當(dāng)新一輪產(chǎn)業(yè)變革席卷全球，人工智能（AI）成為產(chǎn)業(yè)變革的核心方向。
人工智能真如人們所想的那么神奇而無所不能嗎？中國的人工智能發(fā)展需要突破哪些壁壘？
近日，在中國人工智能學(xué)會(huì)發(fā)起主辦的2019中國人工智能產(chǎn)業(yè)年會(huì)上，與會(huì)專家學(xué)者們對(duì)這些話題展開了熱烈討論。
人工智能“有所不能”
人工智能近些年處于發(fā)展熱潮之中，阿爾法狗擊敗圍棋世界冠軍等標(biāo)志性事件，讓大眾對(duì)人工智能產(chǎn)生了熱切的期待。而深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，帶來了人工智能產(chǎn)業(yè)的大跨越，人工智能技術(shù)加持過的智能安保、智能語音輸入、智能導(dǎo)航、智能客服等，已經(jīng)走入尋常百姓生活。
人工智能的未來會(huì)不會(huì)“無所不能”？
參加2019中國人工智能產(chǎn)業(yè)年會(huì)的專家們對(duì)此普遍持審慎態(tài)度，在他們看來，人工智能還有太多瓶頸需要解決。
算力、算法和大數(shù)據(jù)是人工智能的三大核心要素。今天的人工智能技術(shù)的發(fā)展，更多地得益于我們有了速度更快的電腦，基礎(chǔ)算法并沒有根本性的進(jìn)步。
“今年初《麻省理工大學(xué)科技評(píng)論》發(fā)表過一篇文章，這篇文章分析了1992年到2019年的1.6萬多篇人工智能領(lǐng)域的論文，KUKA機(jī)器人示教器維修，得出一個(gè)結(jié)論，26年來，人工智能技術(shù)沒有顯著進(jìn)步。”中國信息化百人會(huì)學(xué)術(shù)委員會(huì)主席、工業(yè)和信息化部原副部長楊學(xué)山在大會(huì)發(fā)言中表示，當(dāng)前我們?cè)谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域取得的很多進(jìn)展，主要是依靠算力的進(jìn)步取得的。
“以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)其實(shí)已經(jīng)接近天花板。”清華大學(xué)人工智能研究院院長、中國科學(xué)院院士張鈸在本次大會(huì)上榮獲2019年度吳文俊人工智能最高成就獎(jiǎng)，他認(rèn)為，人工智能技術(shù)實(shí)際上經(jīng)歷過兩代，第一代是符號(hào)推理，第二代是目前的深度學(xué)習(xí)。
“深度學(xué)習(xí)這個(gè)工具的問題很大，它易出現(xiàn)重大錯(cuò)誤，易被攻擊，不能舉一反三，有不可信、不安全、不可靠、推廣能力差的弱點(diǎn)。為了區(qū)別于深度學(xué)習(xí)，我們特別提出要發(fā)展第三代人工智能。”張鈸認(rèn)為，人類處理知識(shí)的能力更強(qiáng)，計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)的能力更強(qiáng)，發(fā)展第三代人工智能必須實(shí)現(xiàn)知識(shí)和數(shù)據(jù)的結(jié)合，“必須加上知識(shí)，光靠數(shù)據(jù)不可能產(chǎn)生智能，人類智能的基石是知識(shí)。”
“人工智能目有三個(gè)層次，感知智能、計(jì)算智能、認(rèn)知智能，每一個(gè)層次上都存在很多瓶頸問題。”東南大學(xué)儀器科學(xué)與工程學(xué)院院長宋愛國認(rèn)為，感知智能這一層，很多元器件工藝有待突破；計(jì)算智能和認(rèn)知智能層面，人工智能仍然在很多方面達(dá)不到人的智能水平，這說明數(shù)學(xué)的基本理論和生物物理的智能認(rèn)知機(jī)理方面，都有許多問題有待突破。
人工智能是一個(gè)基礎(chǔ)研究與應(yīng)用緊密結(jié)合的領(lǐng)域，基礎(chǔ)研究的瓶頸也傳導(dǎo)到了實(shí)際應(yīng)用中。
