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[導(dǎo)讀]“目前強(qiáng)人工智能還比較遙遠(yuǎn),弱人工智能是應(yīng)用的主流?!?0月31日,在北京智源人工智能研究院主辦的2019北京智源大會(huì)上,科技部副部長(zhǎng)李萌在致辭中指出,行業(yè)內(nèi)對(duì)于人工智能有“泛化”和“神化”的傾向。

曾經(jīng)備受追捧的人工智能,如今開(kāi)始進(jìn)入冷靜期。和其他產(chǎn)業(yè)一樣,人工智能行業(yè)也歷經(jīng)了巨頭和資本蜂擁入場(chǎng)的階段。

“目前強(qiáng)人工智能還比較遙遠(yuǎn),弱人工智能是應(yīng)用的主流。”10月31日,在北京智源人工智能研究院主辦的2019北京智源大會(huì)上,科技部副部長(zhǎng)李萌在致辭中指出,行業(yè)內(nèi)對(duì)于人工智能有“泛化”和“神化”的傾向。

事實(shí)上,人工智能盡管成為近年來(lái)的科技高頻詞,但這并不意味著它已經(jīng)來(lái)到了成熟期和收獲期。智源研究院院長(zhǎng)黃鐵軍指出,在當(dāng)前人工智能發(fā)展的熱潮中,應(yīng)該清醒認(rèn)識(shí)到目前人工智能還處于起步階段,應(yīng)該面向人工智能未來(lái)發(fā)展,深耕細(xì)作,把基礎(chǔ)打牢。

AI市場(chǎng)漸趨沉穩(wěn)

一年半前,智源研究院理事長(zhǎng)張宏江在接受媒體采訪時(shí)稱“中國(guó)人工智能行業(yè)已具備堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)”。今天,張宏江再提中國(guó)人工智能行業(yè)發(fā)展時(shí)指出,行業(yè)內(nèi)對(duì)人工智能的能力和限制有了更加深入的認(rèn)識(shí),對(duì)人工智能的投資也顯得更加冷靜。

安信證券研報(bào)指出,隨著資本市場(chǎng)對(duì)人工智能認(rèn)知的不斷深入,投資市場(chǎng)對(duì)人工智能的投資也日趨成熟和理性。自2018年以來(lái),盡管人工智能行業(yè)的投融資金額仍不斷增加,但投融資頻次有所放緩。

除了資本市場(chǎng),學(xué)術(shù)界也不例外。“我們的學(xué)術(shù)界和其他行業(yè)一樣,容易一窩蜂沖上去,一個(gè)課題非常熱的時(shí)候大家都往前涌。”在接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道等媒體采訪時(shí),張宏江表示,“但是過(guò)去兩年,這種狀態(tài)有了很大的改善。”

在張宏江看來(lái),近兩年來(lái)中國(guó)人工智能學(xué)者的成就和參與度更加顯著,并開(kāi)始考慮更加核心的問(wèn)題,對(duì)于深度學(xué)習(xí)的局限性會(huì)有更深入的研究,探討一些新的機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。

過(guò)去三年我們總會(huì)強(qiáng)調(diào),人工智能是賦能的技術(shù),它的核心價(jià)值在于幫助我們的產(chǎn)業(yè)提高效能。”張宏江表示,“人工智能可以讓汽車自動(dòng)行駛,利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)更快、更準(zhǔn)確地識(shí)別人臉,在金融反欺詐、征信等方面,人工智能也取得了一系列的進(jìn)步。”

此外,隨著新興技術(shù)的發(fā)展,人工智能也迎來(lái)了新的契機(jī)。10月24日,中共中央政治局就區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行集體學(xué)習(xí),隨之引發(fā)區(qū)塊鏈超級(jí)風(fēng)口。而針對(duì)“區(qū)塊鏈和人工智能結(jié)合發(fā)展”的猜想,亦火熱起來(lái)。

不過(guò),張宏江告訴21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者,“在我看來(lái),區(qū)塊鏈更多是一個(gè)技術(shù)和應(yīng)用的結(jié)合。在人工智能這塊,需要研究和突破的問(wèn)題還很多。”張宏江如此說(shuō)道。

短板依然明顯

盡管中國(guó)人工智能行業(yè)在過(guò)去兩年取得了許多進(jìn)步,但不可否認(rèn)的是,中國(guó)在人工智能方面還存在許多短板。

中國(guó)工程院院士、智源研究院學(xué)術(shù)委員會(huì)委員高文指出,與發(fā)達(dá)國(guó)家相比,中國(guó)在AI基礎(chǔ)理論和原創(chuàng)算法上的差距仍然較大,高水平人才不足,高端芯片、關(guān)鍵部件和高精度傳感器等基礎(chǔ)也相對(duì)薄弱,未形成具有國(guó)際影響力的人工智能開(kāi)源開(kāi)放平臺(tái)。

同時(shí),盡管中國(guó)在面向特定應(yīng)用領(lǐng)域建立人工智能開(kāi)放平臺(tái),但在機(jī)器學(xué)習(xí)等通用開(kāi)源算法平臺(tái)方面的布局不夠,因而對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈的帶動(dòng)性和國(guó)際影響力不足。

21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者了解到,目前國(guó)內(nèi)也有諸如百度飛槳等深度學(xué)習(xí)類人工智能開(kāi)放平臺(tái),但這些企業(yè)都是在部分垂直領(lǐng)域有所突破、缺乏聚合,與國(guó)際開(kāi)源社區(qū)的典范——GitHub相比,還有非常大的差距。

“當(dāng)前國(guó)內(nèi)在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)理論及應(yīng)用,與世界其他國(guó)家仍有差距,這種差距很大程度上是由于后勁不足。”張宏江分析稱,“智源研究院希望逐漸縮小這個(gè)差距,建立起一個(gè)高地,無(wú)論是首席科學(xué)家、智源學(xué)者或是青年科學(xué)家,通過(guò)這三層梯隊(duì)將中國(guó)最好的一批人工智能人才聚集起來(lái)。”

在人才短板上,高文指出,截至2017年底,中國(guó)人工智能高水平人才不及美國(guó)的五分之一,且人工智能企業(yè)的領(lǐng)軍人才主要依賴海歸,本土培育的高水平人才嚴(yán)重不足。

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