人工智能信息化運(yùn)用問題的思考

張夢涵 吳科良

[摘 ?要：結(jié)合社會發(fā)展，簡要論述對信息化發(fā)展電子化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的認(rèn)識，從政策支持、技術(shù)研究、產(chǎn)品開發(fā)、市場運(yùn)用和產(chǎn)業(yè)發(fā)展五個方面，闡述國內(nèi)外人工智能的發(fā)展和應(yīng)用現(xiàn)狀，從人機(jī)接口、泛化智能和人機(jī)融合三個角度，探討了人工智能技術(shù)發(fā)展的趨勢，結(jié)合數(shù)據(jù)、算法、規(guī)則和核心技術(shù)方面存在的問題，提出注重數(shù)據(jù)積累、構(gòu)建智能生態(tài)、統(tǒng)籌規(guī)劃各項任務(wù)和融合培養(yǎng)人才隊伍四項建議。

關(guān)鍵詞：人工智能;信息化;網(wǎng)絡(luò)化]

一、引言

人類社會發(fā)展中，“農(nóng)業(yè)文明”和“工業(yè)文明”是兩次大的生存發(fā)展能力提升，直接影響著人類影響和適應(yīng)自然的能力。農(nóng)業(yè)文明用工具的革新增強(qiáng)了人類的勞動能力，拓寬了人的作業(yè)范圍，工業(yè)文明用機(jī)器代替人的體力勞動，直接解放了人的體力，提升了生產(chǎn)能力和效率。

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，我們開始走進(jìn)信息文明，通過網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)擴(kuò)展人類智能、通過信息交換實現(xiàn)啟發(fā)式思維，進(jìn)而思維互通成為可能。

在這樣的發(fā)展趨勢下，工業(yè)文明和信息文明必將走向結(jié)合，智能化將深入我們的生產(chǎn)生活，對社會的組成結(jié)構(gòu)、運(yùn)行方式、發(fā)展模式產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，其產(chǎn)生的“一體運(yùn)行、單元協(xié)同、快速反應(yīng)、自我優(yōu)化”的智能生態(tài)新格局，將人類發(fā)展歷史推向新的高度。

二、發(fā)展階段劃分

隨著信息文明時代的到來，信息化成為社會發(fā)展的重要動力，在其從無到有的過程中，一般會經(jīng)歷三個階段。

第一階段是逐漸把人從事的知識要求低、重復(fù)性強(qiáng)、業(yè)務(wù)交叉少的事情交給機(jī)器去做，這一階段以業(yè)務(wù)的電子化為主要特征。

第二階段是將替人/輔助人做業(yè)務(wù)性工作的機(jī)器通過網(wǎng)絡(luò)連接在一起，支持對不同功能的設(shè)備（模塊）動態(tài)調(diào)度，通過“人在回路”控制機(jī)器實現(xiàn)配合工作，提高平臺網(wǎng)絡(luò)化響應(yīng)能力，這一階段以網(wǎng)絡(luò)化為主要特點(diǎn)。

第三階段是隨著電子化和網(wǎng)絡(luò)化工作的完成，機(jī)器能夠在數(shù)據(jù)的支持下，實現(xiàn)自我啟發(fā)，分析發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律，學(xué)習(xí)生成相關(guān)規(guī)則，逐步具有自主控制能力，能夠為人提供科學(xué)化信息產(chǎn)品輔助人對問題的認(rèn)知，甚至還可以提供優(yōu)化解決方案，智能化成為其顯著特點(diǎn)。

在一些文章中，將第一、二階段稱之為“前信息化時代”，第三階段稱之為“后信息化時代”。前信息化時代是“從無到有”，主要關(guān)注的是實現(xiàn)原來獨(dú)立或松散耦合的設(shè)備群網(wǎng)絡(luò)化和集群化;后信息化時代是“從有到無”，主要關(guān)注的是在網(wǎng)絡(luò)信息體系之上的自動化和無人化。

