人工智能機遇與挑戰(zhàn) 聽聽專家怎么說

科技日報
佚名
8日,李開復(fù)再次刷屏。當(dāng)天,北京前沿國際人工智能研究院在京成立,創(chuàng)新工場董事長李開復(fù)任首任院長。 “當(dāng)前,很多人把人工智能當(dāng)做科幻中的強人工智能(簡稱AI),即達到人腦的能力。然而,未來十幾年,最...

8日,李開復(fù)再次刷屏。當(dāng)天,北京前沿國際人工智能研究院在京成立,創(chuàng)新工場董事長李開復(fù)任首任院長。

“當(dāng)前,很多人把人工智能當(dāng)做科幻中的強人工智能(簡稱AI),即達到人腦的能力。然而,未來十幾年,最大的機會一定是所謂的弱人工智能,也就是說完全不需要達到人腦的所有功能。”在“2018北京人工智能產(chǎn)業(yè)高峰論壇暨北京前沿國際人工智能研究院成立大會”上,李開復(fù)如是說。

當(dāng)前,人工智能已成全球追逐的焦點,中國究竟該如何發(fā)展,機遇與挑戰(zhàn)何在?

即使是弱AI 也蘊藏著巨大變革

人工智能要想完全達到人腦的所有功能是非常困難的,李開復(fù)表示,今天所講的人工智能,簡言之,是在某一特定領(lǐng)域,用大量數(shù)據(jù)來做出比人更精確的判斷,來創(chuàng)造價值、創(chuàng)造效率,能夠解放人類不必做重復(fù)性工作,而是做更有創(chuàng)意、更有愛的工作。

“今天的人工智能僅僅是一種工具,但僅僅是弱AI,也將帶來巨大的變革與機會。”李開復(fù)說,有機構(gòu)保守預(yù)測,中國2030年GDP約38萬億美元,其中7萬億美元是AI帶來的。

在李開復(fù)看來,人工智能將滲透到全世界的每一個產(chǎn)業(yè),其發(fā)展大概會經(jīng)歷四波浪潮,第一波是互聯(lián)網(wǎng)浪潮,第二波是把已有數(shù)據(jù)拿來訓(xùn)練,讓人工智能模型提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),過去講互聯(lián)網(wǎng)+,未來一定是AI+,因為不是每個企業(yè)都可以互聯(lián)網(wǎng)+,但用AI+很多行業(yè),1+1一定會等于或大于3或4。第三波是創(chuàng)造新的數(shù)據(jù),第四波是自動化的AI。

“這四波浪潮不是一波接一波發(fā)生,而是同時發(fā)生。第一、二波是把已有數(shù)據(jù)激活,把藍領(lǐng)重復(fù)性工作取代,第三、四波則是創(chuàng)造新的數(shù)據(jù),把白領(lǐng)的重復(fù)性工作取代。”李開復(fù)說。

中國要發(fā)展AI 專利、人才急需提升

談及中國發(fā)展AI的優(yōu)勢,李開復(fù)認為,主要表現(xiàn)在三個方面:一是學(xué)術(shù)水平提升,優(yōu)質(zhì)論文華人比例達42.8%;二是巨大市場和數(shù)據(jù)量;再就是國家政策的支持。然而,不容否認,中美人工智能產(chǎn)業(yè)落差依然很大,主要表現(xiàn)在人才、專利、資本方面。

“這其中,投資額和AI公司數(shù)量通過企業(yè)努力是可以達到的。個人擔(dān)憂的是,專利數(shù)量還是遠遠落后美國,在專利背后隱含著頂級的研究,所有AI論文,如《自然》《科學(xué)》 這些頂級論文、科研專家,美國還是居上。而且,我國AI工程師的數(shù)量、科學(xué)家也不足,在這方面要力爭上游。”李開復(fù)說。

正是基于此,北京前沿國際人工智能研究院應(yīng)運而生。研究院按照“1個研究院+N個創(chuàng)新中心+N個科研條件平臺”的三層開放式組織架構(gòu)組建。首批設(shè)立3個創(chuàng)新中心,分別是北京人工智能基礎(chǔ)研究創(chuàng)新中心、北京智慧社會創(chuàng)新中心和北京人工智能專利創(chuàng)新中心,旨在吸引更多的國際人才,廣泛與國內(nèi)外高校合作,打造一流的開放式科研與技術(shù)轉(zhuǎn)化中心。

眾所周知,要發(fā)展人工智能,計算能力和算法是關(guān)鍵。“我們都知道,人工智能中的深度學(xué)習(xí)對計算和數(shù)據(jù)需求很高。以AlphaGo等參與的‘人機大戰(zhàn)’為例,模型的訓(xùn)練往往需要大量的GPU或TPU參與。”中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心副主任遲學(xué)斌說。

為此,中科院特意為研究院搭建了人工智能計算及數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)平臺,目前匯聚了上萬塊GPU卡,很快會增加到數(shù)萬塊。“平臺是基礎(chǔ)設(shè)施,就像高速公路一樣,提供方便的工作平臺,才能使研究人員和工程師將更多的精力放在模型的調(diào)試等方面,從而促進科技成果轉(zhuǎn)化和應(yīng)用更快落地。”遲學(xué)斌說。 (科技日報北京2月8日電)

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