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中国正迎来 AI发展的无限前景

日期:2017-07-26 【 来源 : 新民周刊 】 阅读数:0
阅读提示:AI的发展离不开场景,而AI最丰富的场景都在中国。
创新中国的AI时代
 
  朋友圈里,最近又开始流行晒《艾伦·图灵传》了。作为计算机科学的一个重要分支,人工智能自1956年诞生以来,随着60多年的创新与沉淀,已经取得了长足的发展和进步。要说今年科技圈什么话题最火,人工智能绝对可以算一个——随着2017年春天“人工智能”一词首次被写入全国人大的政府工作报告,AI行业开始了“疯狂”生长。四个月后,中国《新一代人工智能发展规划》正式印发,为未来中国在AI领域谋篇布局,定下主基调。
  如今,AI在国内奏出了前所未有的强音,似乎成了互联网进入“下半场”后的主要方向。
 
中国正迎来AI发展的无限前景
 
记者|陈 冰
 
       7月20日,国务院发布《关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(以下简称《发展规划》),将人工智能(AI)定为国家战略,全面推动AI人才引进与培养,AI在各个领域落地应用,以及AI的基础理论研究。
  时间再往回倒半年。2017年年初,微软高管陆奇1月份宣布,他虽然从自行车事故中恢复过来,但却不准备重返这家全球最大软件公司,而是会出任中国顶尖搜索引擎公司百度的COO。当月末,人工智能发展协会(AAAI)推迟了年会日期,原因是今年1月的既定日期与中国春节冲突——而中国的人工智能专家已成为这个年会不可或缺的一部分,如果没有他们,会议根本无法进行。
  这些细节无不在透露一个事实:中国在人工智能研究领域的快速崛起让人惊叹。去年10月,奥巴马政府发布了人工智能研究“战略计划”,指出美国已经不再是“深度学习”研究领域的领导者,而这恰恰是当今人工智能领域的热门子学科。究竟是谁超过了美国?答案显而易见,是中国!
  实际上,不光是在学术研究上,中国的科技公司也在押注人工智能。阿里、百度、腾讯、360等纷纷布局人工智能产业,组建自己的人工智能实验室。由于拥有数亿用户,这些公司可以利用大数据训练人工智能系统,而这些海量的数据正在推动国内人工智能科技进一步发展。有人开玩笑,在中国混乱的街道上接受训练的无人驾驶汽车,应该可以轻松适应欧洲更加文明的交通状况。相反,在德国的道路上接受训练的无人驾驶汽车,到了北京恐怕连一个十字路口都过不去。
  《发展规划》也为中国的AI描绘了美丽前景——到2030年,实现中国AI理论、技术和应用总体达到世界领先水平!
 
链式突破
  
  《发展规划》指出,经过60多年的演进,特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下,人工智能加速发展,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点,受脑科学研究成果启发的类脑智能蓄势待发,芯片化硬件化平台化趋势更加明显,人工智能发展进入新阶段。当前,新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进,正在引发链式突破,推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。
  科技部副部长李萌表示,中国发布人工智能规划并不是为了挑战哪国,而是立足于经济社会发展的战略需求做出的安排,通过有条不紊的部署来推动人工智能研发和应用。
  “我国在人工智能领域取得重要进展,国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二,部分领域核心关键技术实现重要突破。语音识别、视觉识别技术世界领先,自适应自主学习、直觉感知、综合推理、混合智能和群体智能等初步具备跨越发展的能力,中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶逐步进入实际应用,人工智能创新创业日益活跃,一批龙头骨干企业加速成长,在国际上获得广泛关注和认可。加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境有机结合,形成了我国人工智能发展的独特优势。”
  李萌指出,中国人工智能发展在全球是属于第一梯队。但也要清醒地认识到,我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距,缺少重大原创成果,在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大;科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链,缺乏系统的超前研发布局;人工智能尖端人才远远不能满足需求;适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。
  蚂蚁金服人工智能部技术总监李小龙感慨,“我细读了这份规划,国务院对于如何全面发展AI这一庞大的系统性工程,思考和规划都很深入。比如规划将基础理论研究的重大突破单拎出来,作为中国AI发展规划的第二阶段目标,是切中了中国AI全面提速发展的核心所在。”
  这些年,中国互联网的应用技术弯道超车、表现突出,但这还不是科学层面的发现。美国创新科技的研究,往往是从理论的根基出发,建立一套完整的思维方式,这也是为什么美国,尤其是硅谷,在过去数十年一直引领创新的原因:它们往往是从基础创新出发,一直到完成商业化。“我2014年回国,2016年加盟蚂蚁金服AI团队,我们团队是公司海归比例最高的团队,一次一个参观团参加了我们的部门会议后,感慨说,‘这个屋子的人集齐了一整条硅谷’。我们之所以纷纷回国,是看到了并不想错过中国AI的黄金时代。”
  360公司相关负责人在接受《新民周刊》采访时则指出,AI国家规划从总体指导思想、三步走战略目标、六大重点任务、资源配置、保障措施和组织实施具体而详尽解说了中国新一代人工智能的整体战略部署和蓝图,为学术界的基础研究、企业的产业发展、社会服务的智能化、军民融合等给出了明确的指引方向。与其他国家的相关规划相比,人工智能发展与最终落地场景的细节更详尽,更可操作。“国家推动舆论引导,这必将引导消费者更多尝试和体验人工智能产品,对于智能硬件厂商来说非常有价值。”  
 
