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中国人工智能未来 发展的五大战略
本文来源:网络   发表日期: 2017/6/22

一、人工智能:拐 点来临

人工智能是对人的 意识、思维过程进行模拟的一门新学科。似乎在一夜之间人工智能从虚无缥缈的幻想成为了现实。计算机科学家们在机器学习和深度学习领域已取得重大突破,可以赋予机器认知及预测能力。如今在现实世界中,这些系统的应用 已不鲜见。

●回顾变革前的简 史

人工智能意为机器 对人脑思维认知功能的模拟。这一概念长期以来只存在于人类幻想和科幻小说中,直至20世纪五六十年代, 有关人工智能的理论初步形成后,才开始引发普遍乐观情绪和第一波热潮。但由于技术未能实现突破性进展,人工智能无法达成预期效果,因此陷入了一段沉寂期。往后数十年间虽然 不乏成功案例(如IBM的超级计算机“深 蓝”击败国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫),但因为人工智能 在现实世界的成功案例太过孤立,所以不足以支撑大规模商业化。

让我们快进至 21世纪。数据收集及 整理、算法以及高性能计算等技术的突飞猛进促成了革命性进步。例如,在以往被认为是机器“无法取胜”的围棋比赛中,AlphaGo成功击败人类世界 冠军,从而赋予了这场获胜历史性的意义。而变革不仅发生在 理论前沿。被视为未来超级智能系统的先锋——各类应用机器学习技术的分析工具已现身市场。金融、医疗、制造等行业应用发展迅速,人工智能领域的全球风投也从2012年的5.89亿美元猛增至 2016年的50多亿美元。麦肯锡 预计,至2025年人工智能应用市 场总值将达到1270亿美元。

●了解人工智能及 其能力

以往人们借助计算 机的运算能力可以更高效地完成任务(例如,比人类更快 地处理更复杂的计算)。传统的软件程序 由人类编写,包含具体的指令要求。人工智能的工作模 式完全不同。它们依据通用的学习策略,可以读取海量的“大数据”,并从中发现规律、联系和洞见。因此人工智能能够根据新数据自动调整,而无需重设程序。利用机器学习,人工智能系统获得了归纳推理和决策能力;而深度学习更将这 一能力推向了更高的层次。这些计算机系统能够完全自主地学习、发现并应用规则。

虽然深度学习领域 近来的突破可使人工智能系统在一些关键能力上媲美甚至赶超人类,但距离实现“通用人工智能”,即机器能够完全模拟人类认知活动,仍需数十年的努力。不过机器学习系统已经有了某些商业化落地,且应用广泛,可以担当客 服、管理物流、监控工厂机械、优化能源使用以及分析医学资料。麦肯锡全球研究院最近的研究显示机器学习技术可广泛应用于各行各业。

人工智能技术通常 由四个部分组成,即认知、预测、决策和集成解决方案。认知是指通过收集及解释信息来感知并描述世界,包括自然语言处理、计算机视觉和音频处理等技术。预测是指通过推理来预测行为和结果。举例而言,此类技术可用来制 作针对特定顾客的定向广告。

决策则主要关心如 何做才能实现目标。这一领域的用例十分广泛,如路线规划、新药研发、动态定价等。最后,当人工智能与其他互补性技术(如机器人)结合时,可生成多 种集成解决方案,如自动驾驶、机器人手术,以及能够对刺激做出响应的家用机器人等。目前人工智能各项 技术的商业化水平参差不齐。认知和预测领域的许多技术已经逐步商业化,然而决策和集成解决方案技术多处在研发阶段。

人工智能的未来: 挑战与机遇并存

过去的科技进步主 要是指提升执行指定任务的能力。而当今的人工智能则是赋予机器反应和适应能力以优化产出。通过与物联网、机器人等技术的结合,人工智能能够构造出一个整合的信息物理世界。当今人工智能发展 势头正猛,未来有望在全球多个行业和场景下得到广泛运用,尤其是我们将会看到大量的人类工作被机器取代。麦肯锡全球研究院近期的一份报告对全球800多种职业所涵盖的 2000多项工作内容进行 分析后发现,全球约50%的工作内容可以通 过改进现有技术实现自动化。