二者的本質(zhì)區(qū)別在于：網(wǎng)絡(luò)化、集群化關(guān)注基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)和信息系統(tǒng)，注重及時準(zhǔn)確地反饋問題，是系統(tǒng)、設(shè)備在執(zhí)行人的指令;智能化是在網(wǎng)絡(luò)化、集群化的基礎(chǔ)上對設(shè)備進(jìn)行控制，是設(shè)備、機(jī)器人在人的知識基礎(chǔ)上形成自主邏輯，可以自我完成指令生成和設(shè)備響應(yīng)。

三、發(fā)展現(xiàn)狀

“不管我們是碳基人類還是硅基人類，都沒有本質(zhì)的區(qū)別。我們中的每一員都應(yīng)獲得應(yīng)有的尊重。”這是科幻文學(xué)巨匠亞瑟克拉利克在太空漫游系列第二部《2010：太空漫游》中描述的一段對白。2016年，AlphaGo與李世石的驚世對決，以及之后Alpha們的表現(xiàn)，告訴我們了一個事實：人工智能已經(jīng)到來。打開手機(jī)，蘋果Siri、百度度秘、微軟小冰、Google Allo等智能助理和應(yīng)用，正顛覆著我們和手機(jī)交流的基本方式;各種新聞應(yīng)用依賴于人工智能應(yīng)用向我們推送似乎最適合的內(nèi)容，人工智能正在改變我們的生活。

在技術(shù)研究領(lǐng)域，隨著理論研究的不斷深入和技術(shù)的不斷進(jìn)步，學(xué)術(shù)界和業(yè)界產(chǎn)生了對人工智能的不同角度的認(rèn)識：按照內(nèi)涵的不同，可以分為類人行為（模擬行為結(jié)果）、類人思維（模擬大腦運(yùn)作）、泛（不再局限于模擬人）智能;根據(jù)技術(shù)承載方式不同，可分為單機(jī)智能、平行運(yùn)算/多核智能、高度分散/群體智能;按照與人的關(guān)系不同，又可分為機(jī)器主導(dǎo)、人主導(dǎo)、人機(jī)融合。

但是，無論在哪種劃分中，人工智能的圖靈獎獲得者、深度學(xué)習(xí)技術(shù)引領(lǐng)者，人工智能的精英團(tuán)隊、高級團(tuán)隊以及超級團(tuán)隊的領(lǐng)導(dǎo)者都是美國人。2017年7月，國務(wù)院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出了“構(gòu)建開放協(xié)同的人工智能科技創(chuàng)新體系;培育高端高效的智能經(jīng)濟(jì);建設(shè)安全便捷的智能社會;加強(qiáng)人工智能領(lǐng)域軍民融合;構(gòu)建泛在安全高效的智能化基礎(chǔ)設(shè)施體系”五大重點(diǎn)任務(wù)，助力人工智能發(fā)展。現(xiàn)在，人工智能知識已經(jīng)在中國的企業(yè)中傳播，BAT企業(yè)（百度、阿里、騰訊）、華為、海爾等企業(yè)都在努力追趕，積極投資人工智能技術(shù)發(fā)展，促進(jìn)中國的人工智能團(tuán)隊正在迅速增長。2017年12月，創(chuàng)新工場投資的Face++，在MS COCO競賽（計算機(jī)視覺領(lǐng)域最受關(guān)注和最權(quán)威的比賽）中，戰(zhàn)勝了來自微軟、Facebook、Google等頂尖企業(yè)團(tuán)隊，獲得了三項第一、一項第二的成績，成為第一個在該項比賽中獲得冠軍的中國企業(yè)。2006年到2015年，華人參與的頂級AI論文比例（全部頂級AI論文數(shù)量的比例），從23.2%逐年遞增到42.8%。而華人參與的AI論文被引用次數(shù)，占全部頂級AI論文被引用次數(shù)的比例從25.5%逐年遞增到55.8%。

