu)秀表現(xiàn)。機器通過學(xué)習(xí)行業(yè)頂尖專家的知識，達(dá)到一流專家水平，有望超過90%的普通專業(yè)人士。

例子有很多。訊飛智醫(yī)助手今年成為全球第一個通過國家醫(yī)師資格考試的機器人；2017年國際英文語音合成大賽暴風(fēng)雪競賽，科大訊飛第12次蟬聯(lián)第一，而且是世界上唯一讓語音合成技術(shù)達(dá)到真人說話水平的。另一個國際權(quán)威的人工智能比賽是針對肺結(jié)節(jié)醫(yī)學(xué)影像的判斷，人工智能技術(shù)已經(jīng)達(dá)到三甲醫(yī)院醫(yī)生的平均水平。

中國在人工智能領(lǐng)域的成功不是憑空得來的?？拼笥嶏w執(zhí)行總裁胡郁對《環(huán)球時報》記者回顧說，1999年科大訊飛正式成立時，正值人工智能最艱苦的時期，“可以說我們在黑暗中摸索了很多年，但從1999年到現(xiàn)在的18年，我們從來沒有放棄，一直在做。第三次浪潮到來時，成功就已經(jīng)是一種必然，不管是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是其他算法，只要有做研究的人在堅持，他們就一定能夠找到這條道路?！?/p>

“數(shù)據(jù)越多，事情越好辦”

中國人工智能企業(yè)取得的一系列成就讓世界矚目，以至于美國谷歌公司前首席執(zhí)行官埃里克·施密特最近發(fā)出警告：“到2020年，中國將迎頭趕上；到2025年，他們將超過我們；到2030年，他們將主宰這些行業(yè)?！?/p>

劉慶峰對《環(huán)球時報》記者說，從技術(shù)角度來看，中國有著海量用戶的獨特優(yōu)勢。推動當(dāng)前人工智能發(fā)展的深度學(xué)習(xí)等算法，嚴(yán)重依賴大數(shù)據(jù)的規(guī)模，“數(shù)據(jù)越多，事情越好辦”。中國是手機和互聯(lián)網(wǎng)市場中用戶最多的國家?；趹?yīng)用的人多，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)推動技術(shù)發(fā)展，反過來的回補也多，從而提高整個中國對人工智能技術(shù)的認(rèn)可度，使人工智能在各領(lǐng)域可以更快、更廣地得到驗證和使用，形成良性循環(huán)。

中國政府對于人工智能領(lǐng)域的堅定支持也被外界認(rèn)為是一大優(yōu)勢。劉慶峰表示：“政府7月頒布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提到，到2020年人工智能技術(shù)與世界先進(jìn)水平同步；到2030年，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。我覺得這個夢想一定能實現(xiàn)?！?/p>

但業(yè)內(nèi)人士普遍表示，在對中國人工智能發(fā)展充滿樂觀的同時，也需要正視中美間的差距。科大訊飛副總裁江濤說，我們在一些最基礎(chǔ)的理論方面依然存在差距。第三波人工智能浪潮是以應(yīng)用為驅(qū)動的，因此中國企業(yè)在該產(chǎn)業(yè)的布局也偏重智能機器人、無人駕駛、語音識別等應(yīng)用層面，而在源頭性技術(shù)創(chuàng)新、頂層設(shè)計以及AI算法與芯片等基礎(chǔ)層面，美國依然占據(jù)較大優(yōu)勢。

“人類不是要跟AI去PK”

高速“進(jìn)化”的人工智能何時會取代人類？從“阿爾法狗”完勝人類棋手，到波士頓動力公司最新機器人做出完美后空翻，接連不斷的突破讓諸多西方媒體開始呼吁限制人工智能的發(fā)展。

科大訊飛副總裁江濤介紹說，從技術(shù)角度來說，人工智能的發(fā)展階段分為計算智能、感知智能和認(rèn)知智能。在計算智能領(lǐng)域，人工智能被公認(rèn)為完全超過人類，“阿爾法狗”本質(zhì)上屬于計算智能。感知智能，就是能聽會說，比如人臉識別、圖像識別、自動駕駛、輔助駕駛等?，F(xiàn)在感知智能基本可以跟人媲美，甚至在一些特殊任務(wù)中超過人類專家。第三個階段是認(rèn)知智能。在這個領(lǐng)域，人工智能才剛剛起步。比如閱讀理解，讓機器參加高考，讓機器參加醫(yī)師資格考試，這些都是典型的認(rèn)知智能。科幻電影里的人工智能就是所謂通用人工智能，它能像人類一樣，自主地在陌生環(huán)境里找到相應(yīng)的知識并真正理解。

