吴文俊人工智能科学技术奖
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中国人工智能弱势分析座谈会在苏州举行

2019年03月04日    来源:人工智能人物     
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  12月8-10日,中国人工智能学会和中国工程科技知识中心联合主办的第八届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖典礼暨2018人工智能产业年会在苏州举行。本届大会同期召开了“中国人工智能弱势分析座谈会”、“中国人工智能发展白皮书研讨会”和“人工智能数据挖掘竞赛”等系列活动。大会组委会邀请到国家部委专家、两院院士、CAAI理事会理事长、副理事长、常务理事,以及获奖专家学者、人工智能企业领军人和长三角及苏州市所属高校院所的师生代表共计2000余人出席盛会。中国人工智能产业年会(CAIIAM)作为吴文俊人工智能科学技术奖颁奖典礼的主题配套活动,以“高端化、专业性、影响力”为办会方针,集报告发布、荣誉表彰、高端会议、产品展示、创新大赛、项目路演等六大板块于一体,是国内权威性高、规模较大、品牌力强、行业影响深远的年度人工智能标志性盛会。大会共计举办了16个核心话题、58场主题报告的高端对话与思想交锋,邀请了近200位国内权威学者、顶级专家和企业精英分享人工智能研究进展、前沿技术方向和未来创新生态,为人工智能学术、应用、资本、产业搭建了高水平的互动交流平台,这对引导人工智能企业把握前沿技术热点、拥抱产业发展新常态,在提升实体经济能级,推进人工智能与产业融合方面作出了积极贡献。

中国人工智能弱势分析座谈会现场

  AI大变局,创新是焦点。

  伴随2019年的钟声临近,回望过去一年间,我们策划举办第八届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖典礼暨2018中国人工智能产业年会的品牌创新活动可谓喜忧参半,唯一倍感欣慰的是主办中国人工智能弱势分析座谈会给与会专家留下的难忘印象,愈发引起我们对人工智能发展与科技创新进程中的深刻反思。

  苏州,金鸡湖,江南第一场初雪。“轻素剪云端,梅花晓香寒。”适逢水乡、古镇、雪韵;正值反思、忧虑、憧憬未来的美好时刻……

  12月8日14:30许,苏州高铁新城站台热闹繁忙。我国人工智能领域的数位资深学者、国家多部委的专家和人工智能最高荣誉奖的获得者汇聚在一起,他们尚未歇下旅途的舟车劳顿,正奔赴一场令人颇感新奇的人工智能思想盛宴——中国人工智能弱势分析座谈会。

  人景相依,使命担当。

  今年是改革开放四十周年,40年前,我们迎来了“科学的春天”,40年后,在移动互联网、大数据、超级计算和脑科学等新理论新技术的驱动下,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,正在对经济发展、社会进步、国际政治、经济格局和生活方式等方面产生重大而深远的影响。

  在业界同行看来,创新驱动已然成为引领人工智能发展的第一生产力。11月初秋,成都。中国人工智能学会理事会在学习贯彻习近平总书记主持的中共中央政治局10月31日下午就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习后,全体同仁深刻认识到,人工智能是作为一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。那么,我国与美国等发达国家在人工智能竞争中究竟有哪些优势与劣势?全球人工智能60年的发展及趋势现状怎样?当前人工智能产业的前瞻和近忧有哪些具体表现?在辞旧迎新的跨年之际,作为国家级人工智能学会,我们理应瞄准问题导向,梳理和思考人工智能发展弱势“难题”才是解决问题的关键所在。

中国人工智能学会理事长、中国工程院院士李德毅主持中国人工智能弱势分析座谈会

  直抒胸臆,反省问题。“大家最好直奔主题,一般寒暄的话少说。” 作为这场“中国人工智能弱势分析座谈会”的主持人,中国人工智能学会理事长、中国工程院院士李德毅以一贯简明直率的作风,刚坐在话筒旁就开门见山强调“优势以后再谈,大家主要讲讲我国人工智能的近忧,跟全球相比,我国人工智能到底差在哪里。”

  弱势问题一:基础理论“龙头”未摆正,驱动应用发展前景堪忧

北京百度网讯科技有限公司高级副总裁、首个吴文俊人工智能杰出贡献奖获得者王海峰

  未来已来,但是会以何种姿势呈现,主要取决于技术开发者们的选择。既是出色的学者,也是工业界技术领袖的北京百度网讯科技有限公司高级副总裁、首个吴文俊人工智能杰出贡献奖获得者王海峰首先指出,我国现在用到的各种主流技术、理论、算法等等,绝大多数是由欧美提出的,相比而言,我国人工智能的基础理论研究仍有一定差距。

  “越到人工智能时代,包括人工智能算法、算力的竞争,我们的基础产业,尤其是芯片的掣肘会更加明显。”王海峰不无担忧表示。而当技术越来越先进,开源开放平台就会变得更加重要。然而,相比美国等发达国家,我国人工智能开源开放也存在明显差距。

