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人工智能“脱虚向实”之后

新华网

  半月谈记者 刘石磊 彭茜

  人工智能正处于新的发展浪潮,算力增强、数据增多、算法优化,技术方面不断取得新进展。但当前仍处于“弱人工智能”阶段,要实现具有自主解决复杂问题能力的通用人工智能,还有很长的路要走。

  随着新应用层出不穷,人工智能作为可引发经济社会各领域颠覆性变革的一项重要技术,已经到了产业应用的“历史时刻”。事实上,在前两年被“热炒”之后,人工智能泡沫逐渐退去,正不断脱虚向实,展现出促进产业变革的巨大潜能。

  仍处于“弱人工智能”阶段

  美国《科学》杂志日前公布2019年十大科学突破,“人工智能在多角色游戏中获胜”位列其中。人工智能程序Pluribus在六人桌德州扑克比赛中击败多名世界顶尖选手,突破了人工智能仅能在二人游戏中战胜人类的局限,为人工智能解决现实问题提供了新的可能性。

  “阿尔法围棋”引发全球瞩目以来,人工智能近几年在棋牌等游戏中学得越来越快、水平越来越高、适用范围越来越广,成为这项技术飞速发展的一个缩影。

  人工智能自1956年被提出以来,经历了三次发展浪潮,当前这次由大数据、神经网络、人工智能芯片等融合发展共同促成。由于得到了更多核心技术、核心应用技术的支撑,这次浪潮中人工智能发展更为坚实,更可持续。

  不过,从计算、记忆力、感知、认知、创造力、智慧等层次来看,当前仍处于“弱人工智能”阶段。从根本上说,人工智能要由“弱”变“强”,尚待理论层面的重大突破。

  在技术层面,全球科学家正在进行多方向的探索。比如,借鉴人脑运行原理和信息处置机制的所谓类脑智能,可能是未来人工智能技术发展的一大方向,有助于让人工智能从当前的被动感知阶段进化到更复杂、更主动的认知阶段。

  在训练方法上,“对抗性神经网络”具有代表性。该技术曾被美国《麻省理工学院技术评论》评为2018年“全球十大突破性技术”之一。这种技术通过让两个神经网络在对抗中不断提高,帮助人工智能摆脱当下对海量样本的依赖,向想象力、创造力等更高层次进阶。这样的神经网络在自动驾驶、机器翻译、人脸识别、信息检索等诸多方面有很大的应用价值,并有助于改进现有人工智能算法。

  随着技术的发展,人工智能的伦理问题也愈发受到重视。人工智能伦理原则的制定,已被世界主要国家和地区提上日程。

  总体来看,以人为本、安全可控是被普遍接受的原则,而学术界和产业界,以及伦理、哲学、法律等社会学领域的“跨界共商”,是此类原则制定的大趋势。

  脱虚向实进入产业应用“历史时刻”

  近两年,随着人工智能泡沫渐去,产业应用不断推出,展示出促进产业变革的巨大潜能。

  在自动驾驶领域,以特斯拉为代表的厂商选定计算机视觉技术路线,他们坚信,人工智能将带来真正的“自动驾驶”。在语音识别和机器翻译领域,以科大讯飞为代表的中国企业走在前列,方言识别、模糊识别等方面屡有突破。在医疗健康领域,从确定药物分子结构到提高药物开发效率,从早期癌症诊断到预测肿瘤发展,人工智能都已经在发挥作用。在制造业领域,人工智能帮助优化生产流程,推动智能制造发展……

  普华永道发布的报告预测,到2030年,人工智能将给全球GDP带来14%的增长,相当于15.7万亿美元。专家们相信,未来人工智能将会像水、电一样无所不在,颠覆和变革众多行业。

  正因为看到了人工智能展现出的巨大潜能,各国纷纷布局人工智能发展战略。俄罗斯总统普京日前签署命令,批准“2030年前俄罗斯国家人工智能发展战略”。过去两年,美国、德国和法国等国家也都出台了相关国家战略或计划。

  人才需求3年增8倍

  与技术飞速进步和产业蓬勃发展不相称的是,人工智能人才严重匮乏。早在2017年,全球职场社交平台“领英”等机构就曾发布报告,提出全球人工智能领域人才需求在3年间增长8倍,且缺口仍在扩大。2019年,一份全球人工智能人才报告指出,尽管对于人才稀缺度缺少精确信息,但“有力证据表明”,全球人工智能人才仍供不应求。

  2020年美国拉斯维加斯消费电子展上,观众在与人工智能机器人互动

  世界范围内对人工智能人才的争夺战愈演愈烈。为填补压倒性的人才缺口,各国企业纷纷走出国门搜寻人才。美国谷歌公司在北京开设“谷歌AI中国中心”,招揽可以引领创新的专家和优秀学生;日本丰田公司任命曾在美国国防部负责人工智能项目的吉尔·普拉特为公司高管,推进无人驾驶技术。

  对于我国而言,从业界到学界,人才短缺问题亟待解决,尤其体现在以下几个方面。

  一是供需不平衡。工业和信息化部人才交流中心牵头制定的《人工智能产业人才岗位能力标准》指出,我国人工智能产业人才将迎来百万级缺口。目前,全国已有几十家高校获首批建设人工智能本科专业资格,不过专家建议,相关人才培养还应从青少年教育抓起。

  二是顶尖人才缺口大。清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》显示,中国人工智能杰出人才数量不及美国的五分之一,排名全球第六。报告认为,必须加强基础研究,优化科研环境,培养和吸引顶尖人才,保证人工智能发展根基稳固。

  三是结构分布不均衡。欧美很多优秀人工智能人才在企业,而我国这类人才在高校和科研机构较密集,产业界远远不够,学科人才和产业人才结合尚不紧密、交流还不频繁。

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