“我們要有一個正確的心態(tài)，人類不是跟AI去PK，比人類更強大的絕不是AI，而是掌握了AI的人。”劉慶峰說，未來人類的發(fā)展和機器正走在不同的路線上，人工智能將要大幅替代的，恰恰是人類并不喜歡的崗位。

對于人工智能的未來發(fā)展方向，胡郁提出3條線索：第一條是現(xiàn)在人工智能技術(shù)延續(xù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)。第二條是用超級計算及模擬方法得到一個“模擬腦”，我們已經(jīng)逐步可以把老鼠、魚甚至猴子的腦神經(jīng)所有單位完全重構(gòu)，這種全腦模擬有望復(fù)制人類的智能。第三條叫智能動力學(xué)。人的大腦受到非常多的生理限制，而人工智能不受這些限制，當(dāng)我們研究出大腦的工作原理，未來可以有超過人腦的產(chǎn)物?！?/p>

美國AI研究鼻祖維德羅教授的門生王維嘉：

美國這些公司的生意太難搶

本報記者 范凌志

關(guān)于中美兩國在人工智能領(lǐng)域的研發(fā)水平，《環(huán)球時報》記者專訪了美國斯坦福大學(xué)人工智能研究鼻祖之一維德羅（Widrow）教授的門生王維嘉博士，他是硅谷最懂人工智能的基金之一信中利美國創(chuàng)投公司的創(chuàng)始人。王維嘉每年“要看上千個案子”，他認(rèn)為，單純對比中美誰更強是不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)模袊斯ぶ悄芸蒲腥藛T想要有所突破，最需要的還是“坐冷板凳”的精神。（為方便敘述，本文以王維嘉博士自述的方式展開。）

“三大天王”

我于上世紀(jì)80年代末在斯坦福大學(xué)攻讀博士期間，開始人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，我的導(dǎo)師維德羅教授從1959年開始研究人工智能，是該領(lǐng)域的鼻祖之一。關(guān)于中美人工智能領(lǐng)域的水平比較，不能籠統(tǒng)地說誰強，如果要比較，要根據(jù)人工智能的生態(tài)系統(tǒng)來分析。這個生態(tài)系統(tǒng)就像一個金字塔，最頂層叫算法，下邊是芯片，再下邊是軟硬件系統(tǒng)，最下層是各種應(yīng)用。這個系統(tǒng)里，做算法的人最少，他們研究的是最尖端的東西。

人工智能做了60年，為什么這幾年火起來？主要是三個原因。一是計算能力大增，比30年前我做論文時提高了差不多100萬倍。第二，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，據(jù)估算現(xiàn)在全世界每天產(chǎn)生1000萬個TB的數(shù)據(jù)，這個數(shù)字還在“翻著跟頭”增長。最后，最重要的一點是算法上有了突破，如果把人工智能比作火箭，計算能力就是發(fā)動機的馬力，數(shù)據(jù)就是燃料，而算法就是發(fā)動機的設(shè)計。

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的突破是在加拿大完成的。多倫多大學(xué)的杰弗里·辛頓（GeoffreyHinton）教授被谷歌挖去，他的法國學(xué)生雅恩·樂庫（YannLe?Cun）被臉書聘走，多倫多大學(xué)還有一個教授約書亞·本希奧（YoshuaBengio），我認(rèn)為他們是當(dāng)今世界人工智能領(lǐng)域的“三大天王”。比如雅恩·樂庫，現(xiàn)在人臉識別最主要的一種算法卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）就是他提出的。他們提出的算法能讓一個領(lǐng)域成為可能。

在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域，中國還沒有能跟“三大天王”相比的人。原因很簡單，在美國有一批人，包括我的導(dǎo)師，過去30年甚至50年基本不間斷地從事一個領(lǐng)域的研究，雖然沒什么突破，也沒什么經(jīng)費，但他們?nèi)匀辉谧袄浒宓省?。在中國，比較“冷門”的東西如果拿不到錢，發(fā)不了文章，研究者就比較少。