  王海峰认为,由于我国各个行业的信息化水平依然不足,导致人工智能技术应用较为困难,如果信息化水平提高,数据完备,这时候把人工智能技术融入进去就会容易得多。

北京航空航天大学“长江学者”、欧洲科学院院士王东明

  人工智能包括科学、技术、工程、应用和产业等很多方面,我国人工智能的发展很大程度上受到应用和产业的驱动,实际上,人工智能的科学基础是数学,当前所有的人工智能在现在的模式下都转化为计算问题。北京航空航天大学“长江学者”、欧洲科学院院士王东明则表达出对计算智能的看法。

  “第一步就是如何建立合适的数学计算模型,这个模型是不是合适?怎样说明它合适?解决数学模型里面各种各样的问题。”王东明说,“如何解决难度较大的数学问题、证明数学的猜想、发现数学的理论,这是目前人工智能仍然难以触及的”。

  2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中提到,到2030年,中国的人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。在这三项之中,中国最大的优势是应用,最大的劣势在理论。

中国人工智能学会智能产品与产业工委会主任、全国智能机器人创新联盟常务副理事长韩力群

  对此,中国人工智能学会智能产品与产业工委会主任、全国智能机器人产业技术创新联盟常务副理事长韩力群表示,现在人工智能领域应用的关键算法,都是国外发明的,“我们在这方面的基础还很薄,这还需要十年磨一剑的慢功夫才能有新突破”。

国家自然科学基金委信息科学部常务副主任张兆田

  国家自然科学基金委信息科学部常务副主任张兆田则感到:作为我国基础研究的重要支撑平台,国家自然科学基金专门为人工智能设立申请代码,集中受理人工智能基础理论和关键技术的研究项目。张兆田同时透露,目前已收到2800多项申请,不过任重而道远。“比如一些算法可能在某些领域很成功,但换到另一个领域就不那么有效了。”他说,从弱人工智能到强人工智能,需要一些通用算法等基础理论的突破,我们目前的研究还不够。同时,我们基金会也会搞“双新论坛”,探讨人工智能发展的机遇,包括解决这样的难题,并会持续支持这样的基础研究方向。

中国人工智能学会常务理事、北京工业大学副校长乔俊飞

  除了加大对人工智能基础理论研究的投入,中国人工智能学会常务理事、北京工业大学副校长乔俊飞认为,或许可以利用中国人工智能重应用的特点,将人工智能技术与未来能促进经济社会发展的产业连接好,以此促进基础研究的发展方向。他同时认为,“从传统理论到新理论很难找到研究方向,通过应用驱动可能会有更长远的发展。”

  当然,中国人工智能学会理事长、中国工程院院士李德毅表示持有乐观看法,中国人工智能研究的差距没有工业领域曾经的差距那么大,人工智能的本质还是研究自身智能,更多要依靠理论创新来驱动发展。

  练好内功避虚火。要人工智能,不要“人工智障”,这要求我们必须加强人工智能的基础研究。专家们指出,我国人工智能发展的另一个危险趋势是,热衷于开发人工智能的应用,但对基础研究不够重视。

  “我们现在应该往哪个方向走?”乔俊飞认为,在应用研究和基础研究之间,要把目光更多投向后者。而想在人工智能基础研究上获得根本性的突破,需要数据重组能力和计算能力的提高。对此,乔俊飞进一步表示,人工智能基础研究要获得根本性的突破,就需要数据重组能力和计算能力的提高。除了加大对人工智能基础理论研究的投入,或许可以利用中国人工智能重应用的特点,将人工智能技术与未来能促进经济社会发展的产业连接好,以此促进基础研究的发展方向。“从理论到理论很难找到研究方向,通过应用驱动可能会有更长远的发展。”

  “对于我国基础学科和交叉学科研究,美国、欧洲的重视是相当之高的。同时,在国外非常明确的是以问题作为牵引来做相应的科学研究。”

上海交通大学特别研究员、苏州思必驰信息科技有限公司首席科学家俞凯

  上海交通大学特别研究员、苏州思必驰信息科技有限公司首席科学家俞凯认为:把问题作为牵引的研究才有可能真正达到解决应用需求的目的,因为研究的东西是从问题当中来的,而不是倒过来,从已有的理论和经验当中来,研究基础理论应该明确未来5年和10年,人工智能技术应用缺少或即将出现哪些问题,才有望找准市场倒逼的科技发展路径,所以我比较实在的感觉到,这既是现实的差距,同样也是比较重要的现存劣势。

