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告別“神化”:中國人工智能在沉靜中補(bǔ)短板
發(fā)布時間:2019/11/1 10:04:20   來源:21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道   編輯:中國家裝家居網(wǎng)

  曾經(jīng)備受追捧的人工智能,如今開始進(jìn)入冷靜期。

  “目前強(qiáng)人工智能還比較遙遠(yuǎn),弱人工智能是應(yīng)用的主流。”10月31日,在北京智源人工智能研究院主辦的2019北京智源大會上,科技部副部長李萌在致辭中指出,行業(yè)內(nèi)對于人工智能有“泛化”和“神化”的傾向。

  事實(shí)上,人工智能盡管成為近年來的科技高頻詞,但這并不意味著它已經(jīng)來到了成熟期和收獲期。智源研究院院長黃鐵軍指出,在當(dāng)前人工智能發(fā)展的熱潮中,應(yīng)該清醒認(rèn)識到目前人工智能還處于起步階段,應(yīng)該面向人工智能未來發(fā)展,深耕細(xì)作,把基礎(chǔ)打牢。

  AI市場漸趨沉穩(wěn)

  和其他產(chǎn)業(yè)一樣,人工智能行業(yè)也歷經(jīng)了巨頭和資本蜂擁入場的階段。

  一年半前,智源研究院理事長張宏江在接受媒體采訪時稱“中國人工智能行業(yè)已具備堅實(shí)基礎(chǔ)”。今天,張宏江再提中國人工智能行業(yè)發(fā)展時指出,行業(yè)內(nèi)對人工智能的能力和限制有了更加深入的認(rèn)識,對人工智能的投資也顯得更加冷靜。

  安信證券研報指出,隨著資本市場對人工智能認(rèn)知的不斷深入,投資市場對人工智能的投資也日趨成熟和理性。自2018年以來,盡管人工智能行業(yè)的投融資金額仍不斷增加,但投融資頻次有所放緩。

  除了資本市場,學(xué)術(shù)界也不例外。“我們的學(xué)術(shù)界和其他行業(yè)一樣,容易一窩蜂沖上去,一個課題非常熱的時候大家都往前涌。”在接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道等媒體采訪時,張宏江表示,“但是過去兩年,這種狀態(tài)有了很大的改善。”

  在張宏江看來,近兩年來中國人工智能學(xué)者的成就和參與度更加顯著,并開始考慮更加核心的問題,對于深度學(xué)習(xí)的局限性會有更深入的研究,探討一些新的機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。

  同時,越來越多的AI創(chuàng)業(yè)公司開始真正進(jìn)入垂直領(lǐng)域,令人工智能技術(shù)應(yīng)用更加廣泛和深入。“過去三年我們總會強(qiáng)調(diào),人工智能是賦能的技術(shù),它的核心價值在于幫助我們的產(chǎn)業(yè)提高效能。”張宏江表示,“人工智能可以讓汽車自動行駛,利用計算機(jī)視覺技術(shù)更快、更準(zhǔn)確地識別人臉,在金融反欺詐、征信等方面,人工智能也取得了一系列的進(jìn)步。”

  此外,隨著新興技術(shù)的發(fā)展,人工智能也迎來了新的契機(jī)。10月24日,中共中央政治局就區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行集體學(xué)習(xí),隨之引發(fā)區(qū)塊鏈超級風(fēng)口。而針對“區(qū)塊鏈和人工智能結(jié)合發(fā)展”的猜想,亦火熱起來。

  不過,張宏江告訴21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者,“在我看來,區(qū)塊鏈更多是一個技術(shù)和應(yīng)用的結(jié)合。在人工智能這塊,需要研究和突破的問題還很多。”張宏江如此說道。

  短板依然明顯

  盡管中國人工智能行業(yè)在過去兩年取得了許多進(jìn)步,但不可否認(rèn)的是,中國在人工智能方面還存在許多短板。

  中國工程院院士、智源研究院學(xué)術(shù)委員會委員高文指出,與發(fā)達(dá)國家相比,中國在AI基礎(chǔ)理論和原創(chuàng)算法上的差距仍然較大,高水平人才不足,高端芯片、關(guān)鍵部件和高精度傳感器等基礎(chǔ)也相對薄弱,未形成具有國際影響力的人工智能開源開放平臺。

  同時,盡管中國在面向特定應(yīng)用領(lǐng)域建立人工智能開放平臺,但在機(jī)器學(xué)習(xí)等通用開源算法平臺方面的布局不夠,因而對產(chǎn)業(yè)鏈的帶動性和國際影響力不足。

  21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者了解到,目前國內(nèi)也有諸如百度飛槳等深度學(xué)習(xí)類人工智能開放平臺,但這些企業(yè)都是在部分垂直領(lǐng)域有所突破、缺乏聚合,與國際開源社區(qū)的典范——GitHub相比,還有非常大的差距。

  在人才短板上,高文指出,截至2017年底,中國人工智能高水平人才不及美國的五分之一,且人工智能企業(yè)的領(lǐng)軍人才主要依賴海歸,本土培育的高水平人才嚴(yán)重不足。

  “當(dāng)前國內(nèi)在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)理論及應(yīng)用,與世界其他國家仍有差距,這種差距很大程度上是由于后勁不足。”張宏江分析稱,“智源研究院希望逐漸縮小這個差距,建立起一個高地,無論是首席科學(xué)家、智源學(xué)者或是青年科學(xué)家,通過這三層梯隊將中國最好的一批人工智能人才聚集起來。”

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