弯道超车
  
  《经济学人》在一篇题为《中国或在人工智能领域赶超美国》的文章中指出,真正在人工智能领域为中国赋予无限前景的两大来源是人才和数据——
  首先是人才。微软人工智能负责人沈向洋表示,中国人不光数学好,在语言和翻译研究领域也有悠久的传统。
  负责管理阿里巴巴150位数据科学家的闵万里表示,在中国找到顶尖人工智能专家的难度大于美国。但他预计,这种情况将在今后几年发生变化,因为多数重点高校都开设了人工智能项目。据测算,全世界训练有素的人工智能科学家有超过2/5在中国。
  中国的第二大优势就是数据,这是人工智能最重要的“原料”。以往,软件和数字产品主要遵循既定代码,为那些拥有一流程序员的国家赋予了优势。随着深度学习算法的出现,一些规则越来越依靠通过海量数据提取出来的模式。可供使用的数据越多,供算法学习的资料就越多,人工智能也就越“聪明”。
  中国人口的庞大规模和显著的多样化环境为这一模式提供了强劲燃料。只需要处理日常工作,这个国家的近14亿人口产生的数据就能超过其他所有国家的总和。即便是在罕见疾病领域,中国也能提供足够的样本,教给算法如何识别这些疾病。
  由于输入中文的繁琐程度高于西方文字,所以中国人也比西方人更有动力使用语音识别服务,从而为企业贡献了更多语音片段来改进语音服务。
  今年各大厂商分别推出各类智能音箱产品就是一个佐证。从亚马逊Echo,到谷歌的Google Home、微软的Invoke,再到苹果的HomePod,国内百度、京东也早已进入战场。阿里发布了“天猫精灵”,相传腾讯的“耳朵”也已经在路上。小米、联想、乐视、猎豹……据不完全统计,目前国内智能音箱企业已超过50家。
  智能音箱爆红的背后是各家企业对智能语音系统用户的争夺大战。DCCI互联网研究院院长刘兴亮在接受《新民周刊》采访时指出,“智能音箱将成为智能时代巨头们的标配,凡是没有智能音箱的互联网巨头,未来都将不再是巨头”。
  对比Click时代和Touch时代,智能音箱作为和用户直接交互的接口,好比曾经的键盘和触摸屏,可以称之为“入口”。在从移动互联网向物联网迁移的新生态里,这个“入口”无比重要,成了兵家必争之地。
  除了语音识别、语义交互,中国的互联网巨头们还在图像识别、服务机器人等领域开疆拓土。仅腾讯公司的微信聊天服务大约拥有10亿账号,而且已经成为一个能够提供成千上万服务的平台,其中包括支付、新闻、城市导游和法律援助。而旗下的多款爆款游戏更是吸引了超过全球10亿玩家。
  阿里巴巴还投资了数十亿美元试图抢夺云计算市场的头把交椅。在今年6月上海举行的北斗导航年会上,阿里巴巴展示了一项名为“ET城市大脑”的人工智能服务,用以治理城市。
  真正把命运与人工智能系于一身的还是百度。公司把多数资源都投向无人驾驶:他们希望在2018年将无人驾驶汽车推向市场,并在2020年为全自动驾驶汽车提供技术。7月5日,百度在北京举行的开发者大会上宣布了无人驾驶汽车软件Apollo的第一版。
  百度不仅要对软件进行开源,而且计划分享数据。他们希望,使用百度技术的汽车厂商也可以采取同样的做法,从而创造一个无人驾驶汽车的开放数据平台——用陆奇的话说,就是“无人驾驶汽车的Android”。
  360的人工智能技术研发分成计算机视觉、语音分析、语义分析和大数据分析四个方向。在刚刚结束的ImageNet大规模视觉识别挑战赛上,由360人工智能研究院与新加坡国立大学(NUS)组成的团队在“物体定位”任务的两个场景竞赛中均获得第一,同时在所有任务和场景中均取得了全球前三的骄人战绩。360人工智能研究院院长颜水成表示:“当下人工智能的发展不能脱离具体业务,需要在垂直领域去解决具体的问题,能落地的人工智能才是真正的人工智能。”
  AI的发展离不开场景,而AI最丰富的场景都在中国。不难看出,除了BAT以外,还有一大批人工智能独角兽(估值超过10亿美元的创业公司)在中国涌现。
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  360相关负责人指出,一个成功的人工智能产品受四个因素的影响:场景、数据、算法和计算。BAT等大公司在算法和计算上确实有优势,但是在具体场景和数据方面不一定全部都有优势,如果创业公司能在场景和数据上选择自己有优势的产品,就能有自己的机会和优势。实际上,在很多垂直领域,国内的人工智能技术甚至已经超过了欧美列强。
  毫无疑问,以BAT为代表的一大波中国高科技企业,正在人工智能赛道上加速前进。正如中国人工智能学会理事长李德毅所说,“中国正迎来AI发展的黄金时代”。
 
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