中国人工智能学会副理事长、东华大学校长蒋昌俊

  “今天大家都是跟着经费任务走,‘快餐式’的研究。我觉得,作为科技人员,还应该在这些基础问题上下一些功夫。形成学科和坚实的理论,形成真正为智能打造的系统和平台,人工智能应用架构在这样的夯实基础之上,才会繁荣。”中国人工智能学会副理事长、东华大学校长蒋昌俊表达出对现实的担心。

上海应用技术大学教授、第八届吴文俊人工智能科技进步奖一等奖获得者李晓斌

  人工智能不应该仅是表面繁荣,真正为基础产业解决问题,才是该技术存在的价值。但是,从业界的反馈来看,人工智能大部分还是活跃在互联网公司,实体产业真正因此获益者寥寥。出现这种情况,主要原因在于目前人工智能团队仍无法与传统生产设备团队达成一定的共识。这一点,上海应用技术大学教授、第八届吴文俊人工智能科技进步奖一等奖获得者李晓斌深有感触。

  “一线的工人或者很多工程师,根本无法了解新的人工智能方法、技术应用,如果他们不了解,我们就没有办法应用理论方法或者技术,去解决基础工业产业的实际问题。”

  李晓斌坦言,当前人工智能的很多方法、技术、应用,实际上都还没有真正普及到基础产业行业里面去。

  人工智能算法、算力、芯片、开源平台等,被认为是人工智能发展的基础,但这个基础目前大多由欧美国家掌控。

重庆中科云从科技有限公司联合创始人、第八届吴文俊人工智能科技进步奖一等奖获得者姚志强

  重庆中科云从科技有限公司联合创始人、第八届吴文俊人工智能科技进步奖一等奖获得者姚志强表示,“目前来说,企业感到最难的地方就是,国内整个人工智能的产业生态尚未健全。”他认为,处于金字塔尖的是国家级别的大型研发机构,专注于研究关键共性问题;金字塔中层或骨干支撑应该是一些龙头型的人工智能企业。“但是,金字塔的基础是成千上万的解决更小、更细问题的人工智能应用型的企业,而我国在这一块仍非常稀缺。”

  “整个体系结构没有形成互相的连通和循环,也就是说,研究机构和龙头企业之间缺乏联系,龙头企业之间和下面中小型企业之间也缺少互动,所以导致科研机构有一些比较好的技术,无法转移到龙头企业。”姚志强不无担忧的强调。

  基础不扎实,也就无法巩固上层的发展,姚志强指出,当前人工智能企业数不胜数,但是每家企业或科研机构都是在单打独斗,没有形成良性循环,导致整个大的生态一直无法建立起来。

清华大学自动化系教授、第八届吴文俊人工智能自然科学奖一等奖获得者宋士吉

  清华大学自动化系教授、第八届吴文俊人工智能自然科学奖一等奖获得者宋士吉认为:“我们应该提倡的是什么?还是应用驱动,不应该是目前从理论到理论,如果一个学科只是从理论到理论恐怕很难找到方向,可能你往哪个方向走都行。最终我想还是应该往应用的方向去牵引,知道我这理论怎么发展能解决这个问题。我们学得再好的理论,实际上跟应用有很大差距的,现有的理论可能解决不了,就跟医生看病一样,好多大夫会啥就说人家啥病,实际上不是这个病,你要找到恰当的方法来解决,实际上要从理论上来创新。”

中国人工智能学会副理事长、重庆邮电大学研究生院院长、第八届吴文俊人工智能科技进步奖一等奖获得者王国胤

  中国人工智能学会副理事长、重庆邮电大学研究生院院长、第八届吴文俊人工智能科技进步奖一等奖获得者王国胤则呼吁,中国人工智能的发展还需要“战略性的稳定资源部队”。目前,国内还没有稳定的国家重点实验室来支持人工智能的基础研究开展,而人工智能被认为是面向未来的战略性科技领域。“因此,为了中国人工智能的可持续发展,更需要建设战略性的资源部队,建设稳定的科研基地,确保有一批力量能一直投入到人工智能的基础性研究上。”

  内功不行,人工智能再火也只是虚火。练好内功,需要踏踏实实,而不是做“快餐式”的研究。韩力群提醒,如果跟风者、投机者太多,靠谁在基础研究上去取得突破?

  从基础研究到技术应用是一个升级创新的过程,而不是通过“包装”渲染出的成果。根据国家发布的《新一代人工智能发展规划》,2030年,我国人工智能技术及应用总体达到世界级水准。而在多位专家看来,如果人工智能还按照当前这种淘金者的模式发展,中国人工智能的基础研究很难有所突破。

  弱势点评:人工智能具有多学科综合、高度复杂的特征。我们必须把增强原创能力作为重点,以关键核心技术为主攻方向,加强基础理论研究,支持科学家勇闯人工智能科技前沿的“无人区”,努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破,确保我国在人工智能这个重要领域的理论研究走在前面、关键核心技术占领制高点。

