12月9日,全國各地人工智能從業(yè)者齊聚蘇州,參加一場行業(yè)盛宴――吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎頒獎典禮,這一被譽為“智能科學(xué)技術(shù)獎”的獎項,今年覆蓋了56所高校、48家企業(yè)和7家研究院所的70個項目。
科學(xué)院院士、科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院研究員陸汝鈐成為首位吳文俊人工智能成就獎的獲得者;百度高級裁、AI技術(shù)平臺體系總負(fù)責(zé)人王海峰獲得首個吳文俊人工智能杰出貢獻(xiàn)獎。不少者紛紛站在領(lǐng)獎臺上合影留念,分享彼此的喜悅。
而就在這場盛宴開幕的前夕,有一分者和業(yè)界大咖還沒來得及放下行李,就匆匆聚集在一起展開了一場討論,他們并不是去分享喜悅,而是直面憂慮。
“大家最好直奔主題,一般寒暄的話少說?!?作為這場“人工智能弱勢分析座談會”的主持人,人工智能學(xué)會理事長、工程院院士李德毅開門見山,“優(yōu)勢以后再談,大家主要講講我國人工智能的近憂,跟全球相比,我國人工智能到底差在哪里?!?/p>
盲目跟風(fēng)下的“虛火”
“人工智能在特別火,但是我覺得火得不太正常?!比斯ぶ悄芘c機器人教育專業(yè)常務(wù)副理事長韓立群直言不諱。
過去幾年,人工智能的火爆似乎掀起了新一波互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)浪潮,無數(shù)技術(shù)人、投資者、企業(yè)家轉(zhuǎn)移陣地,投身其中,從來沒有任何一個行業(yè)對某一技術(shù)領(lǐng)域如此趨之若鶩。
“第三次浪潮起來了,我相信它也會退潮?!痹陧n立群看來,從各個領(lǐng)域涌入人工智能行業(yè)的,大分都是投機者,他們對人工智能新的突破預(yù)期過高。而當(dāng)幻想破滅,當(dāng)人工智能的應(yīng)用不能為他們帶來預(yù)期的真金白銀時,當(dāng)初最活躍的這分投機者會跑得比誰都快。
“這就是跟風(fēng),是一個很危險的勢頭。”韓立群說,“現(xiàn)在,‘怎么看’‘怎么聽’似乎就是智能的全,這就是人工智能主流風(fēng)刮起來的。不僅如此,跟風(fēng)還可以上很多項目,發(fā)很多論文……”
然而,很多人并沒有意識到,當(dāng)下人工智能的火熱,其實更多的是盲目跟風(fēng)造就的虛假式繁榮?!叭绻麑砣斯ぶ悄芨刹缓昧耍蔷蜁兂晌覀儽巢黄鸬陌??!北本┕I(yè)大學(xué)教授喬俊飛坦言,“人工智能如果脫離了經(jīng)濟(jì)社會的需求,光靠學(xué)者們把這個行業(yè)一直推得那么火熱,是不可能的。”
而在陸汝鈐看來,盲目跟風(fēng)也是學(xué)術(shù)不自信的表現(xiàn)。“實際上可做的項目有很多,但并不是每個都很熱,而專門挑最熱的項目去做,就是一種不自信的表現(xiàn)?!标懭赈j說,“為了解決問題,很多條路可以走,我們應(yīng)該開辟別人沒有走過的路,也許這條路走起來很長,但是不能因為別人不做,你就不做?!?/p>
技術(shù)是一個升級創(chuàng)新的過程,而不是通過“包裝”渲染出的成果。根據(jù)發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,2030年,我國人工智能技術(shù)及應(yīng)用總體達(dá)到世界級水準(zhǔn)。而在多位專家看來,如果人工智能還按照當(dāng)前這種淘金者的模式發(fā)展,人工智能的基礎(chǔ)研究很難有所突破。
基礎(chǔ)理論“龍頭”未擺正
未來已來,但是會以何種姿勢呈現(xiàn),主要取決于技術(shù)者們的選擇。既是學(xué)者又是技術(shù)的王海峰指出,我國現(xiàn)在用到的各種主流技術(shù)、理論、算法等等,絕大多數(shù)是由歐美提出的,相比而言,我國人工智能的基礎(chǔ)理論研究仍有一定差距。
“越到人工智能時代,包括人工智能算法、算力的競爭,我們的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè),尤其是芯片的掣肘會更加明顯。”王海峰說。而當(dāng)技術(shù)越來越先進(jìn),開源平臺就會變得更加重要。然而,相比美國等,我國人工智能開源也存在明顯差距。
人工智能包括科學(xué)、技術(shù)、工程、應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)等很多方面,我國人工智能的發(fā)展很大程度上受到應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)的驅(qū)動,實際上,人工智能的科學(xué)基礎(chǔ)是數(shù)學(xué),當(dāng)前所有的人工智能在現(xiàn)在的模式下都轉(zhuǎn)化為計算問題。
