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中國AI如何決戰世界之巔?

2019-09-12 03:25:37劉朝暉
新民周刊 2019年34期
關鍵詞:人工智能智能

劉朝暉

人工智能(AI)不僅僅是曾經戰勝李世石,讓柯潔哭鼻子的機器人AiphaGo,大至火箭發射、太空探測、國防裝備,小至手臂機器人、汽車噴漆、無人駕駛汽車、看病診斷、天氣預測,包括機器人足球賽等等,百姓日常生活的各個領域,已經密集出現了人工智能的應用場景。

2019年的夏末秋初,浦江之濱再度迎來了世界人工智能大會的舉行。來自全球的人工智能領域頂尖科學家、行業專家及著名企業家,圍繞著人類科技智慧“金字塔尖”的新趨勢、新動向進行深入探討和交流。

在這個 “高端化、國際化、專業化、市場化、智能化”的頂尖合作交流平臺上,今年的主題論壇更全面,更聚焦,直擊算法、AI芯片、類腦智能等人工智能領域的核心課題。在世界各國紛紛將發展人工智能作為提升國家競爭力的重要戰略的背景下,中國AI如何取得突破,通往世界之巔,是人們最為關心的話題。

基礎算法短板亟待補強

“中國有多少數學家投入到人工智能的基礎算法研究中?”今年4月在上海召開的院士沙龍活動上,中國工程院院士徐匡迪等多位院士的發問引發業界共鳴。“徐匡迪之問”表明了當下中國人工智能發展的短板,揭去了披在當下所謂“人工智能”算法外表華麗的面紗,直擊我國人工智能發展的核心問題。

人工智能是計算機技術發展到高級階段,融合了數學、統計學、概率、邏輯、倫理等多學科于一身的復雜系統,其最為核心的技術便是人工智能算法。當下國際社會公認的人工智能研發頂尖公司,如Google和IBM等投入了海量資源,動用了頂尖的數學科學家、計算機專家,能實現計算機程序的一定程度智能化,但距離真正的AI仍然相差很遠。

未來的發展,AI將可能融入邏輯、思維等智慧的內容,這些都需要數學科學的原始創新,有大量的基礎問題亟待數學家攻克。

“我國人工智能領域真正搞算法的科學家鳳毛麟角。”在今年4月28日召開的“超聲大數據與人工智能應用與推廣大會”上,東南大學生物科學與醫學工程學院教授萬遂人表示, “如果這種情況不改變,我國人工智能應用很難走向深入、也很難獲得重大成果”。

“如果缺少核心算法,當碰到關鍵性問題時,還是會被人‘卡脖子。”浙江大學應用數學研究所所長孔德興教授在接受科技日報采訪時也曾表示,我國人工智能產業的創新能力并沒有傳說中的那樣強,事實是,產業發展過度依賴開源代碼和現有數學模型,真正屬于中國自己的東西并不多。

據了解,目前國內不少所謂人工智能公司,其核心技術是使用了國際上開源的人工智能算法。在被引入后針對特定目的進行了二次開發,并最后整體打包成為一套完整的人工智能應用。然而正是因為使用了開源的人工智能算法,算法能力是不足的,出現了許多應用明顯能力不足的情況。

人工智能算法堪稱信息行業的核武器。如此威力龐大的算法怎么可能在網上被開源出來?孔德興教授解釋,開源代碼是可以拿過來使用,但專業性、針對性不夠,效果往往不能滿足具體任務的實際要求。用開源代碼“調教”出的AI頂多是個“常人”,而要幫助AI成長為“細分領域專家”,需以數學為基礎的原始核心模型、代碼和框架創新。

2019年5月15日,英國倫敦巴比肯藝術中心舉辦人工智能展,這次展覽旨在探討人類與人工智能的關系。

“碰到專業性高的研究任務,一旦被‘卡脖子將會是非常被動的,所以一定要有自己的算法。”孔德興說。換句話說,是否掌握核心代碼將決定未來的AI“智力大比拼”中是否擁有勝算。他還表示,“基礎算法和應用算法都很重要,擁有基礎算法將更有助于應用算法的豐富與深入。如果從底層算法做起,那么整個數學模型、整個算法設計、整個模擬訓練‘一脈相承,不僅可以協同優化,而且可以根據需求隨時修改,從而真正解決實際問題。”

