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李長亮：認清差距，抓住人工智能歷史機遇
發布時間：2019-05-29 分類：趨勢研究
1956年夏天，在美國達特茅斯學院，麥卡錫、明斯基、香農等不同研究領域的學者，聚在一起討論用機器來模仿人類學習智能，正式確定了人工智能這門研究學科。今天，基于深度學習、大數據和強大算力，人工智能迎來了前所未有的蓬勃發展期，也正是由于該技術對人類社會有深遠的影響力，世界各國高度重視，搶占人工智能技術制高點和話語權，成為和平發展年代“軍備競賽”的重要目標。
在人工智能浪潮之前，歷史上有過類似的技術革命，成就了英美等強國大國，重新定義了世界格局。中國由于歷史原因，并未在第一次工業革命的蒸汽機時代、第二次工業革命的電氣時代抓住機遇，只能被動接受變革或主動跟隨。在互聯網時代，中國躋身世界前列，但更多的是依靠人口紅利和本土化模式創新，未能形成絕對的核心競爭力。
自第一次工業革命以來，這是中國第一次真正以技術大國身份參與歷史進程，有希望掌握人工智能核心技術競爭力和話語權。目前，中美兩國都是人工智能大國，美國在基礎技術研究、算法理論創新和大型平臺建設方面，具有領先優勢。中國利用人工智能技術產業落地，具有場景和數據優勢。同時，在人工智能各大頂級會議上，中國已經成為不容忽視的力量，人工智能論文總數量甚至已經超過美國。
但是我們必須實事求是，在如此多的成績下，背后隱藏著我們與美國的巨大差距。在這次中美貿易戰中，美國政府對中興等企業芯片制裁，以及谷歌禁止華為更新安卓，可以看出，中國在人工智能領域，還有很多“卡脖子”技術需要攻關。人工智能是交叉學科，融合了計算機、數學、信號與信息學、自動控制學以及人文社會科學等。二戰后，美國成為世界科技中心，在自然科學、社會科學、技術科學領域，有著厚實的積累。相比于美國，我國基礎學科薄弱，而這些學科，正是人工智能賴以形成和發展的基礎。
技術的核心競爭是人才，中國人工智能人才擁有量僅次于美國，但杰出人才占比遠低于美國。目前，中國極少有從0到1的工作，很多都是屬于1到99那部分。一個不可忽視的原因是，中國的應試教育沒有完全根除，啟發式思維教育還沒有普及，由此導致學生解決問題的能力很強，但發現問題的能力偏弱，而這才是最需要培養和保護的創新源頭。
我國高度重視人工智能這次歷史機遇，國務院頒發《新一代人工智能發展規劃》，將人工智能上升到國家戰略高度，明確提出建設人工智能學科三步走戰略;教育部布局首批35所高校，授予人工智能專業建設資格，進行專業招生。同時，政府對人工智能企業大力扶持，工業界與學術界開始深度融合，這些都是有益于人工智能技術發展的布局和舉措。
我們取得了一些成績，更重要的是我們要認清差距，實事求是，奮發努力，實現我國人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平的目標，使中國成為世界主要人工智能創新中心。人工智能技術這場革命，我們不容錯過，相信也不會錯過。(作者是中國人工智能學會學者)