在產(chǎn)品研發(fā)領(lǐng)域，當(dāng)今世界人工智能已經(jīng)形成中美兩強(qiáng)并立的局面。美國國防部高等研究計劃局（DARPA）正在基于人工智能技術(shù)研發(fā)自動駕駛戰(zhàn)車、反潛無人機(jī)械船、智能電子戰(zhàn)系統(tǒng)、“半人馬”人類作戰(zhàn)行動輔助系統(tǒng)等，持續(xù)推動“人工智能優(yōu)先”戰(zhàn)略。我國在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)基礎(chǔ)與產(chǎn)業(yè)鏈的基礎(chǔ)日漸扎實。例如：微博、淘寶在大量市場反饋基礎(chǔ)上高速發(fā)展，開始超越各自領(lǐng)域的對標(biāo)產(chǎn)品（推特和易趣）;科大訊飛、海康威視等垂直研發(fā)與生產(chǎn)企業(yè)，在語音與視覺識別、自適應(yīng)自主學(xué)習(xí)、直覺感知等方面取得重大技術(shù)突破，帶動智能監(jiān)控、生物識別、無人駕駛以及工業(yè)機(jī)器人和服務(wù)機(jī)器人等逐進(jìn)入實際應(yīng)用。

在市場應(yīng)用領(lǐng)域，近年我國人工智能應(yīng)用技術(shù)發(fā)展迅速，智能經(jīng)濟(jì)、智慧社會取得明顯成效。以圖像識別、物體跟蹤和無人駕駛等為代表的人工智能技術(shù)，已在許多行業(yè)開始得到應(yīng)用，共享單車、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智能服務(wù)機(jī)器人、醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)、視頻圖像身份識別系統(tǒng)等也開始走入日常生活。大量資金流入人工智能企業(yè)，在二級市場上，人工智能企業(yè)的股票價格迎來瘋狂飆升，推動人工智能領(lǐng)域發(fā)展。以科大訊飛為例，與硅谷與之匹敵的Nuance公司相比，在一年的時間里，市場差距達(dá)到了60億。不斷積累的技術(shù)能力、可共享的數(shù)據(jù)資源、巨大的應(yīng)用需求、開放的市場環(huán)境有機(jī)結(jié)合，構(gòu)成了我國人工智能發(fā)展的獨(dú)有優(yōu)勢，使我國在這輪競爭中可以與發(fā)達(dá)國家站在同一起跑線上。

在產(chǎn)業(yè)發(fā)展領(lǐng)域，在未來幾年之內(nèi)，專業(yè)領(lǐng)域的智能化應(yīng)用將是人工智能主要的發(fā)展方向。人工智能的企業(yè)都將圍繞著基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層三個層次的基本架構(gòu)開展布局，構(gòu)建人工智能產(chǎn)業(yè)鏈。基礎(chǔ)層主要由大數(shù)據(jù)、云計算、GPU/FPGA等硬件加速器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片等提供計算能力，通過系列數(shù)據(jù)采集提供身份信息、醫(yī)療、購物、交通出行等各行業(yè)、各場景的一手?jǐn)?shù)據(jù)。在技術(shù)層，通過TensorFlow、Caffe等框架，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等各種算法，實現(xiàn)語音識別、圖像識別、人臉識別等應(yīng)用技術(shù);在應(yīng)用層，通過行業(yè)應(yīng)用和運(yùn)營平臺，實現(xiàn)市場需要的智能推送、智能診斷、智能投資、無人車、機(jī)器人等場景應(yīng)用。目前在產(chǎn)業(yè)鏈分布上，在我國，基礎(chǔ)層還是主要以谷歌、Facebook、IBM、微軟、Face++為代表提供開源框架和平臺，技術(shù)層主要以百度、科大訊飛、海康威視等為代表提供基本應(yīng)用技術(shù)能力，應(yīng)用層主要以百度、小米、海爾等頂層應(yīng)用企業(yè)為代表向用戶提供具體的服務(wù)和產(chǎn)品。

