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人工智能需要翻越三道坎

2017-06-08 08:03 来源:人民日报 张意轩 王 威

  插画:人民视觉

最近,人工智能铆足了劲儿,频刷“存在感”:

  中国棋手柯洁大战AlphaGo的硝烟还没散尽,学霸君公司的智能教育机器人Aidam就与多位往届高考状元PK,挑战今年的高考题。此前,微软虚拟机器人“小冰”还出版了人类历史上首部100%由人工智能创作的诗集。

  “互联网只是前菜,人工智能才是主菜”,在日前举行的2017百度联盟峰会上,百度公司董事长兼首席执行官李彦宏直言,“未来百度将不再是互联网公司,而是一家人工智能公司”。

  不过对很多人来说,人工智能可能还是个熟悉的陌生人,它将带来哪些影响?要到达未来,还要翻越哪些山冈?

  人工智能像燃料

  与产业深度结合

  1997年5月,IBM的计算机程序“深蓝”在正常时限的国际象棋比赛中首次击败了当时世界第一的棋手加里·卡斯帕罗夫。20年后,新一代人工智能AlphaGo又将柯洁、李世石等顶尖围棋高手斩落马下。

  除了在刷屏的新闻中认识人工智能,很多人对它的了解源自荧屏:在《黑客帝国》《终结者》等电影作品中,人工智能被塑造成功能强大的形象;在电视综艺中,百度“小度”、搜狗“汪仔”等各显神通,与人类交流、竞技,甚至成为节目“主咖”。

  “人工智能看上去这两年才火,事实上多年来一直有人在背后做研究”,在微软亚洲研究院副院长刘铁岩看来,人工智能早已渗透到人们生活的方方面面:从搜索引擎到物流仓储背后的网点规划,从人脸识别到机器翻译、语音识别,无不与人工智能密切相关。在手机中,实现了个性化推荐的新闻App、会“智能美颜”的修图软件、可以对话的“小冰”“小娜”、Siri……这些功能,也都受益于人工智能的发展。

  这一波人工智能的研究应用被业界称作“第三次浪潮”。在人工智能诞生至今的61年里,曾经的两次热潮都最终陷于沉寂。在业内人士看来,这次浪潮有些不一样。

  “这次一定是更加稳健的”,刘铁岩说,“人工智能像燃料一样,与各个产业深度结合,有着比以往更多的、实际落地的应用场景。”

  “数据的爆炸式增长、计算能力的飞跃、深度学习算法的突破,是这一次人工智能爆发的三大要素。”商汤科技CEO徐立表示,“人工智能的突破其实和产品落地密切相关,它可以快速带来行业的爆发。新的技术需要与应用相结合才能够得到验证,当人工智能发展到超越人的水平后,将带来生产效率的大幅度提升,同时催生新的行业和应用。”

  热捧背后存隐忧

  “网红”需要冷思考

  人工智能迅速发展的背后,有着来自政府、企业、资本的多重推力。

  2015年7月,国务院发布了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》,“互联网+人工智能”被列为11项重点行动之一;2017年3月,人工智能首次写入《政府工作报告》。在国际上,英、美、韩、日等也纷纷布局人工智能,一系列扶持政策相继出台。

  2013年,百度成立全球首家深度学习研究院;在2017百度联盟峰会上,李彦宏明确表示将人工智能作为百度的核心战略;Facebook、谷歌等巨头也不约而同提出了“人工智能优先”的战略转变;在计算机视觉、语音识别等垂直领域,商汤科技、科大讯飞等企业成绩瞩目。“目前无论是大公司还是小公司,都在积极拥抱人工智能”,徐立说。

  在创投领域,人工智能尤其受到资本的重视,甚至引发疯狂追捧。互联网数据和咨询公司IT桔子近日发布的《人工智能产业分析与创业投资盘点》收录了467家AI企业和636起投资事件,其中,人工智能总获投率为67.65%,高于其他行业2—3倍。过高的热度让刘铁岩觉得,人工智能俨然已经成了一个“网红”,一些企业所谓的调整战略其实是资本市场倒逼的。

  当然,与此前的互联网发展中曾出现过的“风口”带来“泡沫”一样,与方兴未艾所伴随的,无序与重复投资、过热与概念包装等问题,在人工智能创投领域也已显现出来。

  徐立直言,国内人工智能创业大多扎堆在应用层面,创业者使用开源算法,找到某个垂直领域便套上“人工智能”概念扎进去,但真正从算法层出发做“原创技术”的人并不多。“而这块才是核心,是最需要厚积薄发的。”

  对于这些隐患,易观智库资深分析师薛永峰强调,人工智能还处在比较初级的发展阶段,花些时间“冷思考”尤为重要。

  三大门槛待翻越

  瓶颈即主攻方向

  需要多久的积淀,人工智能才能告别初级阶段,迎来大规模的爆发?专家们也承认,还有不少瓶颈待突破。

  瓶颈之一来自对大数据和计算的过度依赖。想让机器像人类那样思考,就必须“喂”给它天量数据。“必须依赖大数据、大计算,导致现阶段很多人工智能过于重量级”,在刘铁岩看来,“这种依赖是笨拙的,未来应当有更多轻量级的人工智能产生”。

  瓶颈之二来自人工智能的“黑箱”——当下人工智能做出的决策就像封闭的黑箱子一样不可预测。“在人脸识别系统中,如果一些人能够识别而另一些无法识别,研究员可能无法回答为什么,因为这是机器从数据中学习得来的,背后的逻辑并不清晰”。徐立还举了另一个无人车的例子描述这种尴尬:“无人驾驶超越人的准确率是很可能的,但难点在于你不知道它什么时候会撞墙。”

  另一个瓶颈在于不成熟的行业生态。这在一定程度上制约了人工智能的发展。薛永峰提醒,要防范出现数据孤岛化、研发孤立化的问题。“人工智能的一些技术专利主要掌握在大公司手中,数据资源难以全面放开。在语音识别、无人驾驶等诸多领域,很多团队各做各的,没有融会贯通。”而在一些传统行业中,数据积累的规范程度和流转效率,还远远达不到能够发挥人工智能技术潜能的程度。

  不过徐立认为,这些缺陷“与其说是瓶颈,不如说是未来的主攻方向”。

  就国内而言,人才储备方面还相对薄弱。来自领英的数据显示,全球范围内,人工智能专业人才有195万,中国只占2%,排名第七。“人工智能工程师和应用型人才都存在缺口,我们的教育体系应该与时俱进,在课程设置上面与发展需求配套”,刘铁岩说。

  值得庆幸的是,人工智能发展进程中,许多进步和改变已扎实可见。

  亚马逊、谷歌、Facebook、IBM和微软已于去年9月宣布成立非营利的人工智能合作组,为研究人员提供可供讨论和参与的开放式平台。今年4月,百度也正式发布阿波罗计划,把自己所积累的自动驾驶技术开放给业界,以期进一步降低研发门槛,与产业链各环节共同促进自动驾驶技术的发展和普及。

  “这是一场既有主动脉又有毛细血管的技术革命,其意义可能不亚于今天的互联网和移动互联网。因此急不得,未来要一步步走”,薛永峰说。

(责任编辑:王蔚)

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