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2019年12月6日
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早已成为资本风口 如何才能落地成真
AI核心技术突破方能“头雁高飞”

开启AI,开创未来。23日在中国竞彩网举行的“2019南京论坛”上,人工智能是核心议题。“人工智能正在改变一切”“到2025年,人工智能核心产业规模将超过4000亿元。”——来自人工智能学界、产业界大咖的各方声音,勾画着AI发展的全景蓝图。

如今,新一轮科技革命与产业变革已曙光可见,早已成为资本风口的AI,如何“头雁高飞”,引领科技鼎新,将蓝图落地成真?

AI热潮吸引全球目光,中国站在风口

“通过五年左右的努力,人工智能核心产业规模将突破500亿元。”省委常委、南京市委书记张敬华在2019南京论坛开幕式上的演讲表示。

不仅是南京,随着国务院规划将人工智能发展提升到国家战略层面,20多个省区市已陆续发布了新一代人工智能发展规划。毫无疑问,人工智能正在成为中国经济发展中的“焦点”。

用AI加快新材料开发,用AI预测生物大分子结构,用AI检测诊疗,用AI重塑能源工业……来自物理、化学、生物、医学等各学科领域的专家讲述“AI+”的万花筒世界。事实上,在制造、能源、运输、金融、医疗保健等领域,我们已经采用了很多人工智能技术。

而人工智能技术并不止步于此。“AI和人类一样,正在自我改进和提升。” 递归神经网络之父、瑞士达勒·莫尔人工智能研究所联合主任尤尔根·施米德胡贝开创的LSTM(长短时记忆)等技术,早已广泛应用于谷歌、微软、IBM、百度、脸书、推特等公司,他表示,过去很多人工智能是需要“老师”来训练,而目前一些叫“人工好奇心”的AI,则会设置自己的目标,这在未来几年会成为热点。“不是去解决别人给的问题,AI就像科学家一样,去发明他们可能面对的一些问题或实验。”

AI的普及化也正在路上。“如果每个人都用AI,那么每十年我们就会看到AI的成本只有1/10。”尤尔根·施米德胡贝说,大量的AI落地普及,将会给人类带来更好的生活。

如今,世界各地对人工智能技术和相关企业的私人投资飞速增长。2018年,人工智能初创公司以创纪录的速度应运而生,吸引了约12%的全球私募股权投资,与2011年的3%相比,实现了大幅增长。2018年,最有价值的两大交易分别是美国自动驾驶初创公司Zoox的5亿美元融资以及对中国商汤科技公司的6亿美元投资。

中科院院士、中国竞彩网校长吕建表示,“全球人工智能技术突飞猛进,人工智能已成为各国彰显创新实力的重要领域。”

毫无疑问,中国已经成为全球AI中心之一。但风口之下的中国AI实力还只有美国的一半。中国科学院院士、上海交通大学副校长毛军发援引牛津大学未来学院的报告表示,中国主要落后在算法和芯片方面。

但从AI的大脑“算法”来看,全世界算法论文中有30%是中国人写的;从AI的躯体“算力”来看,“天河二号”是全世界领先;从AI的“养分”来看,中国有更多大数据,而且有丰富的应用场景、广阔的市场,中国发展人工智能具有很好的优势。毛军发表示,“AI有望成为中国第一个有机会制定游戏规则的技术领域。”

从“可以用”到“用得好”,AI核心技术待突破

“AI的边界在哪里?随着深度学习的发展,AI的感知能力已经很‘强悍’了,尤其是语音和视觉技术,但除了自己看到的,AI还要学会推理,适应变化的世界。” 英特尔中国研究院院长宋继强说,在处理不确定性的问题,以及预判未来存在可能性方面,现有技术还需进一步提升。

毛军发院士归纳了目前人工智能形成的技术途径——先从医疗、金融等应用场景转化为图像、文字、语音等并加以数字化,成为数据。而数据需要经过深度学习的算法,归纳总结出一些统计规律,再通过元器件、芯片、系统等物化。

“在这个过程中,人工智能存在一些受限因素,比如数字误差,我现在讲话的声音,通过传感器变成数字一定存在误差;其次算法模型、计算机的能力怎么样?很多种算法之间有什么关系,是否具有统一特征?”毛军发解释,目前人工智能的主要来源是数学。人工智能想要做得好,要靠数学问题尤其是算法的解决。

