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【深度】人工智能六问

2016-08-24 09:10
小鱼时代
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  问挑战:逐鹿全球科技竞赛准备好了吗?

  新智元CEO杨静:在未来人工智能技术统治的世界里,“新大陆”和“孤岛”的实力对比,将决定大国科技竞争的输赢。

  2015年9月,DeepMind已经和NHS(英国国家医疗服务体系)合作,获得过去5年患者数据的使用权,同时免费为英国国家医疗服务体系提供大数据预测分析服务;谷歌和Facebook分别将深度学习平台Tensor Flow和Torchnet全面开源,在全球范围内大幅推进人工智能与深度学习技术的应用普及……

  将世界最前沿的科技用于公共事务或者公众服务,看起来跟科技创新主体的主营业务没有直接关联,但客观上却让互联网生态系统的范畴扩大,也让科技创新企业获得了源源不断接入互联网的宝贵数据,成就了全球互联网科技创新的新格局——开源、开放、服务大众。反观中国的互联网巨头,在对社会的技术分享与创新服务方面还可以更有格局。

  今天的深度学习开源平台就是未来人工智能时代的基础设施,类似美国当年作为互联网奠基者的角色,免费铺设的“信息高速公路”使得他们在今天的互联网世界成为规则制定者和商业利益的最大获益者。而在国内,无论是出于技术前瞻视野所限,还是各自为政、商业利益的成本考量,在开源系统的建构方面没有实质投入,或者没有将其作为技术创新的核心与出发点,存在比较高的系统风险。

  数据封闭:拥有大数据的政府机构、传统企业和互联网企业都存在将数据资源私有化,而不为公众利益做分析利用的现象。这样,即使有大数据也无法利用。

  技术封闭:拥有最先进互联网、人工智能技术的企业与军方、高校等技术创新体系彼此割裂,没有形成将最新技术开源分享的机制与公共平台,客观上造成技术迭代慢。

  生态僵化:最先进的技术应该与最权威的数据对接促成乘数效应,久而久之,谷歌等全球互联网巨头建构的下一代深度学习开源平台就会形成几块“新大陆”,而中国的企业可能最终形成几块“孤岛”。在未来人工智能技术统治的世界里,新大陆和孤岛的实力对比,将决定大国科技竞争的输赢。

  通俗地说,要想富先修路。中国互联网科技创新,把行业分享和社会公益放在更重要的位置上,不仅体现了实力与格局,更是逐鹿未来全球科技竞赛的关键投入,中国不能再次像互联网原始创新时代那样,输在起跑线上。

  问机遇:能否借人工智能弯道超车

  汤敏左小蕾:把握机遇,瞄准国际人工智能发展趋势,把人工智能技术与产业升级改造有机结合起来,给经济发展新常态注入智能化的新动力。

  推动技术创新应该成为一种国家的重要使命和责任。从历史上看,第一次与第二次工业革命的兴起几乎都是由个人与企业推动的,但在而后技术发展中,政府作用越来越大。人工智能是一项抢占未来竞争高地的基础性技术,研究经费耗费巨大,超出个人甚至企业承受范围,更需要国家战略层面的资金支持和参与。政府工作重点在于政策引导与资金支持,特别是在基础研究领域中,抓紧制定政策,建造一批国家级、基础性、共性技术、创新能力保障的人工智能研发基地和平台。高校与科研机构则在推动基础和应用研究上和人才培养上发挥重要作用,同时还应鼓励一部分高校开办人工智能专业研究所与学院。

  在人工智能技术领域,我国大体上能够与世界先进国家发展同步。但也应该看到,尽管我国在一些人工智能关键技术尤其是核心算法方面与国际水平相差不远,但整体发展水平与发达国家相比仍有差距。同时,我国人工智能技术发展还面临着体制机制、信息化基础设施、数据共享等方面的挑战。

  在我国新一轮改革发展关键时刻,人工智能技术确实给我们提供了一个弯道超车机会。作为制造业大国,近年来我国低成本优势逐渐消失,制造业转型迫在眉睫。对企业而言,利用好新一代信息技术将是其在新时代成长环境中抓住机遇的关键。我们应充分利用大量企业正在转型升级的机会,强化企业在人工智能技术创新中的主体地位,充分发挥百度、阿里巴巴、腾讯等在人工智能领域已经有所建树的大企业作用,紧盯人工智能研究最前沿发展,成为引领全球人工智能发展的骨干企业。同时,培育若干中小智能企业,支持他们面向市场需求来确定创新突破口。从资金、税收、人才、知识产权、放开管制等方面入手,大力营造有利于人工智能领域的企业发展的政策环境和制度环境。鼓励企业结合市场和国家需求,将人工智能的基础和应用研究产品化、商业化,实现产业链的优化和调整。

  同时,要把自主创新与引进消化再创新相结合。虽然人工智能领域中的很多最前沿应用技术掌握在国外,特别是在美国高科技中小企业手中,但他们缺乏大规模低成本的制造能力与市场营销能力。我国制造业和美国中小科技企业有着天然互补性。应支持我国风险投资加大对前沿中小公司的投资,再把这些产品引进国内生产,把我国一部分制造业打造成全球人工智能产品制造链条中的关键环节。

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