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人工智能“衰落”?專家表示尚處于“序幕”

五度易鏈 2020-06-29 5603 0

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資本熱潮降溫,人工智能(AI)人才短缺,創業公司倒閉、產業落地困難……人工智能發展面臨諸多困境,一些觀察者因此發出“人工智能開始走向‘衰落’”的聲音。 果真如此嗎?在近日召開的2020北京智源大會上,多位專家對人工智能的前景表示看好:“AI春天,正當時。”

【產業鏈圖譜 | 人工智能產業鏈圖譜_人工智能產業鏈全景圖】

【研究報告 | 人工智能行業研究報告】

資本熱潮降溫,人工智能(AI)人才短缺,創業公司倒閉、產業落地困難……人工智能發展面臨諸多困境,一些觀察者因此發出“人工智能開始走向‘衰落’”的聲音。

果真如此嗎?在近日召開的2020北京智源大會上,多位專家對人工智能的前景表示看好:“AI春天,正當時。”

中國科學院院士張鈸認為:“AI的發展還處于序幕階段,還沒有解決符號基礎問題,也還沒有涉及‘智能’的根本問題。”

距離“智能”還很漫長

近年來,人工智能飛速發展,從“實驗”走向“實用”,從AI事業的“羞于”表達到“引以為傲”。然而真正將人的智慧賦予機器,讓機器站在人的肩膀上學習,道阻且長。

張鈸表示:“現有AI系統不安全、不可靠、不可解釋、不容易擴展,對此,我們必須加強AI相關基礎研究,道路還很漫長。”

對此,中國工程院院士高文也指出,“對比人腦,現有AI系統的效能還不夠高。對此,研究者應該去做其他人沒有做過的東西,嘗試讓機器對知識有繼承。”

AI如何突破重圍,圖靈獎得主John Hopcroft 認為:“現在的AI研究還是基于提出的問題來尋找解決方案的模式,未來十年,AI技術的突破口并不在計算機科學界,而是取決于工程、生物、語言學等領域的突破。這些突破能讓人工智能解決更多問題。”

對于下一代AI技術應該具備哪些特點,高文認為:“首先是可解釋的人工智能,其次是高效的人工智能,即追求超越人類精度的同時,我們是否需要付出巨大的算力,這是下一代人工智能需要考慮的必要因素。”

AI領域探路途中,有成績也有挫折,不能取得成績就唱好,遇到挫折就唱衰。人們的過度期待反而使得人工智能浪潮看起來似乎在衰退,實際上,人工智能的浪潮是“一浪更比一浪高”。

“我對AI的前景十分看好。”創新工場創始人李開復說,“未來整個行業都可以與AI對接,并從傳統的‘AI+’形式向‘+AI’形式轉變。過去‘AI+’主要從一個切入點擴展到更多應用中,不斷滾動成為潛在的平臺。未來,傳統行業以行業平臺為驅動,AI作為重要輔助技術,‘AI+’將有更大的機會。”

“AI的春天剛剛開始,尤其從物聯網的角度來看,有很多應用場景沒有發揮出AI的能力,隨著產品和智能場景的創新,將會帶來更多的技術創新。” 小米集團副總裁崔寶秋表示,“AI的春天能持續多久,在于我們所有從業人員的呵護。”

還需開疆拓土

人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量,加快發展新一代人工智能是我國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的關鍵。

實際上,深度學習作為我國近年來人工智能發展的重要突破,還有很多技術紅利。康奈爾大學教授Bart Selman認為:“中國的人工智能研究領域不能太狹隘,不能局限于現有的問題或是已經被普遍研究的領域,比如深度學習,而應該去開拓新的領域,那可能才是突破口。”

百度集團CTO王海峰認為:“人工智能對知識的挖掘和利用將是重要的突破方向。此外,人工智能還將在小樣本、低能耗的的學習領域,人工智能‘軟硬一體化’方向,以及與其他應用場景深度融合方面有所突破。”

崔寶秋對此表示認同,他補充道,開源也是未來人工智能的一大變量,它不僅是代碼的開源,更是數據的開源、知識的共享。

在曠視科技公司首席科學家孫劍看來,目前熱門的“自監督學習”將會是很好的研究方向,不用標注數據就能學到一樣好甚至更好的特征,將對實際應用產生非常積極的影響。

孫劍還指出,機器學習訓練所需的數據往往分散在各行各業,很難拿到,如果能在數據安全訓練方面取得進展,為人工智能提供一個高安全、高可信的機器學習環境,將有助于真正發揮數據的價值和作用。

“人工智能發展主要靠技術推、需求拉,好的技術要由好的創業者推到產品市場,再由好的需求來拉動。”奇績創壇創始人陸奇提出,“未來十年,還需要進一步打通數據孤島,數據的互通將大規模地驅動人工智能產業化的發展。此外,我們還應該逐步代替進口,建設我國自己的技術生態、產業生態。”

人才“家底”入不敷出

不斷積累“人才紅利”,是人工智能保持競爭優勢的關鍵,也是近年來急需突破的困境。

John Hopcroft對此表示:“人工智能要想突破,各個領域的教育和人才培養是最重要的。”

據6月24日工業和信息化部人才交流中心發布的《人工智能產業人才發展報告(2019-2020年版)》顯示,當前我國人工智能產業內有效人才缺口達30萬,特定技術方向和崗位上供需失衡比例尤為突出。

此外,我國人工智能人才還面臨高端工程師、頂尖學者稀缺,聚集效應弱的困境,這也導致我國人工智能領域創新能力薄弱。

“我國AI人才是短缺的,我們應該創造更多的機會讓海外頂級的科學家、工程師回來。” 李開復表示,“國內高校更側重于研究型人才的培養,缺乏應用型人才培養。”

陸奇對此表示認同,“目前國內大專院校培養的人才實際操作能力相對較弱。我們需要把更多創新文化引入大專院校,使他們成為運營能力強、專業能力強,能把技術、產品及客戶需求有機結合的人才。”

除加強高校人才培養外,陸奇還指出,在企業“技能大學”學習同樣重要。學生應該更多投身于大公司、大項目中,在現實場景中鍛煉實操能力。

孫劍表示:“學生一定要打好基礎,同時要全方面地培養科研素質,不迷信權威,勇于挑戰前沿智慧。對于剛畢業的同學而言,快速進步最好的方法之一就是找到好的研發環境,與經驗豐富的同學和好的企業同行。”

美團首席科學家夏華夏也指出:“高校教師要多跟產業界合作,產業界有很多真實場景和大量真實數據,是時候將學校里對人工智能理論方面的積累應用到真實場景中了。”

“未來,AI在理論研究、技術開發、產業發展上都具有非常廣闊的前景,只要認準方向、堅定去做,就一定會有收獲。”王海峰說。

來源:中國科學報 作者:田瑞穎

 

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