人机下国际象棋. 视觉中国供图
'武林至尊, 宝刀屠龙, 号令天下, 莫敢不从. ' 在当今科技界, 人工智能的战略意义就相当于屠龙刀在武林中的地位. 世界各国纷纷加紧策马扬鞭, 竞相冲入发展人工智能的历史洪流之中.
近来, 几份拥有全球视野的人工智能发展报告流传甚广, 中国青年报·中青在线记者向报告背后的研究者们抛出一个问题: '群雄逐鹿人工智能, 中国该怎么赢?' 来自政策研究, 信息分析, 产业研究, 高校和企业的专家们结合自身背景共同勾勒出了一份攻略.
天下大势书中藏
当我们讨论人工智能时, 到底在讨论什么?
其实, 人工智能的定义十分多样. 根据中国科学院文献情报中心联合科睿唯安发布的《G20国家科技竞争格局之辩——人工智能专题》报告中引用的最新定义: 人工智能是对计算机系统如何履行那些只有依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究. 而实际上, 这个词的定义在不停演变, 万变不离其宗的理解是, '人工智能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合' .
中国科学院文献情报中心副主任刘细文说: '人工智能之所以被各个国家看作战略必争之地, 是因为它可以决定未来的竞争格局. '
诚然, 人工智能强大的赋能性对国家, 社会, 经济具有重大影响. 它正在推进各学科, 行业升级并推动战略性新兴产业发展, 全面提升人们生产生活的能力和水平. 有机构预测, 至2035年, 人工智能将推动瑞典, 芬兰, 美国, 日本, 澳大利亚劳动生产力分别增长37%, 36%, 35%, 34%, 30%.
自20世纪50年代 '人工智能' 一词被首次提出以来, 其发展经历了三起两落. 21世纪初, 随着大数据, 高性能计算和深度学习技术的大幅提升, 人工智能进入了新一轮的快速发展阶段, 在AlphaGo击败围棋大师李世石之后, 迎来了又一次的发展热潮. 浪潮之下, 世界主要国家积极在人工智能领域布局深耕, 抢占技术和领域发展的制高点.
从政策层面看, 《G20国家科技竞争格局之辩——人工智能专题》报告显示, G20国家除印度尼西亚, 墨西哥和土耳其, 其他国家在近年来均发布或制定了人工智能相关战略或规划. 其中, 中国, 美国, 英国, 日本, 法国, 加拿大和欧盟均发布了人工智能专项战略或规划, 而印度和韩国则发布了脑科学与神经科学相关的专项战略或规划, 其他国家如德国, 意大利, 俄罗斯, 沙特阿拉伯, 南非, 澳大利亚, 阿根廷和巴西, 虽未发布人工智能专项战略或规划, 但是在其他的政府战略文件中均提及了人工智能技术, 并将其作为重点发展领域之一.
从内容层面看, 中国信息通信研究院发布的《全球人工智能产业地图》显示, 美国在人工智能领域重点布局基础理论, 核心平台, 应用技术和优势企业发源地;加拿大则主要关注技术创新孵化, 人才培养和商业化落地;德国着重发展智能制造技术;英国在学术研究, 创业创新和应用技术创新方面比较活跃;中国则侧重学术研究, 产业化实现和应用先行, 基础理论和核心技术方面也在快速跟进.
从资本层面看, 中国电子学会发布的《新一代人工智能发展白皮书》显示, 截至2017年, 全球人工智能领域融资总额持续增长但增速放缓, 资本市场当下力捧的热点, 集中在深度学习, 图像视频识别和文本识别领域. 2017年国内人工智能投资金额再创新高, 达到10.3亿美元, 在美国巨头企业争相构建差异化核心竞争力的同时, 我国初创企业表现颇为活跃.
中国信息通信研究院的王冲鶄博士认为, 各个国家的布局皆是基于自身基础和优势的考量, 并不存在 '最佳布局' 的说法.
不过, 从研发人力资源和基础研究经费方面来看, 各国在人工智能领域的水平还是分出了高下. 在这方面, 《G20国家科技竞争格局之辩——人工智能专题》报告称, 目前已经形成了 '美国一家独大, 英国, 印度和加拿大等紧随其后, 中国尚有差距' 的竞争局面, 相较美国, 中国的人工智能技术人才储备, 学术研究, 产业研发力量, 经费资助等仍有一定差距.
构建生态何所望
由于人工智能发展迅速, 研究者们很难预测当下各个国家的布局具体会对未来发展产生什么样的影响, 但他们都笃定地异口同声: 应该重视人工智能生态的构建.
刘细文说: '单一技术的突破不能带来行业和整体社会的变化, 我们需要系统性的突破与变革. ' 他以互联网发展的生态建设来类比解释, 信息社会从上世纪80年代就已经预见, 但真正形成依赖的是互联网的出现, 互联网的生态建设从最初的探索使用, 到广泛使用, 到加强监管, 再到形成国际范围的竞争, 经历了一个漫长的体系化过程.
