“強”人工智能離我們還有多遠

趙占雪

強人工智能時代仍道阻且長，需要產學研各界的通力合作，共同探索出一條可持續發展之路，讓AI發揮更大的價值。

日前發布的《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》指出，要瞄準人工智能、集成電路、生命健康、腦科學等前沿領域，實施一批具有前瞻性、戰略性的國家重大科技項目。人工智能作為引領未來科技發展技術的排頭兵，“十四五”時期必將會邁入新的發展階段，支撐我國經濟的高質量發展，打造經濟增長的新動能。

人工智能概述

人工智能于1956年提出，半個多世紀以來，人類積跬步以至千里，積小流以成江海，推動以深度學習為核心的AI技術日益成熟，賦能各行各業。

“人工智能是關于知識的學科—怎樣獲得知識并使用知識的科學”，美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授曾如是說。麻省理工學院的溫斯頓教授認為，人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。筆者認為，人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能性的人工系統，研究如何應用計算機模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。

人工智能的發展可以分為三個階段，分別是弱人工智能、強人工智能和超人工智能。

弱人工智能是專于某一領域的人工智能程序，如AlphaGo雖然很擅長下圍棋，卻無法與人類玩一把飛行棋;強人工智能可同時應對不同層面的問題，具有自我學習、理解復雜理念等多種能力;超人工智能甚至擁有自由意志和自由活動能力的獨立意識。當前人工智能產業還處于第一個階段，一方面是由于技術發展還不成熟，另一方面是因為后兩個階段的人工智能所面臨著的嚴峻而復雜的倫理問題尚未得到解決。

人工智能的技術基礎不斷夯實

人工智能的技術體系包含狀態感知、實時決策和精準行動三個環節的關鍵技術，具體包含了機器視覺、語音處理等傳感器相關技術，知識表達相關的理解性決策技術以及和行為相關的智能技術，而海量數據、芯片和算力、算法構成了人工智能技術體系發展的基礎。

數據方面，人工智能的發展需要大量數據為機器學習的訓練做支撐，而移動互聯網、物聯網等快速發展產生了海量數據，全世界超過90%的數據都是在近兩三年之內產生的，并且預計到2025年，數據總量還將比現在增長10倍。

芯片和算力方面，第一類芯片是GPU，其多核并行計算流的工作方式讓深度學習能夠快速產業應用，和CPU相比，GPU的性能會高幾十倍甚至上千倍。此外，擁有CUDA或OpenCL等比較成熟的編程框架，也是谷歌、Facebook、Twitter和百度等互聯網巨頭大多利用GPU讓服務器學習海量的照片、視頻和聲音，改善搜索和自動化照片標記等各種功能的重要原因。但是，相比FPGA或ASIC的幾十瓦甚至幾瓦的功耗，幾百瓦的高功耗帶來的高成本是GPU最大的軟肋。

第二類芯片是被稱為人工智能專用芯片的ASIC，其典型代表—TPU在阿爾法狗里替代了一千多個CPU和上百個GPU，在高性能低功耗的突出優勢背后，也有高研發成本和低通用性的弊端。近年來，我國在ASIC領域涌現出了如寒武紀和地平線等一批優秀的企業。

第三類芯片是FPGA，性能功耗比高，動態可編程、部分可編程的特點使其擁有足夠的靈活性，微軟數據中心對FPGA進行了大規模部署，亞馬遜、騰訊、阿里云等也都利用FPGA增強高性能計算服務能力。

算法方面，隨著深度學習理論和工程技術體系的成熟，軟件形態通過云服務或者開源的方式向行業輸出，先進的算法被封裝為易于使用的產品和服務，越來越多的人和公司能夠借助算法市場開始使用這些算法?？萍季揞^紛紛開發出各類算法訓練的平臺，推動多個應用領域的算法創新。如華為云AI模型市場可以供開發者和應用者發布和訂閱AI算法模型;阿里云旗下機器學習平臺PAI的3.0版本，配套推出了算法模型市場，細分了幾十個場景的算法模型專區;近年來百度AI市場2.0的展示和售賣方式更加多元，并著重強調了買家可以發布需求，由AI開發者提供相應的定制化服務。

總體而言，隨著人工智能技術基礎的逐步夯實和快速發展，狀態感知、實時決策和精準行動三個環節的關鍵技術不斷突破，催生了很多新的技術，在全球各個領域中呈現出系統化工程學科的發展趨勢。