“第一步就是如何建立合適的數(shù)學(xué)計算模型,這個模型是不是合適?怎樣說明它合適?解決數(shù)學(xué)模型里面各種各樣的問題?!睔W洲科學(xué)院院士說,“如何解決很難的數(shù)學(xué)問題、證明數(shù)學(xué)的猜想、發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)的理論,這是目前人工智能仍然難以觸及的”。
喬俊飛還表示,人工智能基礎(chǔ)研究要獲得根本性的突破,就需要數(shù)據(jù)重組能力和計算能力的提高。
另外,基礎(chǔ)研究與學(xué)科也密不可分,一項技術(shù)的應(yīng)用落地與發(fā)展,最關(guān)鍵的首先是人才,但據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)顯示,我國人工智能人才缺口超過500萬,目前市場的供求比例僅為1:10。
“我國大學(xué)辦人工智能學(xué)院的還是少數(shù)?!北本┼]電大學(xué)感知技術(shù)與產(chǎn)業(yè)研究院院長楊放春說,“學(xué)科是龍頭,龍頭沒有擺正,這是人工智能最大的弱勢。”
“今天大家都是跟著任務(wù)走,‘快餐式’的研究。我覺得,作為科技人員,還應(yīng)該在這些基礎(chǔ)問題上下一些功夫。形成學(xué)科和堅實的理論,形成真正為智能打造的系統(tǒng)和平臺,人工智能應(yīng)用架構(gòu)在這樣的夯實基礎(chǔ)之上,才會繁榮。”人工智能學(xué)會副理事長蔣昌俊說。
并未真正普及基礎(chǔ)行業(yè)
人工智能不應(yīng)該僅是表面繁榮,真正為基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)解決問題,才是該技術(shù)存在的價值。但是,從業(yè)界的反饋來看,人工智能大分還是活躍在互聯(lián)網(wǎng)公司,實體產(chǎn)業(yè)真正因此獲益者寥寥。
出現(xiàn)這種情況,主要原因在于目前人工智能團(tuán)隊仍無法與傳統(tǒng)生產(chǎn)設(shè)備團(tuán)隊達(dá)成一定的共識。這一點,上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué)教授李曉斌深有感觸?!耙痪€的工人或者很多工程師,根本無法了解新的人工智能方法、技術(shù)應(yīng)用,如果他們不了解,我們就沒有辦法應(yīng)用理論方法或者技術(shù),去解決基礎(chǔ)工業(yè)產(chǎn)業(yè)的實際問題?!?/p>
李曉斌坦言,當(dāng)前人工智能的很多方法、技術(shù)、應(yīng)用,實際上都還沒有真正普及到基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)行業(yè)里面去。云從科技聯(lián)合創(chuàng)始人姚志強也表示,“目前來說,企業(yè)感到最難的地方就是,國內(nèi)整個人工智能的產(chǎn)業(yè)生態(tài)尚未健全?!?/p>
姚志強認(rèn)為,處于金字塔尖的是級別的大型研發(fā)機構(gòu),專注于研究關(guān)鍵共性問題;金字塔中層或骨干支撐應(yīng)該是一些龍頭型的人工智能企業(yè)?!暗?,金字塔的基礎(chǔ)是成千上萬的解決更小、更細(xì)問題的人工智能應(yīng)用型的企業(yè),而我國在這一塊仍非常稀缺。”
“整個體系結(jié)構(gòu)沒有形成互相的連通和循環(huán),也就是說,研究機構(gòu)和龍頭企業(yè)之間缺乏聯(lián)系,龍頭企業(yè)之間和下面中小型企業(yè)之間也缺少互動,所以導(dǎo)致科研機構(gòu)有一些比較好的技術(shù),無法轉(zhuǎn)移到龍頭企業(yè)。”姚志強說。
基礎(chǔ)不扎實,也就無法鞏固上層的發(fā)展,姚志強指出,當(dāng)前人工智能企業(yè)數(shù)不勝數(shù),但是每家企業(yè)或科研機構(gòu)都是在單打獨斗,沒有形成良性循環(huán),導(dǎo)致整個大的生態(tài)一直無法建立起來。
王海峰表示,我國各個行業(yè)的信息化水平依然不足,導(dǎo)致人工智能技術(shù)應(yīng)用較為困難,如果信息化水平提高,數(shù)據(jù)完備,這時候把人工智能技術(shù)融入進(jìn)去就會容易得多。
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