孔德興指出,基礎算法往往是指研究共性問題的算法,它涉及基礎數學理論、高性能數值計算等學科,可以應用到多種實際問題中;而針對性強的應用算法往往會應用到具體問題所涉及的“具體知識、先驗信息”,從而更好地解決實際應用問題。

作為技術高度密集的人工智能技術,其商業領域竟然陷入了拿來主義,著實讓人意外。歷史已經證明,通過購買現成的產品與技術來實現技術的跨越,在科學技術領域是行不通的。真正尖端的人工智能算法,是永遠不會出現在互聯網上供人們共享的。

孔德興呼吁,除了國家要加大在這方面的政策引導與扶持,中國的數學家本身應該積極參與到人工智能發展的浪潮里來。他認為,未來的發展,AI將可能融入邏輯、思維等智慧的內容,這些都需要數學科學的原始創新,有大量的基礎問題亟待數學家攻克。

在本次世界人工智能大會上,特別設置了“機器學習前沿算法主題論壇”,探討算法更迭如何推動人工智能落地躍遷等相關課題,目的正是尋找補短板的方法,攻克部分技術難關,推動我國人工智能算法領域的突破和發展。

合作創新發展類腦智能

類腦智能,是人工智能領域最前沿的研究方向之一。類腦智能被譽為“下一代人工智能”, 是當今國際科技前沿熱點,結合神經生物學原理發展的腦啟發智能算法應用迅速崛起,催生了新一代類腦人工智能系統,為疾病診斷、智能機器人、通用人工智能等戰略性新興產業帶來巨大的發展機遇,成為全球產業發展和升級新的爆發點和增長點。

目前我們所談論的人工智能都還停留在弱人工智能階段,但是關于強人工智能的討論卻從未停止過。在類腦智能領域的研究成果將在極大程度上決定強人工智能的實現。人們一直對制造一臺有意識、能夠自主做出反應、接近人類意識的機器人抱極大的熱情。

目前的人工智能是通過一定算法+數據學習得到正確的答案,這個算法與人腦的思考方式還有很大的不同,所以在很多領域依然有著非常大的局限性,制約了人工智能應用的全面推廣。類腦智能則是利用神經形態計算來模擬人類大腦處理信息的過程,是人工智能的終極目標,也是人們的期待所在。

當前,先進國家正在積極布局類腦智能研發。美國于2013年啟動“BRAIN計劃”,將大腦結構圖建立、類腦相關理論建模、腦機接口等列為研發重點;歐盟于2013年提出“人腦計劃”,重點開展人腦模擬、神經形態計算、神經機器人等領域研究;日本于2008年提出“腦科學戰略研究項目”,重點開展腦機接口、腦計算機研發和神經信息相關的理論構建;韓國在2016年發布《腦科學研究戰略》,重視腦神經信息學、腦工程學、人工神經網絡、大腦仿真計算機等領域的研發。

十多款芯片問世,多起并購案,過去500多天里,中國AI芯片的熱度不減。隨著國家投入與研發力度的不斷加大,中國AI芯片有望實現彎道超車。

與此同時,在人工智能方面的前沿企業也在爭相布局類腦智能。IBM圍繞Watson系統和TrueNorth類腦芯片,意圖搶先打造類腦智能生態系統;谷歌依托全球技術領先地位,在現有谷歌大腦基礎上結合醫學、生物學積極布局人工智能;微軟提出意識網絡架構,聲稱是具備可解釋性的新型類腦系統。除龍頭企業外,美國Emotiv、美國Neurallink、瑞士aiCTX等一批新興公司在類腦智能方面取得很多研發成果,部分進入產業化階段。

當前,神經科學和類腦人工智能技術正處于國際大變革前夜,作為建設中的科技強國,我國神經科學和類腦人工智能已經進入必須有所作為、不進則退的關鍵時期,需要加快重大科技計劃部署。

我國在2006年《國家中長期科學和技術發展規劃綱要(2006-2020)》中就把“腦科學與認知”列入基礎研究8個科學前沿問題之一。在2016年《“十三五”國家科技創新規劃》中也將腦科學與類腦研究列入科技創新2030重大項目。2017年國務院《新一代人工智能發展規劃》提出了2030年類腦智能領域取得重大突破的發展目標。我國于2017年、2018年分別成立了類腦智能技術及應用國家工程實驗室、北京腦科學與類腦研究中心,形成了“南腦北腦”共同快速發展的格局。