誰是霸主？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的理論突破是在上世紀(jì)90年代，工業(yè)界認(rèn)識到其重要性是在2012年。全球計算機視覺領(lǐng)域的知名專家李飛飛教授有一個名為ImageNet的圖像識別大賽，過去的圖像識別率一直徘徊在74%上下，2012年杰弗里·辛頓教授的一個博士生利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法一下把識別率提高到84%。從那以后，大家都開始用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。2015年以后，ImageNet圖像識別率突破95%，超過了人的識別率。

在算法領(lǐng)域，這兩年中國發(fā)展很快，國際一流會議發(fā)表的文章很多，但目前為止還沒有特別重大的突破。但這并不代表沒有可能趕上甚至超過對方，隨著政府和民間在該領(lǐng)域加大投入，未來5到10年很可能會有跟“三大天王”一樣重要人物的成果出現(xiàn)。

芯片層次，現(xiàn)在都在用英偉達(dá)公司的圖形處理芯片（GPU），GPU和CPU（中央處理器）的區(qū)別在于，GPU可以把一個任務(wù)分解成千萬個子任務(wù)同時處理。英偉達(dá)的股票過去兩年漲了快10倍，就是因為全球做人工智能的公司比如百度、阿里巴巴、臉書等都用它的芯片。我每年要看很多做人工智能芯片的公司，目前不管是中國還是其他國家的公司，想搶英偉達(dá)的生意非常困難。

總體而言，在芯片層面，美國對中國仍是壓倒性優(yōu)勢。PC的芯片霸主是英特爾，手機芯片是高通，而人工智能芯片是英偉達(dá)。中國手機芯片掌握的核心技術(shù)比PC芯片要多，人工智能芯片會不會更多？未來中國會不會出一個人工智能芯片霸主？如果說一定有，那太樂觀了，如果說一定沒有，又太悲觀了。

在計算框架，最厲害的是谷歌的Tensorflow（張量流），它相當(dāng)于讓一個不懂人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)底層數(shù)學(xué)的人也能利用人工智能來處理問題。現(xiàn)在很多公司在做類似平臺，但谷歌上聚集的軟件比其他所有競爭對手的總和還要多。

“扎堆趕熱鬧”

最后一層，在應(yīng)用領(lǐng)域，我們可以拿自動駕駛為例，因為它牽涉的工業(yè)量級比較大。這一領(lǐng)域第一厲害的是谷歌。為什么？谷歌做了9年，起步早。業(yè)界有個評價，在自動駕駛應(yīng)用上，谷歌也就打60分，其他公司最多10到20分。但中國有可能在自動駕駛上超過美國，不是因為錢多人聰明，而是因為政府層面的環(huán)境更友好。自動駕駛不僅僅是個技術(shù)問題，還涉及法律法規(guī)等問題，中國推進(jìn)效率會很快。

在人臉識別應(yīng)用方面，中國遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于美國，因為中國的人臉識別市場遠(yuǎn)大于美國，數(shù)據(jù)量大，更何況中國一些公司比如商湯等，有原創(chuàng)技術(shù)。在醫(yī)療圖像識別、機器人方面，中國也不弱，可以和美國平起平坐。所以，在應(yīng)用層面，中國是非常領(lǐng)先的。

中國以往的特點是核心技術(shù)較弱，應(yīng)用較強，在人工智能領(lǐng)域也是這個態(tài)勢。中國的優(yōu)勢首先是人才多、錢多、市場大，弱點在于從業(yè)者喜歡“扎堆趕熱鬧”?，F(xiàn)在注意力全部集中在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但人工智能遠(yuǎn)不止這一個流派。它大概有6個流派，比如符號學(xué)派、推理學(xué)派等，其他5個學(xué)派現(xiàn)在都在坐“冷板凳”，而且主要是美國學(xué)者在“坐”。很有可能過幾年其他學(xué)派異軍突起，那些集中于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人到時又會傻眼。

當(dāng)前對中國人工智能的高評價，有些是國外媒體炒作，西方人只是提醒本國“不要小瞧中國”。“中國趕得很快”，這是客觀事實，但作為一個從業(yè)者，在該領(lǐng)域的各個層面深入分析，會得出不同結(jié)論。▲