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中科院徐波：人工智能需理論突破與應用牽引“雙輪驅動“
發布時間：2018-12-12 分類：趨勢研究
在2018中國"互聯網+"峰會上，中國科學院自動化研究所所長徐波表示，"互聯網+"從消費互聯網向產業互聯網方向發展，而人工智能應用也從互聯網智能、商業智能等更加物理化世界的智能和自主智能發展。
徐波稱，但是經過六十多年的演進，人工智能通過計算智能和類腦智能融合，數據與知識雙輪驅動，正呈現深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操作等新特征。人工智能的目標是探尋智能本質，研制智能機器。當前在特定領域的人工智能已經逼近甚至超越人類智能水平。人工智能發展需要需求牽引。即使使用現有的人工智能理論和方法，通過降低功耗、積累數據、優化系統等集成技術和工程方法就能解決近半的勞動生產力問題。與行業融合具有相當的技術和數據壁壘，需要信息化水平、人才、技術和政策支撐。
徐波認為，人工智能發展需要打造生態，以開源、開放平臺方式凝聚人工智能創新模型和算法，處理芯片、執行機構和任職系統基礎軟件，實現類人視覺、聽覺和語言理解，打造人工智能技術和產業生態。
"要以需求為牽引，廣泛吸引國內外從事人工智能技術和產業應用的大公司、科研機構、大學從不同層面上實現從平臺、算法到硬件的開放和標準化。"
徐波表示，現階段，對于產業鏈來說有兩個主要任務。任務一是新一代人工智能基礎理論?，F代科技發展特征之一就是基礎研究與應用邊界越來越模糊，轉化周期越來越短。人工智能領域尤為突出。AI基礎理論一旦突破，能迅速改變關聯算法、芯片、平臺、應用等，并迅速產生鏈式反應，影響整個發展生態。
AI應用基礎研究方面已經進入第一方陣，包括在國際主要會議上發表的論文數量總數和被高度引用的論文數量已經位居全球第一，我國在變革性、顛覆性突破方面，在0-1獨創性貢獻方面，需要加大投入，力爭盡早取得突破。
主要任務二：加快建立新一代人工智能關鍵共性技術體系。目前，我國人工智能關鍵共性技術基本與世界同步，但人工智能發展剛剛起步，普遍存在感知智能適應性差，認知智能天花板低，強人工智能發展突破乏力等問題。
徐波指出，我國人工智能發展局限性仍舊明顯，表現為依賴大規模標注數據、魯棒性較弱、自適應性差、不具備可解釋性，甚至有大預測AI的冬天還會來臨，大數據智能技術發展急需變革性的途徑。
