作者:田瑞颖 来源: 中国科学报 发布时间:2020-6-30
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人工智能:正“衰落”还是方“启幕”?

 

■本报见习记者 田瑞颖

资本热潮降温、人工智能(AI)人才短缺、创业公司倒闭、产业落地困难……人工智能发展面临诸多困境,一些观察者因此发出“人工智能开始走向‘衰落’了”的声音。

果真如此吗?在近日召开的2020北京智源大会上,多位专家对人工智能的前景表示看好:“AI春天,正当时。”

中国科学院院士张钹认为:“AI的发展处于序幕阶段,还没有解决符号基础问题,也还没有涉及‘智能’的根本问题。”

距离“智能”还很漫长

近年来,AI飞速发展,从“实验”走向“实用”,从AI事业的“羞于表达”到“引以为傲”。然而真正将人的智慧赋予机器,让机器站在人的肩膀上学习,道阻且长。

张钹表示:“现有AI系统不安全、不可靠、不可解释、不容易扩展,对此,我们必须加强AI相关基础研究,道路还很漫长。”

中国工程院院士高文也指出,“对比人脑,现有AI系统的效能还不够高。对此,研究者应该去做其他人没有做过的东西,尝试让机器对知识有继承。”

AI如何突破重围?图灵奖得主John Hopcroft认为:“现在的AI研究还是基于提出问题来寻找解决方案的模式,未来十年,AI技术的突破口并不在计算机科学界,而是取决于工程、生物、语言学等领域的突破。这些突破能让AI解决更多问题。”

对于下一代AI技术应该具备哪些特点,高文认为:“首先是可解释的AI,其次是高效的AI,即追求超越人类精度的同时,我们是否需要付出巨大的算力,这是下一代AI需要考虑的必要因素。”

在与会专家看来,人们的过度期待反而使AI浪潮看起来似乎在衰退,但实际上,AI浪潮是“一浪更比一浪高”。

“我对AI的前景十分看好。”创新工场创始人李开复说,“未来整个行业都可以与AI对接,并从传统的‘AI+’形式向‘+AI’形式转变。过去‘AI+’主要从一个切入点扩展到更多应用中,不断滚动成为潜在的平台。未来,传统行业以行业平台为驱动,AI作为重要辅助技术,‘+AI’将有更大的机会。”

“AI的春天刚刚开始,尤其从物联网的角度来看,有很多应用场景没有发挥出AI的能力,随着产品和智能场景的创新,将会带来更多的技术创新。” 小米集团副总裁崔宝秋表示,“AI的春天能持续多久,在于我们所有从业人员的呵护。”

AI将在哪些领域开疆拓土

与会专家纷纷表示,未来中国的AI研究,不能局限于现有问题或已经被普遍研究的领域,在数据开源,知识挖掘、利用与共享,自监督学习等方面,AI研究还需开疆拓土。

其中,深度学习作为我国近年来AI发展的重要突破,还有很多技术红利。康奈尔大学教授Bart Selman认为:“中国的AI研究领域不能太狭隘,而应该去开拓新的领域,那里可能才是突破口。”

百度集团CTO王海峰认为:“AI对知识的挖掘和利用将是重要的突破方向。此外,AI还将在小样本、低能耗的学习领域,AI‘软硬一体化’方向,以及与其他应用场景深度融合方面有所突破。”

崔宝秋对此表示认同。他补充道,开源也是未来AI的一大变量,它不仅是代码的开源,更是数据的开源、知识的共享。

在旷视科技公司首席科学家孙剑看来,目前热门的“自监督学习”将会是很好的研究方向,不用标注数据就能学到一样好的特征,将对实际应用产生非常积极的影响。

孙剑还指出,机器学习训练所需的数据往往分散在各行各业,很难拿到,如果能在数据安全训练方面取得进展,为AI提供一个高安全、高可信的机器学习环境,将有助于真正发挥数据的价值和作用。

“AI发展主要靠技术推、需求拉,好的技术要由好的创业者推到产品市场,再由好的需求来拉动。”奇绩创坛创始人陆奇提出,“未来十年,还需要进一步打通数据孤岛,数据的互通将大规模地驱动AI产业化的发展。此外,我们还应逐步建设我国自己的技术生态、产业生态。”

人才缺口如何补

不断积累“人才红利”,是AI保持竞争优势的关键,也是近年来急需突破的困境。

John Hopcroft对此表示:“AI要想突破,各个领域的教育和人才培养是最重要的。”

据6月24日工业和信息化部人才交流中心发布的《人工智能产业人才发展报告(2019—2020年版)》显示,当前我国AI产业内有效人才缺口达30万,特定技术方向和岗位上供需比例失衡尤为突出。

此外,我国AI人才还面临高端工程师、顶尖学者稀缺,聚集效应弱的困境,这也导致我国AI领域创新能力薄弱。

“我国AI人才是短缺的,我们应该创造更多的机会让海外顶级科学家、工程师回来。” 李开复表示,“国内高校更侧重对研究型人才的培养,而缺乏对应用型人才的培养。”

陆奇对此表示认同,“目前国内大专院校培养的人才实际操作能力相对较弱。我们需要把更多创新文化引入大专院校,使学生成为运营能力强、专业能力强,能把技术、产品及客户需求有机结合的人才。”

除加强高校人才培养外,陆奇还指出,在企业“技能大学”学习同样重要。学生应更多投身于大公司、大项目中,在现实场景中锻炼实操能力。

孙剑表示:“学生一定要打好基础,同时要全方面地培养科研素质,不迷信权威,勇于挑战前沿智慧。对于刚毕业的同学而言,快速进步最好的方法之一就是找到好的研发环境,与经验丰富的同学和好的企业同行。”

美团首席科学家夏华夏也指出:“高校教师要多跟产业界合作,产业界有很多真实场景和大量真实数据,是时候将学校里对AI理论方面的积累应用到真实场景中了。”

“未来,AI在理论研究、技术开发、产业发展上都具有非常广阔的前景,只要认准方向、坚定去做,就一定会有收获。”王海峰说。

《中国科学报》 (2020-06-30 第4版 综合)
 
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