人機下國際象棋. 視覺中國供圖
'武林至尊, 寶刀屠龍, 號令天下, 莫敢不從. ' 在當今科技界, 人工智慧的戰略意義就相當於屠龍刀在武林中的地位. 世界各國紛紛加緊策馬揚鞭, 競相衝入發展人工智慧的曆史洪流之中.
近來, 幾份擁有全球視野的人工智慧發展報告流傳甚廣, 中國青年報·中青線上記者向報告背後的研究者們拋出一個問題: '群雄逐鹿人工智慧, 中國該怎麼贏?' 來自政策研究, 資訊分析, 產業研究, 高校和企業的專家們結合自身背景共同勾勒出了一份攻略.
天下大勢書中藏
當我們討論人工智慧時, 到底在討論什麼?
其實, 人工智慧的定義十分多樣. 根據中國科學院文獻情報中心聯合科睿唯安發布的《G20國家科技競爭格局之辯——人工智慧專題》報告中引用的最新定義: 人工智慧是對計算機系統如何履行那些只有依靠人類智慧才能完成的任務的理論研究. 而實際上, 這個詞的定義在不停演變, 萬變不離其宗的理解是, '人工智慧就是要實現所有目前還無法不藉助人類智慧才能實現的任務的集合' .
中國科學院文獻情報中心副主任劉細文說: '人工智慧之所以被各個國家看作戰略必爭之地, 是因為它可以決定未來的競爭格局. '
誠然, 人工智慧強大的賦能性對國家, 社會, 經濟具有重大影響. 它正在推進各學科, 行業升級並推動戰略性新興產業發展, 全面提升人們生產生活的能力和水平. 有機構預測, 至2035年, 人工智慧將推動瑞典, 芬蘭, 美國, 日本, 澳大利亞勞動生產力分別增長37%, 36%, 35%, 34%, 30%.
自20世紀50年代 '人工智慧' 一詞被首次提出以來, 其發展經曆了三起兩落. 21世紀初, 隨著大數據, 高性能計算和深度學習技術的大幅提升, 人工智慧進入了新一輪的快速發展階段, 在AlphaGo擊敗圍棋大師李世石之後, 迎來了又一次的發展熱潮. 浪潮之下, 世界主要國家積極在人工智慧領域布局深耕, 搶佔技術和領域發展的制高點.
從政策層面看, 《G20國家科技競爭格局之辯——人工智慧專題》報告顯示, G20國家除印度尼西亞, 墨西哥和土耳其, 其他國家在近年來均發布或制定了人工智慧相關戰略或規劃. 其中, 中國, 美國, 英國, 日本, 法國, 加拿大和歐盟均發布了人工智慧專項戰略或規劃, 而印度和韓國則發布了腦科學與神經科學相關的專項戰略或規劃, 其他國家如德國, 意大利, 俄羅斯, 沙地阿拉伯, 南非, 澳大利亞, 阿根廷和巴西, 雖未發布人工智慧專項戰略或規劃, 但是在其他的政府戰略檔案中均提及了人工智慧技術, 並將其作為重點發展領域之一.
從內容層面看, 中國資訊通信研究院發布的《全球人工智慧產業地圖》顯示, 美國在人工智慧領域重點布局基礎理論, 核心平台, 應用技術和優勢企業發源地;加拿大則主要關注技術創新孵化, 人才培養和商業化落地;德國著重發展智能製造技術;英國在學術研究, 創業創新和應用技術創新方面比較活躍;中國則側重學術研究, 產業化實現和應用先行, 基礎理論和核心技術方面也在快速跟進.
從資本層面看, 中國電子學會發布的《新一代人工智慧發展白皮書》顯示, 截至2017年, 全球人工智慧領域融資總額持續增長但增速放緩, 資本市場當下力捧的熱點, 集中在深度學習, 映像視頻識別和文本識別領域. 2017年國內人工智慧投資金額再創新高, 達到10.3億美元, 在美國巨頭企業爭相構建差異化核心競爭力的同時, 我國初創企業表現頗為活躍.
中國資訊通信研究院的王沖鶄博士認為, 各個國家的布局皆是基於自身基礎和優勢的考量, 並不存在 '最佳布局' 的說法.
不過, 從研發人力資源和基礎研究經費方面來看, 各國在人工智慧領域的水平還是分出了高下. 在這方面, 《G20國家科技競爭格局之辯——人工智慧專題》報告稱, 目前已經形成了 '美國一家獨大, 英國, 印度和加拿大等緊隨其後, 中國尚有差距' 的競爭局面, 相較美國, 中國的人工智慧技術人才儲備, 學術研究, 產業研發力量, 經費資助等仍有一定差距.
構建生態何所望
由於人工智慧發展迅速, 研究者們很難預測當下各個國家的布局具體會對未來發展產生什麼樣的影響, 但他們都篤定地異口同聲: 應該重視人工智慧生態的構建.
劉細文說: '單一技術的突破不能帶來行業和整體社會的變化, 我們需要系統性的突破與變革. ' 他以互聯網發展的生態建設來類比解釋, 資訊社會從上世紀80年代就已經預見, 但真正形成依賴的是互聯網的出現, 互聯網的生態建設從最初的探索使用, 到廣泛使用, 到加強監管, 再到形成國際範圍的競爭, 經曆了一個漫長的體系化過程.
