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顶级专家谈中国AI差在哪儿沟槽

时间:2022-09-08 01:43:30 来源:土平机械网 浏览量:0

顶级专家谈中国AI“差在哪儿”

在科技界,没有什么是比人工智能更大的风口。在被称为“人工智能元年”的2017年之后,人工智能在2018年的中国依然如火如荼,吸引着从政府、高校,到资本、企业的炙热目光。面对人工智能的热潮,在由中国人工智能学会主办的2018中国人工智能产业年会期间,一场以“中国人工智能弱势分析”为主题的讨论会,却成为整个会议期间最为理性的“冷思考”:人工智能,我们比其他国家差在哪?

问题一:基础理论底子很薄

2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中提到,到2030年,中国的人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平中国机械网okmao.com。在这三项之中,中国最大的优势是应用,最大的劣势在理论。

“我们现在所用到的主流理论和算法,绝大多数还是欧美,尤其是美国最先提出的”,百度高级副总裁王海峰提到,不仅是基础理论,芯片等基础产业的掣肘也在竞争中显得愈发突出。全国智能机器人创新联盟常务副理事长韩力群也表示,现在人工智能领域应用的关键算法,都是国外发明的,“我们在这方面的基础还很薄,这是一个需要十年二十磨一剑的慢功夫”。

相比美国在人工智能领域的深厚积淀,一位人工智能专家对《环球时报》记者分析称,中国的起步晚了。本世纪初,曾有学者提出中国高校应该开始建立人工智能本科专业,引起了很大的争议。“当时人工智能正处于低谷期,很多专家不愿说自己是研究人工智能的,甚至有人认为这是伪科学”,上述人工智能专家不无惋惜地表示,“但现在来看,如果当时我们可以开始培养人工智能领域高端人才,正好可以赶上当今中国智能化的一次高潮。”

除了加大对人工智能基础理论研究的投入,北京工业大学副校长乔俊飞认为,或许可以利用中国人工智能重应用的特点,将人工智能技术与未来能促进经济社会发展的产业连接好,以此促进基础研究的发展方向。“从理论到理论很难找到研究方向,通过应用驱动可能会有更长远的发展。”

也有乐观看法,中国人工智能学会理事长、中国工程院院士李德毅对《环球时报》记者表示,中国人工智能研究的差距没有工业领域曾经的差距那么大,人工智能的本质还是研究自身智能,更多要依靠创新。

问题二:人才缺口如何破局

对于产学研各界而言,人才稀缺是目前人工智能发展面临的共性难题。围绕解决这一难题,加强人工智能教育与学科建设的呼声也越来越高。

中国人工智能学会常务副理事长杨放春表示,对于人工智能领域,底层没有足够多的专家学者支持,现在各个大学开设人工智能学院的还很少,设立人工智能研究院的比较多,但其中大部分是区域性的。“直到国务院发布《新一代人工智能发展规划》,工信部发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》,自上而下的推动力才开始变强”。

据《环球时报》记者此前调查,自中国科学院大学于2017年5月成立国内第一个人工智能学院后,截至目前,包括清华大学、西安电子科技大学、南京大学、湖南工业大学等国内数十所院校均成立了人工智能学院或研究院,一些高校还开始招收人工智能方向的本科生。尽管如此,中国人工智能人才,尤其是高端人才的缺口依然不是短期可以补上的。高盛公司在《全球人工智能产业发布》报告中称,中国的人工智能人才储备仅占全球的5%左右,距离美国有较大差距。

对此,李德毅、杨放春等人均呼吁国家加快人工智能的学科建设,特别是一级学科的建设,因为“有了学科、学院,才能有资源”。

重庆邮电大学研究生院院长王国胤则呼吁,中国人工智能的发展还需要“战略性的稳定资源部队”。目前,国内还没有稳定的国家重点实验室来支持人工智能的基础研究开展,而人工智能被认为是面向未来的战略性科技领域。“因此,为了中国人工智能的可持续发展,更需要建设战略性的资源部队,建设稳定的科研基地,确保有一批力量能一直投入到人工智能的基础性研究上。”

问题三:下一波AI增长引擎在哪

“当大潮退去,才知道谁在裸泳”,曾经历过两次大起大落的人工智能界也预测到,目前的“第三次浪潮”也终将退去。“每一次潮起时,人们对于人工智能的新突破都预期过高”,韩力群认为,当对人工智能的许多幻想破灭时,特别是在产业应用中不能带来设想中的效益时,有些人就会开始撤退,“尤其是现在最活跃的一些人”。

根据清华大学中国科技政策中心此前发布的《中国人工智能发展报告2018》,截至2018年6月,中国大陆地区人工智能企业总数达1011家,仅次于美国。而在2017年,中国人工智能领域的投融资总额达277亿美元,占全球融资总额的70%。毫无疑问,在这一轮人工智能热中,相比其他国家,中国的人工智能更热,也更需要考虑冷下来时应该怎么办。在下一个人工智能的寒冬到来之时,中国的人工智能发展能有多大的承受能力?

上海交通大学电子信息与电气工程学院副院长王延峰表示,如果从产业的角度审视技术发展,科学家研究一项技术是“十年磨一剑”,但在资本的驱动下,可能两三年时间就会把10年积累的技术优势在产业应用中“榨干”。

“人工智能当下这轮发展是以数据驱动的计算智能,已经与各行各业深度融合,塑造了非常大的产业”,王延峰表示,但下一轮人工智能的增长引擎、突破性技术在哪里,可能已经成为中国的最大弱势。

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