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頂級專家談中國AI“差在哪兒”

2018-12-11 04:22:06
環球時報 2018-12-11
關鍵詞:人工智能發展

本報赴蘇州特派記者趙覺珵

在科技界,沒有什么是比人工智能更大的風口。在被稱為“人工智能元年”的2017年之后,人工智能在2018年的中國依然如火如荼,吸引著從政府、高校,到資本、企業的炙熱目光。面對人工智能的熱潮,在由中國人工智能學會主辦的2018中國人工智能產業年會期間,一場以“中國人工智能弱勢分析”為主題的討論會,卻成為整個會議期間最為理性的“冷思考”:人工智能,我們比其他國家差在哪?

問題一:基礎理論底子很薄

2017年7月國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》中提到,到2030年,中國的人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平。在這三項之中,中國最大的優勢是應用,最大的劣勢在理論。

“我們現在所用到的主流理論和算法,絕大多數還是歐美,尤其是美國最先提出的”,百度高級副總裁王海峰提到,不僅是基礎理論,芯片等基礎產業的掣肘也在競爭中顯得愈發突出。全國智能機器人創新聯盟常務副理事長韓力群也表示,現在人工智能領域應用的關鍵算法,都是國外發明的,“我們在這方面的基礎還很薄,這是一個需要十年二十磨一劍的慢功夫”。

相比美國在人工智能領域的深厚積淀,一位人工智能專家對《環球時報》記者分析稱,中國的起步晚了。本世紀初,曾有學者提出中國高校應該開始建立人工智能本科專業,引起了很大的爭議。“當時人工智能正處于低谷期,很多專家不愿說自己是研究人工智能的,甚至有人認為這是偽科學”,上述人工智能專家不無惋惜地表示,“但現在來看,如

果當時我們可以開始培養人工智能領域高端人才,正好可以趕上當今中國智能化的一次高潮。”

除了加大對人工智能基礎理論研究的投入,北京工業大學副校長喬俊飛認為,或許可以利用中國人工智能重應用的特點,將人工智能技術與未來能促進經濟社會發展的產業連接好,以此促進基礎研究的發展方向。“從理論到理論很難找到研究方向,通過應用驅動可能會有更長遠的發展。”

也有樂觀看法,中國人工智能學會理事長、中國工程院院士李德毅對《環球時報》記者表示,中國人工智能研究的差距沒有工業領域曾經的差距那么大,人工智能的本質還是研究自身智能,更多要依靠創新。

問題二:人才缺口如何破局

對于產學研各界而言,人才稀缺是目前人工智能發展面臨的共性難題。圍繞解決這一難題,加強人工智能教育與學科建設的呼聲也越來越高。

中國人工智能學會常務副理事長楊放春表示,對于人工智能領域,底層沒有足夠多的專家學者支持,現在各個大學開設人工智能學院的還很少,設立人工智能研究院的比較多,但其中大部分是區域性的。“直到國務院發布《新一代人工智能發展規劃》,工信部發布《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃》,自上而下的推動力才開始變強”。

據《環球時報》記者此前調查,自中國科學院大學于2017年5

月成立國內第一個人工智能學院后,截至目前,包括清華大學、西安電子科技大學、南京大學、湖南工業大學等國內數十所院校均成立了人工智能學院或研究院,一些高校還開始招收人工智能方向的本科生。盡管如此,中國人工智能人才,尤其是高端人才的缺口依然不是短期可以補上的。高盛公司在《全球人工智能產業發布》報告中稱,中國的人工智能人才儲備僅占全球的5%左右,距離美國有較大差距。

對此,李德毅、楊放春等人均呼吁國家加快人工智能的學科建設,特別是一級學科的建設,因為“有了學科、學院,才能有資源”。

重慶郵電大學研究生院院長王國胤則呼吁,中國人工智能的發展還需要“戰略性的穩定資源部隊”。目前,國內還沒有穩定的國家重點實驗室來支持人工智能的基礎研究開展,而人工智能被認為是面向未來的戰略性科技領域。“因此,為了中國人工智能的可持續發展,更需要建設戰略性的資源部隊,建設穩定的科研基地,確保有一批力量能一直投入到人工智能的基礎性研究上。”

問題三:下一波AI增長引擎在哪

“當大潮退去,才知道誰在裸泳”,曾經歷過兩次大起大落的人工智能界也預測到,目前的“第三次浪潮”也終將退去。“每一次潮起時,人們對于人工智能的新突破都預期過高”,韓力群認為,當對人工智能的許多幻想破滅時,特別是在產業應用中不能帶來設想中的效益時,有些人就會開始撤退,“尤其是現在最活躍的一些人”。

根據清華大學中國科技政策中心此前發布的《中國人工智能發展報告2018》,截至2018年6月,中國大陸地區人工智能企業總數達1011家,僅次于美國。而在2017年,中國人工智能領域的投融資總額達277億美元,占全球融資總額的70%。毫無疑問,在這一輪人工智能熱中,相比其他國家,中國的人工智能更熱,也更需要考慮冷下來時應該怎么辦。在下一個人工智能的寒冬到來之時,中國的人工智能發展能有多大的承受能力?

上海交通大學電子信息與電氣工程學院副院長王延峰表示,如果從產業的角度審視技術發展,科學家研究一項技術是“十年磨一劍”,但在資本的驅動下,可能兩三年時間就會把10年積累的技術優勢在產業應用中“榨干”。

“人工智能當下這輪發展是以數據驅動的計算智能,已經與各行各業深度融合,塑造了非常大的產業”,王延峰表示,但下一輪人工智能的增長引擎、突破性技術在哪里,可能已經成為中國的最大弱勢。▲

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