  弱势问题二:盲目跟风下的“虚火”,谁在掌握人工智能“卡脖子”的关键技术

  人工智能作为引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术,具有溢出带动性很强的“头雁”效应。只有政府、资本、技术等多方合力,市场、数据等优势凸显,我国人工智能技术的应用才有望驶入快车道,为新一代科技革命不断蓄能。

中国科学院数学与系统科学研究院研究员、中国科学院院士、首位吴文俊人工智能最高成就奖获得者陆汝钤

  中国科学院数学与系统科学研究院研究员、中国科学院院士、首位吴文俊人工智能最高成就奖获得者陆汝钤认为,在人工智能研究上,我们应该有足够的自信,而不是哪个问题最热就做哪个。“开辟一条别人没有走过的路,尽管可能能力还不够,路走起来很长,但不能不做。”

  忽如一夜春风来,千树万树梨花开。这句一千多年前的古诗,可以贴切地用来形容当下的人工智能。人工智能太火,火得太快,让人始料未及。中国人工智能学会智能产品与产业工委会主任、全国智能机器人产业技术创新联盟常务副理事长韩力群就有如此感觉, “当下人工智能在中国特别火,但是我觉得火得不太正常。”

  过去几年,人工智能的火爆似乎掀起了新一波互联网技术浪潮,无数技术人、投资者、企业家转移阵地,投身其中,从来没有任何一个行业对某一技术领域如此趋之若鹜。

  “第三次浪潮起来了,我相信它也会退潮。”在韩力群看来,从各个领域涌入人工智能行业的,大部分都是投机者,他们对人工智能新的突破预期过高。而当幻想破灭,当人工智能的应用不能为他们带来预期的真金白银时,当初最活跃的这部分投机者会跑得比谁都快。

  “这就是跟风,是一个很危险的势头。”韩力群说,“现在,‘怎么看’‘怎么听’似乎就是智能的全部,这就是人工智能主流风刮起来的。不仅如此,跟风还可以上很多项目,发很多论文……”韩力群深刻的认识到跟风背后的创新机制缺失。

中国人工智能学会常务理事、北京工业大学副校长乔俊飞

  然而,很多人并没有意识到,当下人工智能的火热,其实更多的是盲目跟风造就的虚假式繁荣。“如果将来人工智能干不好了,那就会变成我们背不起的包袱。”中国人工智能学会常务理事、北京工业大学副校长乔俊飞则坦言,“人工智能如果脱离了经济社会的需求,光靠学者们把这个行业一直推得那么火热,是不可能的。”

  而在中国科学院数学与系统科学研究院研究员、中国科学院院士、首位吴文俊人工智能最高成就奖获得者陆汝钤看来,盲目跟风也是学术不自信的表现。

  “实际上可做的项目有很多,但并不是每个都很热,而专门挑最热的项目去做,就是一种不自信的表现。”陆汝钤认为,“为了解决问题,很多条路可以走,我们应该开辟别人没有走过的路,也许这条路走起来很长,但是不能因为别人不做,你就不做。”

  如今,人工智能成了香饽饽。面对高校扎堆开设的人工智能专业,以及铺天盖地的各种人工智能产品,韩力群认为其中不少是盲目的跟风,“这是一个很危险的势头”。

  这不是韩力群一个人的感受。

  “我们国家在人工智能的应用方面做得不错,但基础研究与国外还有很大差距。”北京百度网讯科技有限公司高级副总裁、首个吴文俊人工智能杰出贡献奖获得者王海峰不无遗憾地指出。我们目前用的人工智能基础理论、技术等,基本上都掌握在别人手里。

  2017年,国务院印发《新一代人工智能发展规划》提出,到2030年,我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心。但与会诸多学者专家们看来,要实现这个目标,我国人工智能需要做好更为扎实基础理论及应用研究,少一分跟风,多一分踏实。

  “AI发展到今天,仅仅是计算吗?我做无人驾驶这么多年,驾驶员不是靠计算开车,是靠记忆开车,这种朴素直观的想法,实际上应该影响对人工智能理论和技术的研究中。”中国人工智能学会理事长、中国工程院院士李德毅认为,智能分成三大块:记忆智能、计算智能、交互智能,因此要认真分析智能科学和计算科学之间的异同,避免学者或者产业界陷入跟风热。

  我国人工智能产业界多位人士谈到,尤其是在人脸识别和语音语义领域,跟风热尤其明显。中国人工智能学会常务理事、北京工业大学副校长乔俊飞表示,现在的“风口”就是看和听代替了所有的智能,其实图像处理的入门槛是最低的。AI的落地使用和与生命科学交叉等,是属于其发展的不同方向,因此需要明确我国AI发展的重点。