四、發(fā)展趨勢

現(xiàn)在，大規(guī)模并行計算、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)算法成為人工智能發(fā)展的催化劑，計算成本快速降低，為人工智能發(fā)展創(chuàng)造了良好的基礎(chǔ)條件，人工智能成為在信息化中逐步推廣和應(yīng)用，成為主要的發(fā)展趨勢。主要有以下三個特點(diǎn)：

第一，人機(jī)接口成為基礎(chǔ)。近年，雖然計算機(jī)的邏輯分析能力大幅提高，直至計算機(jī)的綜合邏輯分析提高為邏輯思維，這種邏輯思維可以根據(jù)環(huán)境條件自主產(chǎn)生新的邏輯，并擺脫人類的框架式控制，而成為一種自主的智能思維。例如，AlphaGo戰(zhàn)勝李世石和柯潔。但是，從本質(zhì)上來說，AlphaGo的成功依然離不開人的主導(dǎo)（設(shè)計解決問題的方法）和參與（提供原始數(shù)據(jù)、反饋數(shù)據(jù)）。因此，大數(shù)據(jù)支持、腦機(jī)接口和神經(jīng)工程成為人工智能發(fā)展的數(shù)據(jù)、算力和算法基礎(chǔ)。

第二，“泛智能”成為主流。人工智能在預(yù)測和決策支持方面的應(yīng)用需求，人工智能已不再局限于模擬人的行為結(jié)果，可以更好、更有創(chuàng)意地解決問題和解決更復(fù)雜的問題，拓展到“泛智能”應(yīng)用，應(yīng)對信息爆炸、社會急需解決的對自然/環(huán)境的治理、對社會資源優(yōu)化和維護(hù)社會穩(wěn)定的挑戰(zhàn)。

第三，人機(jī)融合成為重點(diǎn)。雖然人工智能在“模擬人”上取得了長足進(jìn)步，甚至在2016年11月16日的國際戰(zhàn)斗機(jī)大會上，美國賽博雷迪克斯公司透露“Alpha”人工智能程序在模擬空戰(zhàn)中擊敗人類飛行員。但是，還需要在有情感、有意向性的復(fù)雜環(huán)境中難以無中生有、隨機(jī)應(yīng)變。因此，人機(jī)智能的不斷融合，在人工智能現(xiàn)有的理論框架中增加人的思維要素，成為人工智能研究的重點(diǎn)。

五、存在的主要問題

目前，雖然各界在人工智能“大規(guī)模數(shù)據(jù)+大規(guī)模算力”的基本方法論共識逐漸顯現(xiàn)，但是人工智能的四大核心問題——數(shù)據(jù)、算法、規(guī)則和基礎(chǔ)設(shè)施問題仍然制約著運(yùn)用的快速發(fā)展。主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

第一，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可用度低。機(jī)器獲得智能的方法與擅長邏輯分析推理的人類智能不同，它更多地利用數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)獲得信息和知識。然而，當(dāng)前采集的數(shù)據(jù)不完整、精度和可信度不足、效率不高，真假難辨、漏缺常見、時效性不足，還有很多指標(biāo)無法量化，致使人工智能獲得的大量數(shù)據(jù)量化程度和可用度不足，造成機(jī)器理解非常困難。

第二，智能算法主動、自主學(xué)習(xí)和管理能力不足。目前成熟的人工智能應(yīng)用系統(tǒng)基本上都是反應(yīng)式系統(tǒng)，不能對情況主動做出預(yù)測。但因為具有人類思維特點(diǎn)的邏輯思維，自主學(xué)習(xí)和管理知識的靈活性不足，還不能主動、自主支持知識的“產(chǎn)生—存儲—應(yīng)用—更新”的體系化知識管理。