他表示: '人工智慧也會是這樣, 但它的生態發展會比互聯網更複雜. 如果說互聯網是一個虛擬社會, 人工智慧生態就是一個虛擬與現實融合的產物. '
值得慶幸的是, 儘管人工智慧涉及的學科知識相當廣泛, 角色分工各有不同, 但各種背景的從業者都注意到了生態設計的重要性, 並且對其有一些前瞻性的思考.
中國科學院文獻情報中心副研究員韓濤認為, 人工智慧生態的構建根基在於基礎理論研究. 翻閱人工智慧領域的經典理論和經典演算法, 韓濤說: '我國跟進人工智慧浪潮的速度非常快, 但是我們需要反思自己的後勁兒如何. '
王沖鶄從產業發展的角度分析, 我國人工智慧的發展, 現階段應該注重關鍵平台, 即開源框架等的建設. 她強調, 平台建設已經成為各國構建人工智慧生態的焦點.
'開源框架在人工智慧中的作用就相當於安卓系統之於移動互聯網' , 據她了解, 這一思路是在業內得到廣泛認可的. 有機構預測, 未來60%以上的人工智慧應用都需要在平台上生長起來, 王沖鶄相信平台將會成為人工智慧生態的核心要素.
除此之外, 業內人士廣泛認可的構建人工智慧創新體系的生力軍則是——人才. 企業和高校作為人才的需求和供給方, 都明顯感受到了人才問題在人工智慧生態建設中的緊迫性.
科大訊飛戰略合作總監潘榕博士表示, 構建開放協同的人工智慧科技創新體系, 需要把高端人才隊伍建設作為人工智慧發展的重中之重. 潘榕希望, 政府的落戶政策等能夠向人工智慧人才傾斜, '這有利於企業在全球範圍內吸引高精尖人才, 在原有產學研布局的基礎上, 進一步擴大並完善源頭技術布局' .
作為國內最早研究人工智慧的高校之一, 浙江大學經曆了人工智慧從冷到熱的過程. 該校計算機學院副院長, 浙江大學人工智慧研究所所長吳飛認為, 在當前形勢下, 設置人工智慧本科專業迫在眉睫. 近期, 北京航空航天大學, 浙江大學等多所高校一起向教育部提出設置人工智慧本科專業的申請. 他說: '以前我們有學數學的學生, 學計算機的學生, 學控制的學生, 但現在我們需要把這3個學生 '合成' 一個學生來培養. '
就吳飛的觀察來看, 人工智慧生態建設需要四類人才. 第一類是掌握前沿理論和技術的頂尖人才, 他們將推動人工智慧技術模式或者計算方式發生重大轉變. 第二類是專業技術型人才, 他們可以用人工智慧的技術和方法構建出一個一個系統. 第三類屬於 '人工智慧+X' 的交叉應用人才, 能夠將人工智慧技術應用到不同的場景中. 第四類是人工智慧倫理, 制度建設方面的人才, 比較偏人文學科. '這四類人才都是急需的, 但就需求量來看, 最主要的還是第二類和第三類人才. ' 吳飛說.
中國以何顯鋒芒
綜合人工智慧領域中各種角色所面臨的機遇和挑戰, 我國近幾年相繼發布了《 '互聯網+' 人工智慧三年行動實施方案》《新一代人工智慧發展規劃》和《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃》等政策性檔案, 從戰略層面引領人工智慧發展.
吳飛將這些檔案的指導思想總結成了一句話: '三步走, 四大任務, 五大智能技術方向. '
'三步走' 指我國在人工智慧領域定下的三個階段性發展目標, 即2020年人工智慧總體技術和應用與世界先進水平同步, 2025年部分領先, 2030年成為世界人工智慧創新中心. '四大任務' 指構建科技創新體系;把握人工智慧技術屬性和社會屬性高度融合;人工智慧研發攻關, 產品應用和產業培育 '三位一體' 推進;以及滿足支撐國家發展的任務. '五大智能技術方向' 分別是大數據智能, 群體智能, 跨媒體智能, 混合增強智能和自主無人系統.
劉細文認為, 在這些戰略的基礎上, 在具體實施中還需要特別關注以下幾方面的問題.
首先是關注科研成果產業轉化與融合. 相比於其他科研領域, 人工智慧是一個帶動性很強的領域, 更加具備 '邊研究邊應用, 邊應用邊深化' 的特點.
第二是補齊原始創新研究能力弱的短板. 無論是搶佔當下技術高地還是預測未來發展的技術路徑, 基礎研究都是需要加強投入的關鍵領域.
第三是在科技體制和機制層面統籌攻關. 劉細文認為, 百花齊放的局面確實體現出活躍的一面, 但也容易造成投入分散, 難以在某一方向形成更強的競爭力.
第四是關於人工智慧技術的使用規則建設問題. 比如, 目前國際學界對不得將人工智慧技術用于軍事目的有了基本共識, 但還需要全社會建立完善的治理規則.
事實上, 從各國的布局和各種分析就可以看出, 不同國家和不同背景的從業者都對該如何發展人工智慧提出了相應的見解. 而群雄爭霸, 最終鹿死誰手, 我們等待時間來給出答案.