他表示: '人工智能也会是这样, 但它的生态发展会比互联网更复杂. 如果说互联网是一个虚拟社会, 人工智能生态就是一个虚拟与现实融合的产物. '
值得庆幸的是, 尽管人工智能涉及的学科知识相当广泛, 角色分工各有不同, 但各种背景的从业者都注意到了生态设计的重要性, 并且对其有一些前瞻性的思考.
中国科学院文献情报中心副研究员韩涛认为, 人工智能生态的构建根基在于基础理论研究. 翻阅人工智能领域的经典理论和经典算法, 韩涛说: '我国跟进人工智能浪潮的速度非常快, 但是我们需要反思自己的后劲儿如何. '
王冲鶄从产业发展的角度分析, 我国人工智能的发展, 现阶段应该注重关键平台, 即开源框架等的建设. 她强调, 平台建设已经成为各国构建人工智能生态的焦点.
'开源框架在人工智能中的作用就相当于安卓系统之于移动互联网' , 据她了解, 这一思路是在业内得到广泛认可的. 有机构预测, 未来60%以上的人工智能应用都需要在平台上生长起来, 王冲鶄相信平台将会成为人工智能生态的核心要素.
除此之外, 业内人士广泛认可的构建人工智能创新体系的生力军则是——人才. 企业和高校作为人才的需求和供给方, 都明显感受到了人才问题在人工智能生态建设中的紧迫性.
科大讯飞战略合作总监潘榕博士表示, 构建开放协同的人工智能科技创新体系, 需要把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重. 潘榕希望, 政府的落户政策等能够向人工智能人才倾斜, '这有利于企业在全球范围内吸引高精尖人才, 在原有产学研布局的基础上, 进一步扩大并完善源头技术布局' .
作为国内最早研究人工智能的高校之一, 浙江大学经历了人工智能从冷到热的过程. 该校计算机学院副院长, 浙江大学人工智能研究所所长吴飞认为, 在当前形势下, 设置人工智能本科专业迫在眉睫. 近期, 北京航空航天大学, 浙江大学等多所高校一起向教育部提出设置人工智能本科专业的申请. 他说: '以前我们有学数学的学生, 学计算机的学生, 学控制的学生, 但现在我们需要把这3个学生 '合成' 一个学生来培养. '
就吴飞的观察来看, 人工智能生态建设需要四类人才. 第一类是掌握前沿理论和技术的顶尖人才, 他们将推动人工智能技术模式或者计算方式发生重大转变. 第二类是专业技术型人才, 他们可以用人工智能的技术和方法构建出一个一个系统. 第三类属于 '人工智能+X' 的交叉应用人才, 能够将人工智能技术应用到不同的场景中. 第四类是人工智能伦理, 制度建设方面的人才, 比较偏人文学科. '这四类人才都是急需的, 但就需求量来看, 最主要的还是第二类和第三类人才. ' 吴飞说.
中国以何显锋芒
综合人工智能领域中各种角色所面临的机遇和挑战, 我国近几年相继发布了《 '互联网+' 人工智能三年行动实施方案》《新一代人工智能发展规划》和《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》等政策性文件, 从战略层面引领人工智能发展.
吴飞将这些文件的指导思想总结成了一句话: '三步走, 四大任务, 五大智能技术方向. '
'三步走' 指我国在人工智能领域定下的三个阶段性发展目标, 即2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步, 2025年部分领先, 2030年成为世界人工智能创新中心. '四大任务' 指构建科技创新体系;把握人工智能技术属性和社会属性高度融合;人工智能研发攻关, 产品应用和产业培育 '三位一体' 推进;以及满足支撑国家发展的任务. '五大智能技术方向' 分别是大数据智能, 群体智能, 跨媒体智能, 混合增强智能和自主无人系统.
刘细文认为, 在这些战略的基础上, 在具体实施中还需要特别关注以下几方面的问题.
首先是关注科研成果产业转化与融合. 相比于其他科研领域, 人工智能是一个带动性很强的领域, 更加具备 '边研究边应用, 边应用边深化' 的特点.
第二是补齐原始创新研究能力弱的短板. 无论是抢占当下技术高地还是预测未来发展的技术路径, 基础研究都是需要加强投入的关键领域.
第三是在科技体制和机制层面统筹攻关. 刘细文认为, 百花齐放的局面确实体现出活跃的一面, 但也容易造成投入分散, 难以在某一方向形成更强的竞争力.
第四是关于人工智能技术的使用规则建设问题. 比如, 目前国际学界对不得将人工智能技术用于军事目的有了基本共识, 但还需要全社会建立完善的治理规则.
事实上, 从各国的布局和各种分析就可以看出, 不同国家和不同背景的从业者都对该如何发展人工智能提出了相应的见解. 而群雄争霸, 最终鹿死谁手, 我们等待时间来给出答案.