第三，業(yè)務(wù)規(guī)則不靈活。業(yè)務(wù)規(guī)則的確立和優(yōu)化是人工智能進(jìn)步的首要條件，也是人工智能的核心。目前人工智能規(guī)則主要由人制定、機(jī)器實現(xiàn)，很大程度上還是確定性規(guī)則，而使用者往往只能被動選擇，因此無法滿足錯綜復(fù)雜的情況變化，對不確定事件適應(yīng)能力不足，需研究提出新的完備的機(jī)制（例如對抗網(wǎng)絡(luò)）以應(yīng)對對抗博弈條件下的各種應(yīng)用。

第四，硬件產(chǎn)品核心技術(shù)存在瓶頸。一方面人工智能為硬件產(chǎn)品賦予智能化，另一方面其行動能力來自于硬件產(chǎn)品。與發(fā)達(dá)國家尤其與美國相比，我國的人工智能整體發(fā)展水平依然存在顯著差距，核心技術(shù)缺失，像高端芯片、基礎(chǔ)材料、元器件、軟件與接口等方面的技術(shù)受制于人，芯片基本上靠進(jìn)口。機(jī)器人是人工智能重要載體，中國800家機(jī)器人企業(yè)中僅有100家左右真正能生產(chǎn)零部件或機(jī)器人產(chǎn)品，以組裝和代加工為主，制造高端產(chǎn)品能力弱。六軸以上的機(jī)器人中外資品牌高達(dá)85%，70%的機(jī)器人配套零部件依賴進(jìn)口，減速器、伺服電機(jī)和控制器三大核心部件均掌握在海外企業(yè)手中。

六、運(yùn)用對策建議

人工智能領(lǐng)域復(fù)雜、層次多、維度廣，運(yùn)用人工智能技術(shù)推動信息化建設(shè)更是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程，要解決面臨的數(shù)據(jù)、算法、規(guī)則和基礎(chǔ)設(shè)施問題，需要從注重積累高質(zhì)數(shù)據(jù)、統(tǒng)籌構(gòu)建生態(tài)格局、科學(xué)規(guī)劃各項任務(wù)、融合培育人才隊伍四個方面入手開展工作。

第一，注重積累高質(zhì)數(shù)據(jù)，構(gòu)建海量、精準(zhǔn)、高效的數(shù)據(jù)平臺，以智能芯片、算法、集成為突破口，提升技術(shù)自主程度，為智能產(chǎn)生奠定基礎(chǔ)。具體包括：①建立共享機(jī)制，通過開源軟硬件、群智服務(wù)、混合增強(qiáng)智能、自主無人系統(tǒng)等實現(xiàn)高質(zhì)量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集和共享;②開展知識計算引擎技術(shù)、自然語言處理技術(shù)、群智關(guān)鍵技術(shù)、自主無人系統(tǒng)智能技術(shù)、虛擬現(xiàn)實智能建模技術(shù)以及智能計算芯片與系統(tǒng)等，建立精準(zhǔn)、高效的數(shù)據(jù)平臺。

第二，統(tǒng)籌構(gòu)建生態(tài)格局，打破原有的管理體制藩籬，形成相輔相成、合作共贏的智能生態(tài)格局。具體包括：①以全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)為突破口，可以網(wǎng)絡(luò)信息化企業(yè)為主導(dǎo)，長期牽頭投資基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)，積累而成主導(dǎo)數(shù)據(jù)和應(yīng)用平臺，構(gòu)建類似Google、Amazon、Facebook、阿里等的人工智能生態(tài);②以技術(shù)層為突破口，以軟件為主，深耕算法平臺和通用技術(shù)平臺，建立類似Microsoft、IBM Watson等的應(yīng)用平臺，建立行業(yè)技術(shù)優(yōu)勢;③以場景應(yīng)用為突破口，以創(chuàng)業(yè)和傳統(tǒng)行業(yè)公司為主，積累行業(yè)用戶和數(shù)據(jù)，基于場景或行業(yè)數(shù)據(jù)開發(fā)大量場景應(yīng)用;④以特色應(yīng)用為突破口，鼓勵新領(lǐng)域開拓，形成新興領(lǐng)域的用戶和數(shù)據(jù)，并深耕該領(lǐng)域的通用技術(shù)和算法，支持構(gòu)建垂直領(lǐng)域生態(tài)，為顛覆式創(chuàng)新提供動力;⑤以芯片等相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施能力提升和能力建設(shè)為主，從基礎(chǔ)設(shè)施切入，提高技術(shù)能力，向數(shù)據(jù)、算法等產(chǎn)業(yè)鏈上游拓展，構(gòu)建“協(xié)作共贏”的基礎(chǔ)設(shè)施體系。

