人工智能時代來臨

王瑩

阿爾法圍棋機器人與韓國棋手李世石的“人機大戰(zhàn)”被稱作“人工智能發(fā)展的里程碑事件”。專家和業(yè)內(nèi)人士認為，未來“阿爾法圍棋”的“深度學(xué)習(xí)”“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”等算法可能在生產(chǎn)、生活領(lǐng)域發(fā)揮重大作用。

人工智能突破連連

專家指出，我國在人工智能各分支領(lǐng)域研究成果較多但實際應(yīng)用少，科研項目多但橫向合作少，模仿追趕多而創(chuàng)新引領(lǐng)少，建議進一步整合資源，根據(jù)未來行業(yè)趨勢，進行超前研究和重新布局，搶抓“人工智能紅利”。

“人機大戰(zhàn)”以人工智能擊敗人類棋手令人驚訝。中科院自動化所研究員、復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍坦言，“阿爾法圍棋”研發(fā)短短幾年，是一個重要的技術(shù)突破，標(biāo)志著人類已迎來以機器人和人工智能為核心的“新IT”智能技術(shù)和智能產(chǎn)業(yè)的新時代。

中國機器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟董事長曲道奎認為，比賽的勝負并不重要，“人機大戰(zhàn)”表明人工智能已到從‘機器向‘人轉(zhuǎn)變的實質(zhì)性拐點。隨著計算能力、網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、感知系統(tǒng)等技術(shù)的發(fā)展，人工智能從過去的計算智能、感知智能過渡到認知智能，有了更豐富的判斷、“思考”和“學(xué)習(xí)”能力，人工智能時代離我們越來越近。

專家認為，人工智能包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理等分支技術(shù)，未來可在生產(chǎn)生活各個領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。

王飛躍說，“阿爾法圍棋”的“深度學(xué)習(xí)”算法，可迅速搜索和優(yōu)化問題的處理，這意味著未來整個系統(tǒng)、整個工廠，甚至整個城市的決策優(yōu)化問題可以利用“阿爾法”的思路去解決，軟件定義的系統(tǒng)、工廠、城市將成為現(xiàn)實，大數(shù)據(jù)真正成了原料，數(shù)字化的經(jīng)驗、案例、預(yù)演成為生產(chǎn)力，計算實驗與計算優(yōu)化成為管理的“新常態(tài)”。

與此同時，人工智能發(fā)展機遇與挑戰(zhàn)并存。曲道奎認為，發(fā)展人工智能也需考慮技術(shù)的雙刃劍作用。一方面，我們要加快進程，更好讓技術(shù)為人類服務(wù)；另一方面，要避免技術(shù)的負面作用，人工智能是否會失控，還要考慮其對社會的倫理道德、法律帶來的挑戰(zhàn)等。

中國科學(xué)院沈陽自動化研究所研究員鄭澤宇說，人工智能的安全問題，是一個新課題?！皬难邪l(fā)者的角度來說，不太會考慮產(chǎn)品安全的問題，以免降低研發(fā)進度。但會‘學(xué)習(xí)人類情緒的機器人到底會不會產(chǎn)生情緒，做出人指令以外的事情，需要有相關(guān)的安全專家進行預(yù)估?！?/p>

發(fā)展面臨多重挑戰(zhàn)

人工智能來勢迅猛，應(yīng)用廣泛，但我國相關(guān)理念及技術(shù)與國外仍存在一定差距，發(fā)展上面臨多重挑戰(zhàn)。

東北大學(xué)人工智能與機器人研究所所長吳成東說，檢索可以發(fā)現(xiàn)，中國人在人工智能領(lǐng)域?qū)懙奈恼露?，但一到專利、一到產(chǎn)品上，又比國外落后了。

“成果轉(zhuǎn)化要花大量的時間和金錢，目前的考評機制不鼓勵科研人員做這些，成果轉(zhuǎn)化上也沒有形成企業(yè)參與的良性機制?！眳浅蓶|說。

另外，人工智能是交叉學(xué)科，涉及到認知、生物、社會倫理、圖像識別、語音處理等分支，當(dāng)前我國科研團隊不少，但因缺乏整合往往是各研究各的，研發(fā)成果難以共享和充分利用。

“我是做圖像處理的，不太會去關(guān)注別的，跟其他課題組沒有交流。可能做核心算法的課題組有新的發(fā)現(xiàn)，我們只能等別人做完了，看到公開發(fā)的論文才知道?！编崫捎钫f，人工智能的各個子課題組之間需要交流，但現(xiàn)在并不多。

吳成東認為，人工智能技術(shù)很多是需要鉆研10年、20年，大家形成一個梯隊研究才能有重大成果，而國內(nèi)現(xiàn)在大多是三五年完成一個項目，很多成果是階段性的，沒有得到有效延續(xù)。

中科院沈陽自動化研究所機器人學(xué)國家重點實驗室研究員叢楊則認為，目前，我國的原始創(chuàng)新不多，主要是自主創(chuàng)新意識、能力仍存不足，當(dāng)前的科研體制、試錯機制和科研經(jīng)費使用上，一定程度限制了科研人員創(chuàng)造性的發(fā)揮。

叢楊認為，我們在圖像處理，視覺，語音處理方面，不比國外差，一些技術(shù)甚至有超前性，但機器人關(guān)鍵零部件、相機成像芯片等基礎(chǔ)研究存在問題。基礎(chǔ)研究和應(yīng)用基礎(chǔ)研究還需加強。

強化重點領(lǐng)域研發(fā)

專家指出，“人機大戰(zhàn)”給我國人工智能發(fā)展敲響警鐘。不管在國家還是企業(yè)層面，需要抓住機遇，根據(jù)未來行業(yè)趨勢，進行超前研究和重新布局。希望政府進一步支持企業(yè)加強行業(yè)基礎(chǔ)性研究，整合資源在智能車、智能醫(yī)療等領(lǐng)域集中攻關(guān)，在“智能化革命”中獲得更多“機器人紅利”。

專家建議：

集中資源在重點領(lǐng)域攻關(guān)?！鞍柗▏濉钡拈_發(fā)公司DeepMind已宣布將進一步探索人工智能在醫(yī)療、機器人以及手機等領(lǐng)域的應(yīng)用。在與倫敦皇家自由醫(yī)院的合作試點中，DeepMind Health開發(fā)了名為Streams的軟件，幫助臨床醫(yī)生更快地查看醫(yī)療結(jié)果，并優(yōu)化對病人的治療方案。

建議針對未來全球高端的、人工智能領(lǐng)域的競爭，從國家層面出臺大的科研支撐計劃，科研創(chuàng)新計劃等，進行頂層規(guī)劃，組織專門團隊在重點領(lǐng)域集中攻關(guān)突破。

打破研發(fā)壟斷，放開市場，鼓勵大眾參與人工智能技術(shù)創(chuàng)新。建議在部分人工智能項目研發(fā)上，通過國家立項、市場招標(biāo)進行，同時搭建人工智能基礎(chǔ)平臺，集中大規(guī)模服務(wù)器開放使用，鼓勵大眾在這個平臺上做試驗、搞創(chuàng)新，充分調(diào)動企業(yè)和研究人員的積極性，充分鼓勵萬眾創(chuàng)新。

加強科技成果轉(zhuǎn)化，強化企業(yè)和科研院所的合作?？蒲腥藛T說，政府應(yīng)積極引導(dǎo)央企、國企與高校、科研院所緊密合作，各司其職，共同跑完科技成果轉(zhuǎn)化最后“一公里”，并進一步加強科研機構(gòu)的專利保護工作。