  中国科学院数学与系统科学研究院研究员、中国科学院院士、首位吴文俊人工智能最高成就奖获得者陆汝钤感到,针对AI热,一定要抑制“带帽”冲动。过去定义一些高新技术企业,为了争取政府的多投资、多关注,大家都要去争这个“帽子”,而AI情况特殊,应该传统行业都需要“+AI”,只不过大家介入的程度不同,不能再唯“帽子”论。

新华社记者周琳

  心静则明。面对诸多专家争先恐后的热烈发言,座谈会特邀媒体代表新华社记者周琳表达了自己的疑惑,全球人工智能发展都有几轮的浪潮,我们希望这个浪潮更加有序的发展,而不是说很快的热,很快的退潮。在这个有序发展中,我们自己在采访过程中有发现,各方对于人工智能的预期是存在很大落差的,公众甚至会认为自己的行业将被人工智能取代,那么以后就失业了。那么,人工智能在其他领域的技术突破、应用,究竟能给社会经济发展带来哪些新的应用和变革?

  “可以判断,在人工智能重塑产业格局和消费需求的情境下,一部分工作岗位终将被历史淘汰,但是也会伴随着人工智能技术孵化出一系列新的岗位。另一方面,新型的人机交互关系正在构建,非程序化的认知类工作会变得愈发难以替代,其对人的创新、思考与想象力提出更高的要求。”

  对此,诸多专家表示,要强化人工智能科技应用开发,就应该紧紧围绕经济社会发展需求,充分发挥我国海量数据和巨大市场应用规模优势,积极培育人工智能创新产品和服务。

  弱势点评:要主攻关键核心技术,以问题为导向,全面增强人工智能科技创新能力,而不是炒作人工智能噱头,贴足人工智能标签,只有这样,才能推进人工智能技术产业化,形成科技创新和产业应用互相促进的良好发展局面,从而加快建立新一代人工智能关键共性技术体系,在短板上抓紧布局,确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。

  弱势问题三:破解人才缺口的瓶颈,需要正视AI创新应用在领跑中被拖“后腿”。

  要加强人才队伍建设,以更大的决心、更有力的措施,打造多种形式的高层次人才培养平台,人工智能科技和产业发展才有望提供更加充分的人才支撑。

  对于在座的产学研各界专家而言,人才稀缺是目前人工智能发展面临的共性难题。围绕解决这一难题,加强人工智能教育与学科建设的呼声也越来越高。

国家自然科学基金委信息科学部常务副主任张兆田

  国家自然科学基金委信息科学部常务副主任张兆田认为:“现在人工智能已经发挥了很好的作用,并且有非常好的典型平台、场景,让我们很多人看到了它的未来。在这个同时很多专家也意识到,它在人才方面有短板、短缺,我们跟美国相比差了一个大截。单从论文、专利的数量上看,目前好像是超过了,或者是基本差不多。但在整个信息领域上这几年看,应用型人才从质量和数量上需要提高的空间比较大,特别是高校、研究所成立了人工智能学院、研究学院,亟需让本科生、硕士生人才队伍壮大起来。”

  学科建设是影响技术人才培养的最重要因素之一。与会多位专家谈到,人工智能作为一级学科设立,其实在十几年前已经有不少学者在推进,如果那时设立了,这批人才正好可以先做进入实干期,由于体制机制受限,但这一“先导黄金期”已经被错过了。

中国人工智能学会常务副理事长杨放春

  中国人工智能学会常务副理事长杨放春感到,学科建设往往有两种模式:自底向上,或者自顶向下。2008年前后,人工智能、信息安全、软件工程三个学科去进行一级学科pk,最后软件工程成功了。这几年,不少学校都开始重视AI,成立的却大多是研究院,而非正式学院,虚大于实。而且,如果不能从计算机这个学科中分离,意味着人工智能学科的发展,要委托给计算机学科的专家来发展和论证,放在学科下面慢慢孵化,这样运行很难形成一个专门的学科发展态势。

  不过,座谈会上的专家们也纷纷表示,每10年学科目录调整一次,我们正在迎来新一轮学科目录调整的窗口期,要严加论证并尽快设立,补充完善我国人工智能的人才体系,真正从顶层设计到需求落地形成次第展开的局面。

  “虽然上上下下都一起努力了,但是对2019年人工智能或者智能科学与技术能够上一级学科目录,似乎前景不是那么的乐观,因为我们的阻力很大,设置阻力的人他也有他的诉求,你也不能说没有道理。“直到国务院发布《新一代人工智能发展规划》,工信部发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》,自上而下的推动力才开始变强。”中国人工智能学会常务副理事长杨放春表达了自己的隐忧。

  早在本世纪初,曾有学者提出中国高校应该开始建立人工智能本科专业,引起了很大的争议。中国人工智能学会智能产品与产业工委会主任、全国智能机器人产业技术创新联盟常务副理事长韩力群想起十几年前与同行们为开设人工智能专业而奔走呼吁的情景:“当时人工智能正处于低谷期,很多专家不愿说自己是研究人工智能的,那时候很多人对人工智能避之不及,还有人认为它是伪科学。”

