人工智能的挑戰(zhàn) 核心算法和相關(guān)系統(tǒng)軟件缺位

　　來源：中國科技新聞網(wǎng)

　　人工智能的挑戰(zhàn)是什么？人工智能面臨的挑戰(zhàn)會有什么？我們看看專家是怎么解讀的。

　　中國科技新聞網(wǎng)12月21日訊（那珊）“在人工智能領(lǐng)域，我國和其他國家相比，在核心算法和相關(guān)系統(tǒng)軟件方面我們也還存在卡脖子的可能性。”在近日舉辦的“2020年大數(shù)據(jù)科技傳播與應(yīng)用高峰論壇”期間，上海交通大學(xué)教授、日本工程院外籍院士李頡在接受中國科技新聞網(wǎng)采訪時如是說。

　　缺少核心算法和相關(guān)系統(tǒng)軟件，會陷入“卡脖子”窘境

　　雖然人工智能的發(fā)展與應(yīng)用在中國如火如荼，但我國人工智能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力還不夠強(qiáng)大，產(chǎn)業(yè)發(fā)展還依賴開源代碼和現(xiàn)有的數(shù)學(xué)模型，真正屬于中國的東西并不太多。

　　特別是在核心算法和相關(guān)系統(tǒng)軟件方面，人工智能的發(fā)展離不開算法、算力，其可以被視為人工智能的核心和重要關(guān)鍵點(diǎn)。不過，與發(fā)達(dá)國家相比，中國還有不小的差距。

　　“我們應(yīng)用國外的算法和系統(tǒng)軟件，其專業(yè)性和針對性還有待提高。另外，由于高成本，還不能很好滿足具體任務(wù)的實(shí)際要求?！崩铑R教授表示，比如，用開源代碼開發(fā)的人工智能算法即使可以準(zhǔn)確進(jìn)行人臉識別，但在對醫(yī)學(xué)影像的識別上卻難以達(dá)到臨床要求。

　　我國對源自國外的系統(tǒng)軟件框架也有較深的依賴，這也是人工智能生態(tài)系統(tǒng)的一大“短板”。可能減緩2030年之前與先進(jìn)國家縮小人工智能技術(shù)差距計劃的實(shí)施，我國在人工智能相關(guān)的基礎(chǔ)軟件和系統(tǒng)算法方面有待進(jìn)一步提高。

　　據(jù)《2019全球人工智能發(fā)展白皮書》統(tǒng)計，我國已經(jīng)連續(xù)6年成為世界第一大機(jī)器人應(yīng)用市場，我國是全球芯片需求量最大的市場，但高端機(jī)器人還有不少是國外進(jìn)口。核心算法和系統(tǒng)軟件的差距，是國產(chǎn)工業(yè)機(jī)器人向高端制造邁進(jìn)的“攔路虎”。

　　如果這種情況不改變，我國人工智能應(yīng)用很難走向深入，也很難獲得重大成果。“一旦被‘卡脖子’將會是非常被動的，所以底層算法和相關(guān)軟件系統(tǒng)方面也要加強(qiáng)。”李頡教授提到。

　　大數(shù)據(jù)的積累為人工智能發(fā)展提供原料

　　李頡教授表示，大數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)原料。人工智能讓大量的數(shù)據(jù)有了價值。沒有數(shù)據(jù)，或者數(shù)據(jù)少、數(shù)據(jù)緯度少、不夠詳細(xì)，人工智能算法就難以發(fā)揮作用。

　　目前人工智能的深度學(xué)習(xí)主要是建立在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，即通過大數(shù)據(jù)對人工智能進(jìn)行訓(xùn)練，并從中歸納出可以被計算機(jī)運(yùn)用在類似數(shù)據(jù)上的知識或規(guī)律。雖然很多人將其定義為“大數(shù)據(jù)就是大規(guī)模的數(shù)據(jù)”。但是，這個說法并不準(zhǔn)確！“大規(guī)模”只是指數(shù)據(jù)的量而言。數(shù)據(jù)量大，并不代表著數(shù)據(jù)一定有可以被深度學(xué)習(xí)算法利用的價值。

　　例如：地球繞太陽運(yùn)轉(zhuǎn)的過程中，每一秒鐘記錄一次地球相對太陽的運(yùn)動速度、位置，可以得到大量數(shù)據(jù)。如果只有這樣的數(shù)據(jù)，其實(shí)并沒有太多可以挖掘的價值。

　　我們可以參閱馬丁·希爾伯特的總結(jié)，大數(shù)據(jù)其實(shí)是在2000年后，因?yàn)?a target="_blank">信息交換、信息存儲、信息處理三個方面能力的大幅增長而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