当然,技术可行性 只是影响自动化速度及程度的一个因素,还有其他因素需要考虑,包括研发和应用成本、劳动力市场供需、经济效益,以及社会和政府监管部门的接受度。综合上述因素,麦 肯锡全球研究院的这份自动化研究报告指出,在现今所有工作内容之中,过半会在2055年左右自动化,但 这过程存在诸多变量。如果自动化推进速度快,达到该程度可能会提前20年;如果推进缓慢,则 可能延后20年。

展望未来,人工智 能可成为应对一些社会核心挑战的强大工具。在医疗领域,人工智能将极大提升我们分析人类基因组和为患者开发个性化治疗方案的能力,甚至大大加快治愈癌症、阿茲海默症和其他疾病的进程。在环保领域,人工 智能能够分析气候特征并大规模降低能耗,帮助人类更好地监控和应对气候变化问题。人工智能甚至可以在地球以外地区发挥作用,他日或助力人类探索火星及外太空。

二、人工智能对中 国意味着什么?

在多家中国科技巨 头积极研发的推动下,中国已成为全球人工智能的发展中心之一。众多的人口和完整的产业结构给中国提供了创造海量数据和广阔市场的潜力。随着老龄化的加速 ,中国提升生产力的要求就愈发迫切,因此人工智能技术的运用对中国未来的经济发展至关重要。一方面,中国还需要做好许多基础性工作,如更为开放的数据环境和训练有素的数据科学人才。另一方面,人工智能或将引发复杂 的社会及经济问题,应审慎考量。

中国在人工智能发 展中的地位

中国与美国是当今 世界人工智能研发领域的领头羊。仅在2015年,两国在学术期 刊上发表的相关论文合计近1万份,而英国、印 度、德国和日本发表的学术研究文章总和也只相当于其一半。中国的人工智能发 展多由科技企业推动引领。得益于大量的搜索数据和丰富的产品线,一些互联网企业走在了自然语言处理、图像和语音识别等技术前沿。这些技术被整合应用于新产品中,如自动化私人助理、自动驾驶汽车等。

中国有充足的理由 对其在人工智能领域的潜力感到乐观。庞大的人口基数产生的海量数据正是“训练”人工智能系统的前提条件。“范围经济”也是中国的优势所在,广泛的行业分布为人工智能的应用提供了广阔市场。但是,中国需要持 续不断的努力,才能保持人工智能的领先地位,并且最大化其经济潜能。发展创新能力是重中之重。虽然中国在人工智能的论文数量方面超过了美国,但中国学者的研究影响力尚不及美国或英国同行。此外,美国的人工智能生态 系统也更为完善和活跃,创业公司数量远超中国。由研究机构、大学及私营企业共同组成的生态系统庞大、创新且多元。硅谷在科技领域日积月累的强劲实力形成了强大而难以复制的优势。

以下,我们从数据 、算法和计算能力等三个关键因素出发分析中国面临的挑战。

数据

正如人类需要从食 物中获得能量,人工智能的“食物”则是稳定的数据流。人工智能系统必须通过大量的数据来“训练”自己,才能不断提升输出结果的质量。但数据领域的几个因素可能会影响中国人工智能的发展。首先,尽管中国的 科技巨头能够通过其专有平台获得海量数据,但在创建一个标准统一、跨平台分享的数据友好型生态系统方面,中国仍落后于美国。其次,全球各国都已意识到开放政府数据库有助于促进私营领域创新,但中国政府数据的开放度 仍极为有限。最后,对跨境数据流通的限制也使得中国在全球合作中处于不利地位。

算法

就应用层面而言, 中国的算法发展程度与其他国家并无太大差距。事实上,中国在语音识别和定向广告的人工智能算法上取得了突破进展。而全球的开源平台也使得中国企业能够快速地复制其他地区开发的先进算法。然而,中国的研究 人员在基础算法研发领域仍远远落后于英美同行。一个主要原因就是人才短缺。美国半数以上的数据科学家拥有10年以上的工作经验 ,而在中国,超过40%的数据科学家工作 经验尚不足5年。中国在人才方 面的持续努力将至关重要。

目前,中国只有不 到30所大学的研究实验 室专注于人工智能,输出人才的数量远远无法满足人工智能企业的用人需求。此外,中国的人工智能科学家大多集中于计算机视觉和语音识别等领域,造成其他领域的人才相对匮乏。如果中国大学对学 生提出更高的数学和统计学要求,并且集中资源发展该领域全球前沿研究,人工智能的发展必将受益匪浅。另一个值得思考的方向是改进现有的科研经费分配模式来推进创新。

