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      人工智能復(fù)興浪潮來襲 大規(guī)模商業(yè)化面臨三座大山

      2017-04-07 08:42:13來源:中國智能制造網(wǎng) 編輯:未聞花名 關(guān)鍵詞:人工智能智能硬件大數(shù)據(jù)閱讀量:48165

      導(dǎo)讀:自從去年阿爾法狗稱霸棋壇,人工智能的話題就沒冷過。如今,人才短缺、硬件短板、法律以及倫理難題正成為我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的掣肘。
        【中國智能制造網(wǎng) 智造快訊】自從去年阿爾法狗稱霸棋壇,人工智能的話題就沒冷過。如今,人才短缺、硬件短板、法律以及倫理難題正成為我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的掣肘。


      人工智能復(fù)興浪潮來襲 大規(guī)模商業(yè)化面臨三座大山

       
        20 世紀(jì)五六十年代,人工智能的理論初步形成,但由于技術(shù)未能實現(xiàn)突破性進(jìn)展,人工智能無法達(dá)成預(yù)期效果,因此陷入了一段沉寂期。往后數(shù)十年間雖然不乏成功案例,但因為人工智能在現(xiàn)實世界的成功案例太過孤立,所以不足以支撐大規(guī)模商業(yè)化。
       
        如今,我們正處于人工智能復(fù)興浪潮,數(shù)據(jù)收集及整理、算法以及高性能計算等技術(shù)的突飛猛進(jìn)促成了革命性進(jìn)步。利用機(jī)器學(xué)習(xí),人工智能系統(tǒng)獲得了歸納推理和決策能力,并實現(xiàn)了某些商業(yè)化落地,可以擔(dān)當(dāng)客服、管理物流、監(jiān)控工廠機(jī)械、優(yōu)化能源使用以及分析醫(yī)學(xué)資料;而深度學(xué)習(xí)更將這一能力推向了更高的層次。
       
        不缺投資缺人才
       
        在今年4月初在深圳舉辦的IT峰會,更是以“邁進(jìn)智能新時代”做主題。不過,中國IT界雖然興致沖沖地奔向人工智能,心里恐怕并不踏實。因為相較于國外基礎(chǔ)研究水準(zhǔn),我國人工智能產(chǎn)業(yè)還是落后于人。
       
        在本屆IT峰會上,BAT(百度、阿里和騰訊)的三位大老板都極重視人工智能。但神州數(shù)碼老板郭為一句話更實在,他說在算法上,大家公認(rèn)中國目前還算落后,還是學(xué)習(xí)階段;BAT之類的企業(yè)優(yōu)勢,只是壟斷了數(shù)據(jù)。
       
        的確,現(xiàn)在的人工智能研究人才,幾乎都來自美國。即使被公眾冷落幾十年,美國學(xué)者也沒有放棄對人工智能的興趣,論文年年大把地出。阿爾法狗用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想和算法,也不是靈機(jī)一動的革命,是幾十年來慢慢改進(jìn)出來的。
       
        現(xiàn)在中國IT企業(yè)取長補(bǔ)短,紛紛跑到硅谷去挖人才,這是對的。但硅谷的AI人才有多少愿意搬到中國來,尚未可知;所以另一只手要趕緊發(fā)掘土鱉人才,支持基礎(chǔ)研究項目。人才,人才,現(xiàn)在不缺投資,缺的還是人才。
       
        硬件不夠硬
       
        不僅是人才緊缺,中國人工智能的不成熟還表現(xiàn)在硬件方面。眾所周知,高運(yùn)算速度的計算技術(shù)是發(fā)展人工智能技術(shù)的重中之重;特種處理器,如可以處理大量復(fù)雜計算的 GPU,對人工智能的發(fā)展格外重要。
       
        但是長期以來,中國的微晶片嚴(yán)重依賴進(jìn)口,部分類型的半導(dǎo)體則幾乎完全依靠進(jìn)口水平則決定著人工智能解決方案能否實現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化。
       
        為應(yīng)對這一局面,中國政府在2014年出臺了《國家集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展推進(jìn)綱要》以及“中國制造 2025”行動綱領(lǐng)。此外,中國政府還成立了國家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金,目前募資已超過 200 億美元。
       
        目前,一系列相關(guān)行動已初見成效。例如,2016年6月神威·太湖之光超級計算機(jī)問世,成為世界上運(yùn)算速度快的超級計算機(jī),使用的是中國自主知識產(chǎn)權(quán)的處理器。政府的前期投資可以產(chǎn)生顯著的漣漪效應(yīng),鼓勵私營企業(yè)的積極參與。
       
        潛力背后的法律倫理
       
        不得不承認(rèn),人工智能發(fā)展前景的確廣闊。然而,除了這些潛力外,管理具備自主學(xué)習(xí)和決策能力的機(jī)器也是一份重艱巨的責(zé)任。隨著人工智能的逐漸普及,需要審慎管理來應(yīng)對這一轉(zhuǎn)變。
       
        由于人工智能模糊了物理現(xiàn)實、數(shù)字和個人的界限,衍生出了復(fù)雜的倫理、法律及安全問題。比如:誰擁有個人數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)應(yīng)以何種方式共享?面對日趨嚴(yán)峻的網(wǎng)絡(luò)安全攻擊又該如何保護(hù)數(shù)據(jù)?其次,人工智能可能在決策過程中產(chǎn)生無意識的歧視。
       
        除倫理問題之外,人工智能在社會的普及更會產(chǎn)生諸多法律層面的影響。如果人工智能的決策導(dǎo)致意外甚至犯罪,誰應(yīng)當(dāng)對其負(fù)責(zé)?人工智能創(chuàng)作的知識產(chǎn)權(quán)歸誰所有?一旦人工智能擁有超級能力,又該用哪些措施進(jìn)行監(jiān)管?人工智能研發(fā)人員有哪些法律權(quán)利與義務(wù)?
       
        要建立一個完善的法律及倫理框架,仍有許多問題尚待充分探討。
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