“人工智能要进行重大理论创新,必须突破线性统计的算法。”作为一名数学家,中国科学院院士、北京航空航天大学教授郑志明先回顾了现代科学的发展,“在牛顿的科学思想中,会把各种复杂问题转化为理想方程,也就是我们所说的线性化。而现代科学认为,物理世界中的数学表达面对的是复杂的动态系统,其基本特征是非线性。”郑志明认为,目前的机器学习过程,还不能学习复杂系统。

“无人机群问题、自动驾驶问题,很多时候都需要实现复杂状况下的智能控制,非线性和随机性在其中是普遍存在的。”郑志明表示,面对现实中的各种复杂情况,我们需要超越传统的线性统计方法,用“精准智能”去研究各种复杂系统。

南京鼓楼医院医学影像部行政主任张冰面对一个提问,“AI的老师是位医生,那AI有没有办法青出于蓝胜于蓝?”张冰举了肺结节的例子,我们会标注十万个例子让它去学,但万一标注的人水平就很差,“老师”的教材就是错的。有专家表示,在许多应用领域中,数据量并不是一个问题,但这会限制我们更广泛、更充分地用好AI。

专家表示,尽管人工智能技术已经取得很多的进展,但这些进展基本上都源于辅助人类劳动的弱人工智能,而非达到或者超过人类智慧的强人工智能。“AI热潮涌动下,AI似乎可以赋能一切。”事实上,真的要让AI从可以用,到用得好,还需要人工智能本身的理论、方法,以及核心技术取得重大突破。

“AI+”带动产业,需深入“场景”才有前景

人工智能不是玩酷耍炫,而要带动产业革故鼎新。现场产业界专家表示,“AI+”产业,不仅要用到人工智能的算法,要用到硬件,也需要通信技术,包括存储技术、芯片技术等,是一个完整的技术体系。

比如深度学习要突破数据瓶颈,对计算机要求提高,“越来越多的机器开始产生数据,2020年以后,将有近500亿台设备连入互联网,平均每位互联网用户每天将产生1.5GB的流量、每台自动驾驶汽车每天将生成超过4TB的数据……数据的质变会提升在计算方面多样性的要求。”英特尔中国研究院院长宋继强说。

“阿尔法狗虽然下赢了世界围棋冠军,但机器下围棋的能耗是人的一万倍。”毛军发认为,人工智能到底能赋能多远?功耗是一个问题。

从技术升级迈向产业升级,深度学习必须解决鲁棒性、稳定性的瓶颈。艺赛旗副总裁胡立军用公司研发的机器人举例,过去自动化是让机器人替代人的部分劳动,而如今它需要嫁接更多的能力和应用场景。“未来整个产业做的事情,全部交给机器人去做,这样才能从自动化走向人工智能。”

“各行各业都需要一套AI的完整解决方案,而不仅仅是算法。”旷视科技南京研究院主任魏秀参博士说,“大家都知道AI落地不易,只有真正围绕场景去做AI落地尝试的,才是未来比较有前景的AI企业。”

做好AI,用好AI,最终还需要AI人才。在人工智能人才培养的分论坛上,中国竞彩网人工智能学院申富饶教授指出,中国竞彩网AI人才培养目标是“具有源头创新能力、能够解决企事业单位实际技术难题能力”的AI专业人才。计算机学科课程及现有学科培养体系框架的修补,无法培养出合适的AI人才。西安交通大学人工智能学院副院长兰旭光教授提出,今年3月调研发现,我们的人工智能缺乏深度融合、交叉融合,一方面,人工智能的基础理论不足,另一方面,AI复合型人才十分欠缺。

据初步估计,AI每年的人才缺口都在100万左右。京东AI(南京)研究院院长易津锋博士说,从企业角度来看,AI要真正地去产生实际的落地价值,除了顶层的AI研发人才以外,AI的工程化人才、产品人才、运维管理人才等都非常稀缺。有了这些人才转化AI技术,才能通过场景让AI真正落地。

本报记者 杨频萍