  “但现在来看,如果当时我们可以开始培养人工智能领域高端人才,正好可以赶上当今中国智能化的一次高潮。”

  杨放春进一步表示,“我国大学办人工智能学院的还是少数。学科建设是龙头,龙头没有摆正,这是人工智能最大的弱势。”

  近年来,随着中国科学院大学2017年5月成立国内第一个人工智能学院后,截至目前,包括清华大学、西安电子科技大学、南京大学、湖南工业大学等国内数十所院校均成立了人工智能学院或研究院,一些高校还开始招收人工智能方向的本科生。尽管如此,中国人工智能人才,尤其是高端人才的缺口依然不是短期可以补上的。高盛公司在《全球人工智能产业发布》报告中称,中国的人工智能人才储备仅占全球的5%左右,距离美国有较大差距。

  对此,中国人工智能学会多次呼吁国家加快人工智能的学科建设,并专门组织“智能科学与技术一级学科”论证会,因为“有了学科、学院,人才保障才能有资源”。

中国工程院办公厅处长、中国工程科技知识中心项目办副主任潘刚

  对此,中国工程院办公厅处长、中国工程科技知识中心项目办副主任潘刚持有相同观点:“人工智能慢慢在任何领域用得到,我个人感觉学科设置或者教育,可能都需要渗透到每一个学科的学生和老师的领域。”

  人工智能本身不是一个行业,只有紧缺人才和具体行业结合落地了,才能形成价值效应。“ 我国人工智能领域多位专家谈到,现今 AI人才不仅少,更面临分布均衡的现象,传统行业和实体经济领域几乎没有真正懂这一技术的人,导致落地后劲不足。

中国平安保险(集团)股份有限公司首席科学家肖京

  中国平安保险(集团)股份有限公司首席科学家肖京分析认为:当前人工智能技术人员对业务不了解,但业务人员在技术落地时又想起主导作用,这是一对矛盾体。其实在传统行业要应用AI,一般需要6-9个月才能有效果,产生价值,这对技术人才团队尤其是纯技术公司,想要在传统行业产生价值,确实存在比较大的挑战。

  “同样,传统行业的产业工人懂AI的太少了,我们在与传统行业结合时,发现这些行业本身连信息化水平都不足,基础条件太差,需要进行新一轮的技术改造后,才有望与人工智能技术应用有机结合,真正实现AI赋能。”

北京明略软件系统有限公司、秒针系统创始人兼董事长吴明辉

  北京明略软件系统有限公司、秒针系统创始人兼董事长吴明辉同时也谈到,AI总会有查缺率,难以做到100%,因此行业应用需要有效的产品来解决,这很难靠技术完成,而是整体缺少AI的产品经理,找到落地产业的刚需,因此需要在人才培养时,注重业务和技术更深的结合。

  弱势点评:新一轮科技革命和产业变革正在萌发,大数据的形成、理论和算法的革新、计算能力的提升以及网络设施的演进,驱动人工智能发展进入崭新的阶段。这对培育人工智能创新人才提出更为紧迫的要求。回望60 年过去了,人工智能已经走下神坛,但真正从人工智能应用来讲,其实人才效应远远没有达到我们期望的结果。因此,人才+AI,一定是从行业里面出发,与产业及应用紧密结合在一起,才能真正发挥人才强基的作用。

  弱势问题四:人工智能无序发展逼拐点临近?打造产业经济增长新引擎路在何方

  “当大潮退去,才知道谁在裸泳”,曾经历过两次大起大落的诸多人工智能专家曾有过预测,目前的“第三次浪潮”或许终将退去。

  “每一次潮起时,人们对于人工智能的新突破都预期过高”,中国人工智能学会智能产品与产业工委会主任、全国智能机器人产业技术创新联盟常务副理事长韩力群认为,当对人工智能的许多幻想破灭时,特别是在产业应用中不能带来设想中的效益时,有些人就会开始撤退,“尤其是现在最活跃的一些人”。

  根据清华大学中国科技政策中心此前发布的《中国人工智能发展报告2018》,截至2018年6月,中国大陆地区人工智能企业总数达1011家,仅次于美国。而在2017年,中国人工智能领域的投融资总额达277亿美元,占全球融资总额的70%。毫无疑问,在这一轮人工智能热中,相比其他国家,中国的人工智能更热,也更需要考虑冷下来时应该怎么办。在下一个人工智能的寒冬到来之时,中国的人工智能发展能有多大的承受能力?