本次世界人工智能大會的“類腦智能主題論壇”以“類腦智能引領人工智能,群智智能推動產業創新”為主題,緊跟腦科學和人工智能前沿發展大趨勢,邀請了一大批國內外頂級學者、專家,在腦科學與人工智能領域開展前瞻性研討,為新一代人工智能原始創新能力把脈問診、獻計獻策。在搭建全球前沿研究交流平臺的同時,論壇現場還將舉行上海市腦與類腦智能重大專項首批突破性成果發布和三元群智重大科技研發計劃全球啟動會等亮點活動。

人工智能圍棋手正在和小朋友對弈。

2019年8月23日, 華為召開Ascend 910 AI 處理器和MindSpore 計算框架發布會,正式發布算力最強的AI處理器Ascend 910(昇騰910),同時推出全場景AI計算框架MindSpore。

為了實現我國類腦科技進步,早日達到國際先進水平,加入、參與國際合作是捷徑。當前我國類腦技術研究可以說與西方站在同一起跑線上,所以必須抓住這關鍵時點,爭取有所作為,搶占未來20到30年智能社會和超智能社會發展先機。

AI芯片研發正在加速

“無芯片,不AI”。作為所有人工智能技術的基礎,近年來圍繞自研芯片的探索和實踐,一直受到我國科技領域廣泛關注。本次世界人工智能大會的“AI芯片主題論壇”,直擊這個人工智能的核心硬件,全面而深入地討論AI芯片相關的技術、構架和安全等課題,解析芯片行業的發展趨勢和痛點,推進芯片國產化進程。

自2013年以來,中國每年需要進口超過2000億美元的芯片。2018年的芯片熱潮席卷了整個中國,自主造芯運動也進行得如火如荼。然而在風光的背后,海關總署的一串數據給正“火”的中國集成電路產業一記暴擊——中國芯片進口額首破3000億美元,約為石油進口額的1.3倍,芯片貿易逆差達3倍之多。數字的背后道盡了中國芯片行業發展的現實與困境。

去年發布的一項全球AI芯片公司排名顯示,全球前24名的AI芯片公司名單中,依然被美國公司霸占,中國公司雖然占據了6席,但是表現最佳的華為僅排名第12位。

中興、華為遭到美國的一紙禁令等一系列事件,凸顯了中國在芯片技術領域被外國“卡脖子“的痛,同時也激發了中國芯片企業奮發圖強的斗志。中國政府開始關注并積極支持中國集成電路制造產業的發展,已發布了多項相關政策和指引,《中國制造2025》政策文件明確了中國目標將集成電路自給自足率在2020年提高到40%,并在2025年提升至70%。

目前中國芯片企業已經度過了最開始的技術貧瘠期,開始有了自己的核心技術,上千億元規模的集成電路產業國家基金扶植,也讓中國芯片研究的成果逐步顯現。

去年4月下旬,中國互聯網巨頭阿里巴巴先是宣布正在研發一款超級AI芯片,緊接著又宣布全資收購一家大規模量產芯片的科技公司中天微;中國科學院則是在去年5月發布中國首款云端AI芯片:寒武紀MLU100云端智能芯片。

最近,清華大學施路平團隊發布研究成果——類腦計算芯片“天機芯”,登上了國際權威期刊《自然》的封面。這是世界首款異構融合類腦芯片,并且已經成功在自動駕駛自行車上實驗,引起了美國科技界的廣泛密切關注。

就在8月23日,華為正式發布了算力最強的AI芯片昇騰910,與之配套的新一代全場景AI開源計算框架MindSpore也一同亮相。華為輪值董事長徐直軍在發布會上表示,華為自2018年10月發布AI戰略以來,穩步而有序地推進戰略執行、產品研發及商用進程,美國禁令沒有任何影響。

經過近40年的高速發展,中國已經初步具備了一定規模的微電子人才儲備和巨大的市場,正符合發展AI芯片的兩項基本條件。十多款芯片問世,多起并購案,過去500多天里,中國AI芯片的熱度不減。有專家預測,隨著國家投入與研發力度的不斷加大,中國AI芯片有望實現彎道超車。

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