雖然中國的人工智能已經(jīng)取得一定程度的技術(shù)突破，但要達(dá)到高智能水平，依舊任重道遠(yuǎn)，未來亟待攻克理性不足、前沿不足、產(chǎn)學(xué)研結(jié)合不足等問題。
記者發(fā)現(xiàn)，相較產(chǎn)業(yè)界對人工智能的一致樂觀，學(xué)術(shù)界對這一技術(shù)的態(tài)度似乎更加冷靜。
“從去年‘阿爾法狗’打敗李世石開始，人工智能突然火爆。到了今天，有必要冷靜一下。”作為國家核高基重大專項總工程師，清華大學(xué)微電子學(xué)研究所所長魏少軍接受記者采訪時表示，當(dāng)下的人工智能，強調(diào)的是算法方面的突破，只是機器智能的一個分支，而且只能完成類似下圍棋這種相對單一的任務(wù)，與真正的、全面的智能還相差很遠(yuǎn)。
這并非一家之言。美國人工智能學(xué)會理事、香港科技大學(xué)計算機科學(xué)及工程學(xué)系主任楊強告訴記者，歐美學(xué)者在上世紀(jì)50年代提出人工智能的概念，機器學(xué)習(xí)誕生于上世紀(jì)80年代，最近幾年雖然發(fā)展迅速，但仍然受困于數(shù)據(jù)和計算能力。
“如果說現(xiàn)在的人工智能在模仿人類，那么它仍是‘笨孩子’，必須要海量數(shù)據(jù)才能訓(xùn)練出算法。并且切換一個場景，還是要從頭學(xué)起，不像人類，騎自行車的經(jīng)驗可以遷移到騎摩托車。”楊強說。
擔(dān)任人工智能領(lǐng)域頂級國際學(xué)術(shù)會議AAAI主席的首位華人學(xué)者、南京大學(xué)計算機系教授周志華表示，人工智能技術(shù)涉及很多內(nèi)容，部分媒體過分渲染“人工智能威脅論”，是沒有認(rèn)清人工智能的真正發(fā)展水平。
“不少人僅憑對這幾個字的字面理解就大談人工智能，任何技術(shù)都生硬地往人工智能上靠，這一現(xiàn)象很不好”。周志華告誡說。
而令學(xué)者們憂慮的另一現(xiàn)象是，人工智能領(lǐng)域研究者跟風(fēng)的多、發(fā)表獨家見解的少之又少。“現(xiàn)在關(guān)于人工智能的論壇會議很多。計算機視覺也好、深度學(xué)習(xí)也罷，動輒都有好幾千甚至上萬的投稿，但內(nèi)容同質(zhì)化嚴(yán)重。大家不是去關(guān)心創(chuàng)新，而是關(guān)心寫論文。”楊強直言。
國家千人計劃特聘教授、清華大學(xué)類腦計算研究中心主任施路平有著類似的擔(dān)憂。他表示，人工智能芯片領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)和類腦的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩套不同的技術(shù)路徑。目前，深度學(xué)習(xí)較為流行，類腦芯片前景也十分遠(yuǎn)大，必須重視。
“學(xué)生老問我，為什么大公司在類腦研究方面投入這么少？我說，目前有十幾種解決方案，大公司要等能夠看明白之后再選擇一種。公司是追隨者，但我們要做引領(lǐng)潮流的人。”施路平認(rèn)為，獨立思考的精神在人工智能學(xué)界難能可貴，研究者出于升職、加薪的考慮，不愿意坐“冷板凳”，但是，科研領(lǐng)域不少革命性的突破，就是在坐冷板凳的過程中產(chǎn)生的。“真理有時就是掌握在少數(shù)人手中。即便這個思路短期內(nèi)沒有成功，也為將來的進(jìn)步打下了基礎(chǔ)。要想引領(lǐng)就必須要有獨立的思考，要咬牙堅持。”
楊強對此體會頗深。2005年，他在國際上率先提出“遷移學(xué)習(xí)”概念，意在讓深度學(xué)習(xí)算法具有“舉一反三”的遷移能力，不用處處從頭開始。如今，遷移學(xué)習(xí)已經(jīng)是全球?qū)W界和業(yè)界關(guān)注的焦點，百度、騰訊、微軟都已經(jīng)應(yīng)用這項技術(shù)。而曾經(jīng)，這是冷門概念，愿意師從他“死磕”這一技術(shù)路線的學(xué)生非常之少。
中國人工智能發(fā)展的短板還體現(xiàn)在產(chǎn)學(xué)研結(jié)合不足，從實驗室到市場的鏈條太長。
記者在采訪中發(fā)現(xiàn)，諸多人工智能領(lǐng)域的學(xué)者都已投身一線產(chǎn)品的研發(fā)。魏少軍教授在帶隊開發(fā)可重構(gòu)計算人工智能芯片Thinker；施路平教授的團(tuán)隊致力于開發(fā)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)原理相結(jié)合的“天機”芯片，如今已經(jīng)生產(chǎn)出樣品、應(yīng)用于自動駕駛自行車；楊強教授的遷移學(xué)習(xí)原理，應(yīng)用于百度、騰訊等公司，他還創(chuàng)立了“第四范式”公司，將遷移學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于金融領(lǐng)域、優(yōu)化銀行的風(fēng)控。
然而，幾乎所有專家都在“吐槽”產(chǎn)學(xué)研的脫節(jié)。
“從實驗室到生產(chǎn)出產(chǎn)品、再到推向市場，這個鏈條太長、整個過程太痛苦。”魏少軍感嘆，產(chǎn)業(yè)化的每個環(huán)節(jié)幾乎都面臨阻礙——研發(fā)時沒資金；生產(chǎn)時工藝不能滿足要求；在應(yīng)用環(huán)節(jié)，各個領(lǐng)域沿用慣用的產(chǎn)品，新產(chǎn)品很難走進(jìn)千家萬戶。
楊強表示，目前，中國企業(yè)中，真正具有前沿思維的還是少數(shù)。包括BAT、華為等大企業(yè)在內(nèi)，仍然沒有成為人工智能技術(shù)創(chuàng)新的主體。
“長此以往，中國企業(yè)將在全球人工智能競賽中處于劣勢。”施路平表示，目前來看，從核心芯片、操作系統(tǒng)再到底層框架，幾乎都是以國外公司為主導(dǎo)，這導(dǎo)致中國的很多重要創(chuàng)新，都受制于國外公司，為產(chǎn)學(xué)研聯(lián)動增添了新的障礙。
楊強認(rèn)為，人工智能必須在現(xiàn)實中尋找到應(yīng)用場景，未來的發(fā)展才具有意義。因此，產(chǎn)學(xué)研聯(lián)動是一條必經(jīng)之路，其中的困難應(yīng)引起各界足夠重視。
轉(zhuǎn)自：經(jīng)濟參考報
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