上海交通大学苏州人工智能研究院院长王延峰

  上海交通大学电子信息与电气工程学院副院长王延峰认为,如果从产业的角度审视技术发展,科学家研究一项技术是“十年磨一剑”,但在资本的驱动下,可能两三年时间就会把10年积累的技术优势在产业应用中“榨干”。

  “人工智能当下这轮发展是以数据驱动的计算智能,已经与各行各业深度融合,塑造了非常大的产业”,王延峰不无遗憾的表示,但下一轮人工智能的增长引擎、突破性技术在哪里,可能会成为中国的最大弱势。

  不仅如此,座谈会的专家也呼吁人工智能有序发展的“指挥棒”究竟剑指何方,不仅要加强技术研究,而且要规范行业发展。人工智能火爆的背后,是发展的无序。

工信部产业政策司巡视员辛仁周

  “目前,很多地方都将人工智能当作重点产业来规划和扶持。甚至一个省内的十几个地级市都在发展人工智能,而且规划都很类似,最终可能导致重复建设、低水平发展。”工信部产业政策司巡视员辛仁周则提醒,如何让全国各地既能形成合力,又能保持特色,亟须政府和行业深层次的去考虑研究,切实找准人工智能商用落地与可持续良性发展的路径。

  除了地区的不平衡,行业内部也存在不平衡。中国人工智能学会常务理事、北京工业大学副校长乔俊飞强调,我国人工智能的人才大多集中在互联网企业,实体产业很少。这些行业目前的待遇不足以吸引人工智能人才,但如此持续下去,退潮可能很快到来。

  “如果人工智能真的要走上一个颠覆性创新的话,避免拐点来临,还应该在算法本身的系统上实现突破创新,这在一定程度上需要偏向行业+AI 的思维去思考问题。”

  要避免退潮,还要对人工智能产品本身进行规范。韩力群指出,号称人工智能的产品越来越多,但如何判定它是不是忽悠?没有标准。“有没有智能,智能是什么水平,是智能还是弱智?需要建立一个适合评价人工智能的智商水平的指标体系。”

  “想要健康发展新一代人工智能,我们要认真的分析计算机科学跟人工智能科学的差异,不能总觉得人工智能就是计算机学科存在的小分支,或者是自动化里头的一个学科门类,那么我们提倡的提高人工智能创新应用水平无从谈起,就适应不了当前智能时代的发需求。”中国人工智能学会理事长、中国工程院院士李德毅强调。

  标准是一个指挥棒,有引导作用,可促进人工智能产品不断提升智能水平。其实,整个人工智能行业都需要一个“指挥棒”,引导大家把人工智能这股热潮推向更高更持久,而不是来得快,去得也快。

国家发改委产业经济与技术经济研究所副主任盛朝迅

  国家发改委产业经济与技术经济研究所副主任盛朝迅认为:如果培育完整的人工智能产业链和产业生态,不光是我们产业本身的标准体系问题,比如人工智能配套的材料、基础性的零部件,这些都要强起来,整个产业才能够健康有序发展起来。

  围绕投资还是投机的话题,展望人工智能在应用方面的落地,也并不都是一片坦途。

  对此,上海应用技术大学教授、第八届吴文俊人工智能科技进步奖一等奖获得者李晓斌深有感触。他表示,前几天去了一家钢铁公司,该公司想做智慧炼焦,减轻空气污染,这就要求实现所有设备、操作的无人化。就这样,人工智能团队和传统的生产设备团队相遇了。李晓斌向他们科普什么是大数据,什么是深度学习,智慧计算可以解决什么问题。“讲完以后,现场的工程师、技术员都没有听懂。”

  “人工智能领域的很多方法、技术和应用,实际上还没有真正普及到基础行业当中。”

  重庆中科云从科技有限公司联合创始人姚志强认为,人工智能产业的生态还没有建立起来。金字塔尖的,应该是大型国家级科研机构,专注于研究关键共性问题;金字塔中层的,应该是一些龙头型人工智能企业。“我们认为,金字塔的基础是广泛的、成千上万的解决更小、更垂直问题的人工智能应用型的企业,这一块是非常稀缺的,但目前好像每家企业和科研机构都在单打独斗,整个大的生态没有建立起来。”

深圳云天励飞技术有限公司董事长兼CEO陈宁

  深圳云天励飞技术有限公司董事长兼CEO陈宁指出,除了算法和芯片的弱势,大数据是中国AI“立地”的基础,应该从伦理法律层面研究数据的“采集、拥有、运营、训练、应用”五项权利:欧洲出台了GDPR,严格的数据管理。这里面除了技术法律、法规、伦理、社会治理的问题,我认为根源其实都在于数据。数据有几个权力:数据的采集、拥有、运营、训练、应用五项权力,但中间这三个权力其实是说不清楚的,怎么去管理两头的数据采集权和应用权,这两个事情是可以说清楚的。如果我们通过伦理、法制、法规的建全,能够把握好最终的底线,以及激励产业发展的角度,做好具备中国特色数据采集和应用的管理,制定出来一系列的制度。