计算能力

就人工智能的商业 应用而言,计算能力并非当前掣肘。由于微处理器在全球市场上是非常普遍的产品,计算能力已经成为一种能够轻松购买得到的商品。然而,中国绝不能 忽视发展自己的先进半导体、微处理器和高性能计算技术的重要性。高运算速度的计算技术是发展尖端人工智能技术的重中之重,而其耗能水平则决定着人工智能解决方案能否实现大规模商业化。计算能力是人工智能的基础设施 之一,因此具有极高的战略意义。依赖进口意味着这一基础设施的坚固程度仍不理想。

长期以来,中国的 微晶片严重依赖进口,部分类型的高端半导体则几乎完全依靠进口。2015年,美国政府禁止 了英特尔、英伟达和AMD这三家全球最大的 芯片供应商向中国机构出售高端超级电脑芯片。这一禁令显示了中国在半导体方面的自主研发能力对于未来人工智能发展十分重要。为应对这一局面, 中国政府在2014年出台了《国家集 成电路产业发展推进纲要》以及“中国制造2025”行动纲领。中国 政府还成立了国家集成电路产业投资基金,目前募资已超过200亿美元。

相关行动已初见成 效:2016年6月神威?太湖之光超级计算 机问世,成为世界上运算速度最快的超级计算机,使用的是中国自主知识产权的处理器。政府的前期投资可以产生显著的涟漪效应,鼓励私营企业的积极参与。特种处理器,如可 以处理大量复杂计算的GPU,对人工智能的发 展格外重要。在中国大力发展其集成电路产业的过程中,也应密切关注此类处理器的发展。

总而言之,在探索 发展人工智能的战略进程中,中国需要清楚地认识到,科技产业正在快速全球化。从基础研究到应用开发,再到硬件生产,人工智能全产业链的各个环节都包含着大量国际合作。在建设自己的数据 生态系统、培养数据科学和研发人才,以及打造半导体产业的同时,中国还需要将其人工智能产业建设成为一个与全球市场融合的开放系统。

人工智能对经济的 影响

随着中国老龄化日 益严重,生产力的提升刻不容缓,人工智能正是加快生产力增长的重要机遇。然而,政策制定者还应考虑到它可能对劳动力市场产生的震荡。在过去数十年,中 国因“人口红利”受益良多,劳动力的扩张大大促进了经济增长。但老龄化正使中国逐渐失去这一推动力。中国的劳动年龄人口最早将在2024年达到峰值,并在 之后的50年中减少五分之一 。

这一人口结构变化 趋势意味着在当前生产力水平的基础上,中国将缺乏足够的劳动力以维持其经济增长。拉动经济增长唯一可行的方式就是大幅推动生产力增长。人工智能有助于缩 小这一差距。通过辅助或替代人类劳动,人工智能系统能够更有效率地完成现有工作,从而提升生产力。以英特尔为例,该公司在芯片生产过程中会收集大量数据。过去,如果生产中出现问题,公司需依靠人工分析数据寻找根本 原因。

而现在,机器学习 以远胜人工的速度完成这项任务,其算法能够筛选成千上万的数据点以找出残次芯片的共同特征。此外,人工智能还可以使工业机械制造、供应链、物流以及其他生产流程更为高效。人工智能应用还能通过预测故障、找出瓶颈, 以及自动化流程和决策创造出巨大效益。

酒店和餐饮服务业 、制造业以及农业在中国经济结构中占据了相当大的比重,其中包含大量重复的、可自动化的工作内容。麦肯锡全球研究院预测,根据应用速度的不同,基于人工智能的自动化为中国带来的生产力提升每年可贡献0.8至1.4个百分点的经济增 长。

除了提升生产力之 外,人工智能技术的不断发展也将创造新的产品和服务,提供新的岗位和业务。就在几十年前,还没有人会想到互联网经济催生的新职业,而人工智能也将带来相似的变革。人工智能有大幅提 升生产力增长的潜力,但代价可能是收入差距的进一步拉大。总而言之,人工智能将推动形成所谓的“技能偏好型科技变革”——即数字技能将特别受到重视,而对中低端技能劳动力的需求将缩小。

比如,考虑到阿里 巴巴已在其移动支付应用中启用了人工智能客服,由此可以设想今后客服等职位的需求将减少。劳动力总需求因而可能下降,尽管平均收入水平有希望上升,财富分配则将进一步向具备合适技能的人才聚拢。“数字鸿沟”有可能 扩大社会分化。

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