人工智能產業發展進入理性的快車道

各國政府高度重視

據了解，未來幾年，各國用于發展人工智能的投資將進一步加大。

就我國而言，2019年我國地方政府共出臺了276項涉及人工智能發展的相關政策，覆蓋了政務、醫療、制造、教育等諸多領域，對具體產業和應用場景開放的扶持政策內容比以往更加細化。2020年包括北京市、山東省、廣東省、福建省等在內的多個省市再次發布了人工智能重點政策，這為產業發展培育了基本的土壤。截至目前，我國共創建了11個國家新一代人工智能的創新示范區和15個新一代人工智能開放創新平臺。

科研機構對產業走向預測樂觀

普華永道的最新研究指出，到2030年，憑借運用人工智能技術的創新型產品與效率的提升，全球經濟總量有望額外增長13.4萬億歐元。國際管理咨詢公司羅蘭貝格預計到2030年，人工智能將在中國產生10萬億元的產業帶動效益。

據《財富》統計，在過去4年里，人工智能專家的招聘人數增長了74%，被認為是當下“最火爆”的工作，經驗豐富的人工智能專家的需求量正在以前所未有的速度增長。與此同時，我國教育部于2019年10月就《普通高等學校高等職業教育（?？疲I目錄》增補了人工智能技術服務專業，近250所高校開始布局人工智能學科的建設，多個出版社已在出版人工智能的系列教材，也有幾百所大專院校開設了人工智能技術服務專業，初步形成了人工智能基礎理論研究、技術開發和技術應用多層次的人才培養體系。

龍頭企業積極布局AI研發

在國外，博世集團已經明確將人工智能作為其關鍵技術，計劃到2025年，博世的所有產品要么含有人工智能的相關功能，要么在人工智能的幫助下完成研發或生產。目前，博世已經有超過1000名軟件工程師在從事人工智能方面的工作，未來兩年內還將培訓2萬多名員工成為“人工智能通”。

在國內，阿里已在AI芯片、云服務、算法、平臺、產業上實現了全面布局，人工智能調用規模已達每天調用超1萬億次，服務全球10億人，日處理圖像10億張、視頻120萬小時、語音55萬小時及自然語言5000億句;百度預計到2030年，智能云服務器臺數將超過500萬臺，未來5年預計培養500萬AI人才。

AI正加速融入各行各業

只有進入行業中推動行業變革，AI才能發揮自身價值，尤其是對復雜行業而言。自2016年谷歌AlphaGo戰勝圍棋世界冠軍后，全球人工智能技術升級和產業化勢頭洶涌。到了2019年，AI技術已步入全方位商業化階段，隨著數據、算法和算力三駕馬車的快速發展，醫療、金融、交通等多個領域的AI賦能逐步發揮出顯著成效，成為經濟發展新引擎。

進一步推動AI產業的三點建議

在人工智能產業獲得快速發展的同時，我們也應該清楚地看到，當前人工智能仍處于弱人工智能階段，即有智能無智慧，有智商無情商，會計算無“算計”，有專能無全能，與強人工智能系統還存在一定差距，未來超人工智能還有長足的進步空間。

2020年的新冠肺炎疫情曾短暫為一些AI公司提供了商機，如人臉識別測溫儀、語音識別電梯控制、行動軌跡智能化監測等，但簡單地應用AI技術只能解決一些邊緣的微痛點，只有融合行業知識深入生產系統解決更關鍵的問題，才能真正賦能企業發光發熱。而業務、資本和技術的大肆炒作或驟然遇冷都會影響AI產業的發展。

人們往往會高估新技術短期帶來的影響，又低估其長期能夠產生的影響，為此建議從以下幾點入手，進一步夯實我國人工智能產業的發展基礎，推動產業循序漸進穩步發展。

一是政府要創新科技體制機制，加大資源投入力度，組織各方力量進行協同，攻關關鍵共性技術，充分發揮出技術杠桿的撬動作用，同時加強治理體系建設，平衡好創新發展與有效治理的關系。

二是企業加大研發投入，聚焦某一領域而不是把“攤子”鋪得太大，找到行業痛點和空白，打磨優勢能力，提高在單個產品上的壁壘，爭做垂直領域的領先者。

三是學術界應鼓勵原創性強、非共識的探索性研究，高度重視理論研究范式創新，創造有利條件，引導企業和科研院所協同攻關模式，提升理論創新的導向性和實用性。

強人工智能時代仍道阻且長，需要產學研各界的通力合作，共同探索出一條可持續發展之路，讓AI發揮更大的價值。