  从切实可感的手机、家电,到高深莫测的阿尔法围棋、无人驾驶,人工智能走进我们生活的方方面面,吸引了各行各业的眼球,以及资本。根据国外调研机构数据,2017年全球人工智能初创企业融资额达152亿美元,中国占48%,位居第一。

  何以见得?比如家电领域,人工智能成为新卖点,借助物联网和语音识别等技术,实现语音控制等。但韩力群认为这还称不上人工智能,只是“信息家电”。“是否智能要看有没有学习能力、自适应能力,或者一些类人或类脑的功能。”

  北京明略软件系统有限公司、秒针系统创始人兼董事长吴明辉最近就感觉被“人工智能”忽悠了。他前几天在上海出差,入住的酒店有机器人提供服务,但跟它聊起来发现很多问题根本解决不了。“不是人工智能,是人工智障。”

  如果说,这一轮人工智能发展的驱动力是数据,那么下一轮的增长引擎在哪?“很多企业依据现有的平台,跟各行业深度融合,做出了大量创新。”

  上海交通大学电信学院副院长王延峰问道,“现在都觉得到了一个瓶颈,那么,下一轮增长点在哪里?下一轮突破性技术在哪?”

  在中国人工智能学会常务理事、北京工业大学副校长乔俊飞看来,现在很多人工智能产品只停留在会“看”和会“听”的水平。如果一个人只会看和听,能否说明有智能?显然还不够。“但我们把‘看’和‘听’代替了全部的智能,这就是当下人工智能的主流。”他认为,很多所谓的人工智能产品实际上只是在做基础的语音识别、图像处理,门槛很低。

  社会人士曾有戏言,人工智能与人工智障,只在一线之间。但专家强调,我们目前还处于弱人工智能时代,许多人对人工智能的预期过高,充满幻想和泡沫。那么,一边是资本对AI在中国的落地和应用如火如荼、趋之若鹜,另一边却是基础研究和理论“没有一个中国人的名字”。与会不少专家认为,基础研究的“最先一公里”如果不能及时补上,在现在资本对AI人较为关注的“春天”可能不一定会显现,但会直接影响此轮浪潮退潮后的承受能力。

  正本溯源。2018,面对人工智能的复杂环境,让与会专家深刻体悟“不驰于空想、不鹜于虚声”,对当下的中国人工智能发展实在是举足轻重。尽管资本高烧暂退,人工智能泡沫浮现,危机重重,但大家并不认为这场“寒冬”属于人工智能。

苏州工业园区科技和信息化局局长许文清

  苏州工业园区科技和信息化局局长许文清从东道主的角度表达了自己的观点,他认为苏州工业园区培育区域科技产业发展,尤其是人工智能产业目前势头良好。一是区位优势明显,拥有中国和新加坡联合打造国际科技园的产业基础,形成了以跨国公司为主的经济格局,尤其近10年坚持自主创新,在原来IT或者软件产业,打通了互联网、云计算、大数据、人工智能的ABC战略新兴产业集群,或者可以理解成以大数据、云计算支撑的人工智能产业。二是如何衡量人工智能产业规模,从目前数据来看存在边界模糊的问题,比如一定要做智能语音的、图像识别和深度学习的才算人工智能技术产业应用,我们认为人工智能的产业发展一定要地区传统工业制造业的数字鸿沟,运用人工智能的技术方法实现赋能和降本增效,我们还是非常看好这片市场领域。在此也希望在座专家有机会多和我们园区的企业进行技术交流与合作。

中国工程院-清华知识智能联合研究中心主任唐杰

  中国工程院-清华知识智能联合研究中心主任唐杰表示:“我觉得弱势不是在人工智能发展如火如荼时候应该有什么缺点,反而是下一个人工智能的寒冬有多大的承受能力,这个是中国可能存在的弱势。”

  弱势点评:善谋全局者,必先谋一域。随着 AI 资本回归理性,分析研究弱势,可以看到危机留下的肯定是刚需。为产业创造价值,倒逼企业的商业模式将从科学研究到技术应用,从技术到产品迭代,或从社会需求到平台演化进步。任何泡沫或拐点形成,都将孕育新兴产业的诞生和真正爆发。

  本文结语:2019 年,伴随着中国人工智能弱势分析的反思与践行,更多学者期待人工智能尽早回归理性发展轨道。试想,人工智能时代浪潮风起云涌、波诡云谲,我们作为同行者,谁无法旁观,或置身事外。问题求解,叩问未来,探索科学有时候也需要一种仪式感。那么,请给创新加上些许情怀与重量,让我们继续怀有美好希望,抱有必胜的信念,重操信心与梦想,赋能彼此前行的力量,让人工智能为新时代添薪续力。藉此,我们衷心地祝福所有AI同行,新年快乐! 道行致远!

  中国人工智能弱势分析座谈会全体嘉宾合影留念

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