“我們?cè)谔峁┧懔Φ臅r(shí)候發(fā)現(xiàn)很大瓶頸在于框架上，我希望有更多的人投入到研發(fā)里來，來指導(dǎo)我們算法的發(fā)展。我相信算法的發(fā)展，會(huì)牽引我們芯片的設(shè)計(jì)。”華為海思計(jì)算芯片產(chǎn)品總監(jiān)王曉雷說。
中國AI“痛點(diǎn)”在哪
人工智能處于新一輪科技革命的核心地位，對(duì)于任何國家來說既是機(jī)遇又是挑戰(zhàn)，世界格局極有可能因此而重新洗牌，對(duì)于錯(cuò)過前幾次科技革命的我國來說，此次機(jī)遇尤為重要。中國在人工智能領(lǐng)域有哪些短板與優(yōu)勢(shì)？應(yīng)該如何抓住這次機(jī)遇？這也是本次大會(huì)熱議的話題。
我國人工智能發(fā)展起步較晚，與以美國為主的發(fā)達(dá)國家相比還有一定差距。很多專家都認(rèn)為，當(dāng)前中國人工智能發(fā)展的短板在于：產(chǎn)業(yè)發(fā)展過度依賴開源代碼和現(xiàn)有數(shù)學(xué)模型，真正屬于自己的東西并不多，中國制造在從“硬件組裝廠”向“軟件組裝廠”蔓延。
“核心技術(shù)卡脖子問題還是比較嚴(yán)重的，特別是基礎(chǔ)理論，底層框架和核心算法方面差距很大。就像建房子，地基都是打在別人的基礎(chǔ)上，你只在上面做一些架構(gòu)，雖然有一些應(yīng)用，但是人家一旦把地基抽走，這個(gè)建筑會(huì)變成什么樣？”國家發(fā)改委產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)與技術(shù)研究所副主任盛朝迅說。
“中國原創(chuàng)算法和框架還是非常多的，并且影響力很大。但我們?nèi)币恍┢讓拥臇|西，比如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯相關(guān)技術(shù)等等。”商湯集團(tuán)副總裁、智慧城市事業(yè)群首席技術(shù)官閆俊杰認(rèn)為，這些差距并不可怕，隨著將來的發(fā)展，中國可以追上來，只是需要一個(gè)較長的歷程。
與會(huì)的專家也認(rèn)為，我國在人工智能領(lǐng)域的發(fā)展上有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，如穩(wěn)定的發(fā)展環(huán)境、充足的人才儲(chǔ)備、豐富的應(yīng)用場(chǎng)景等。
“人工智能三要素：數(shù)據(jù)，算法，算力。數(shù)據(jù)方面，國內(nèi)環(huán)境有優(yōu)勢(shì)；算法層面，美國領(lǐng)先一些，但從真正應(yīng)用角度來講，國內(nèi)一點(diǎn)兒都不落后；算力角度，我們差得比較多，工業(yè)機(jī)器人維修，要做好國產(chǎn)芯片，以及建設(shè)基于國產(chǎn)芯片的軟件生態(tài)，這條路還很長。” 云知聲聯(lián)合創(chuàng)始人李霄寒表示，人工智能上游很大一部分鏈條，現(xiàn)在都還短缺，是中國需要突破的“卡脖子”關(guān)鍵點(diǎn)。
大會(huì)上，清華大學(xué)－中國工程院知識(shí)智能聯(lián)合研究中心、中國人工智能學(xué)會(huì)吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)評(píng)選基地聯(lián)合發(fā)布了《2019人工智能發(fā)展報(bào)告》。報(bào)告稱：在人才情況方面，總的來看，美國的人才數(shù)量遙遙領(lǐng)先，獨(dú)成第一梯隊(duì)，凸顯了其在人工智能領(lǐng)域的人才優(yōu)勢(shì)。對(duì)于我國而言，人才數(shù)量在大部分領(lǐng)域領(lǐng)跑第二梯隊(duì)，但與位居首位的美國相比，中國高影響力學(xué)者數(shù)量明顯不足，頂尖學(xué)者相對(duì)匱乏，中美之間還存在較大的趕超空間。
未來還需“深度融合”
人工智能的未來應(yīng)該如何發(fā)展？“深度融合”是一個(gè)被許多與會(huì)專家提到的關(guān)鍵詞。
人工智能技術(shù)基礎(chǔ)研究的發(fā)展需要深度融合。