　　大數(shù)據(jù)主要包括采集與預(yù)處理、存儲與管理、分析與加工、可視化計算及數(shù)據(jù)安全等，具備數(shù)據(jù)規(guī)模不斷擴(kuò)大、種類繁多、產(chǎn)生速度快、處理能力要求高、時效性強(qiáng)、可靠性要求嚴(yán)格、價值大但密度較低等特點(diǎn)，為人工智能提供豐富的數(shù)據(jù)積累和訓(xùn)練資源。

　　以人臉識別所用的訓(xùn)練圖像數(shù)量為例，各大公司的訓(xùn)練人臉識別系統(tǒng)需要大量的人臉畫像。

　　人工智能背后強(qiáng)大的助推器：云計算

　　云計算是通過互聯(lián)網(wǎng)提供全球用戶計算力、存儲服務(wù)，為互聯(lián)網(wǎng)信息處理提供硬件基礎(chǔ)。

　　大數(shù)據(jù)運(yùn)用云計算技術(shù)從浩瀚的互聯(lián)網(wǎng)信息中獲得有價值的信息進(jìn)行信息歸納、檢索、整合，為互聯(lián)網(wǎng)信息處理提供軟件基礎(chǔ)。

　　云計算是基礎(chǔ)，沒有云計算，無法實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)存儲與計算。大數(shù)據(jù)是應(yīng)用，沒有大數(shù)據(jù)，云計算就缺少了目標(biāo)與價值。簡單來說：云計算是硬件資源的虛擬化，而大數(shù)據(jù)是海量數(shù)據(jù)的高效處理。

　　大數(shù)據(jù)和云計算兩者都需要人工智能的參與，人工智能是互聯(lián)網(wǎng)信息系統(tǒng)有序化后的一種商業(yè)應(yīng)用。人工智能是云計算與大數(shù)據(jù)真正的出口。

　　舉個例子：底層算法相當(dāng)于“巧婦”，大數(shù)據(jù)相當(dāng)于“米”，云計算相當(dāng)于“工具”。沒有數(shù)據(jù)，或者數(shù)據(jù)質(zhì)與量不夠高，這些算法“巧婦”，也將面臨“無米下鍋”，做不出可口的飯菜的。有了 “大數(shù)據(jù)”和云計算，我們就可以方便的命令這些算法“巧婦”們給我們“做飯了”。

　　人工智能重塑各行各業(yè)

　　李頡教授稱，在我國，雖然和國外比在算法、軟件系統(tǒng)、機(jī)器人等方面有差距，但是中國的應(yīng)用場景很豐富，數(shù)據(jù)處理也相對完善，社會治理應(yīng)用、和國外比一點(diǎn)都不差。比如這次新冠疫情的防護(hù)過程，大數(shù)據(jù)和人工智能起到了很大的作用。

　　隨著5G/6G的到來，人工智能商業(yè)化應(yīng)用成為關(guān)注焦點(diǎn)，并正在快速推進(jìn)中。比如我們熟知的人像識別、圖像識別技術(shù)、語音識別、自然語言理解、用戶畫像等。此類技術(shù)現(xiàn)階段已經(jīng)在金融、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)逐漸得到了較廣泛應(yīng)用。

　　各行業(yè)面臨的痛點(diǎn)有所不同， 例如金融行業(yè)面臨成本壓力、 產(chǎn)品服務(wù)單一、 交易欺詐等， 醫(yī)療與教育行業(yè)均面臨資源分配不均等。 雖然問題不同， 但通過數(shù)據(jù)收集、 處理與分析能夠有效解決上述多樣的問題， 而人工智能通過數(shù)據(jù)驅(qū)動能夠很好的賦能相關(guān)的行業(yè)和產(chǎn)業(yè)。

　　“人工智能要發(fā)展，需從分析好相關(guān)行業(yè)或產(chǎn)業(yè)的特征和特點(diǎn)，逐個擊破，做好生態(tài)，共同發(fā)展?！崩铑R教授提到，因?yàn)橐粋€企業(yè)或者國家再強(qiáng)，也很難把所有的行業(yè)和產(chǎn)業(yè)都做強(qiáng)做好，要強(qiáng)大就要有生態(tài)，聯(lián)合來做。

　　對于未來而言，人工智能會在人類生活的方方面面，將發(fā)揮越來越多的作用， 不遠(yuǎn)的將來會有越來越多的智能化的行業(yè)與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)出現(xiàn)，比如智慧醫(yī)療和教育、智能駕駛、智慧工廠等已經(jīng)在來的路上了！