第三，科學(xué)規(guī)劃各項任務(wù)。圍繞深度學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、智能語音處理、生物特征識別、自然語言理解、智能決策控制以及新型人機(jī)交互等關(guān)鍵領(lǐng)域，設(shè)立人工智能重大科技專項等支持計劃，進(jìn)一步加大對人工智能基礎(chǔ)研究和產(chǎn)業(yè)化支持力度。在加強(qiáng)傳統(tǒng)行業(yè)應(yīng)用知識智能化轉(zhuǎn)化和推廣的同時，突破自主無人系統(tǒng)復(fù)雜動態(tài)場景感知與理解、實時精準(zhǔn)定位、面向復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性智能導(dǎo)航等技術(shù)，推出人工智能云、智能感知網(wǎng)、服務(wù)機(jī)器人等系列產(chǎn)品，搭建“后信息時代”智能生態(tài)的基礎(chǔ)架構(gòu)。

第四，融合培育人才隊伍。人工智能要實現(xiàn)推動社會發(fā)展的使命，必然需要有一大批的研究者、企業(yè)和機(jī)構(gòu)之間的相互溝通和相互合作，需要人機(jī)之間的優(yōu)勢互補(bǔ)，從而實現(xiàn)理論、技術(shù)和應(yīng)用成果的規(guī)模涌現(xiàn)。因此，需要：①以重點(diǎn)高校院所為依托，優(yōu)化人才培養(yǎng)機(jī)制、健全人工智能相關(guān)學(xué)科，注重人工智能與其它學(xué)科專業(yè)的交叉融合;②鼓勵企業(yè)培養(yǎng)創(chuàng)新人才;③激勵高校和科研院所、企業(yè)聯(lián)合培養(yǎng)人工智能重點(diǎn)領(lǐng)域的專業(yè)型人才、創(chuàng)新型人才和復(fù)合型人才。

七、結(jié)束語

“人工智能”是時代發(fā)展的產(chǎn)物，必將對社會的發(fā)展、文明的進(jìn)步、技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，甚至?xí)眍嵏彩降淖兓慕迥甑氖袌鋈谫Y報告中可以看到，在可以預(yù)見的未來，其對應(yīng)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模必將呈現(xiàn)指數(shù)規(guī)模的增長。雖然我國在人工智能發(fā)展上還存在著數(shù)據(jù)質(zhì)量、智能發(fā)現(xiàn)、業(yè)務(wù)規(guī)則和核心技術(shù)方面的問題，但是我們也同樣具有著不斷積累的技術(shù)能力、數(shù)據(jù)資源、巨大的應(yīng)用需求、開放的市場環(huán)境、強(qiáng)大的政策支持和執(zhí)行力優(yōu)勢。記得2010年，中國提出要做高鐵行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者。很多人對此持懷疑態(tài)度，6年后的2016年，中國擁有了全球60%的高鐵。記得2015年，中國推行了“雙創(chuàng)計劃”（mass entrepreneurial and innovation movement，讓每個人都能成為企業(yè)家，鼓勵大眾創(chuàng)新），僅半年時間，中國的加速孵化基地由1700個增加到目前的8000個，單是高科技園區(qū)就有156個。因此，完全有理由期待，只要萬眾一心，腳踏實地，必然眾志成城，智能強(qiáng)國夢想也會很快變成現(xiàn)實。

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