疫情的暴發(fā)使得人工智能的作用愈加凸顯

疫情發(fā)生以來(lái)，在線(xiàn)教育、遠程辦公、在線(xiàn)醫療等需求不斷攀升，但“釘釘崩了”“麥當勞小程序崩了”等程序崩潰的新聞也登上網(wǎng)絡(luò )熱搜。家中“神獸”上課，看起來(lái)一片祥和，實(shí)際上卻已經(jīng)陣腳大亂。

程序崩潰，從某種程度上反映了計算機算力、服務(wù)器等“新基建”的不足。但是，在疫情防控中，服務(wù)機器人、大數據分析系統和智能識別（溫測）產(chǎn)品的表現卻十分亮眼。

人工智能（AI）作為“新基建”七大板塊中的重要組成部分，能否為疫后全球經(jīng)濟復蘇開(kāi)出科技良方？它會(huì )改變什么？4月9日，前沿科技論壇第二期以“人工智能：科技與經(jīng)濟融合新引擎”為主題，為疫后人工智能科技與經(jīng)濟融合發(fā)展建言獻策。

“新基建”帶動(dòng)人工智能

2020年的開(kāi)啟姿勢有些魔幻。新冠肺炎疫情的肆虐，讓物理世界運轉基本“停擺”，此時(shí)AI的作用卻愈加凸顯。 

近期發(fā)布的《人工智能助力新冠疫情防控調研報告》指出，計算機視覺(jué)、智能語(yǔ)音等AI技術(shù)成熟度相對較高，使用場(chǎng)景豐富，因此其代表產(chǎn)品在抗擊疫情中也發(fā)揮了重要作用。

“這次突如其來(lái)的疫情是人類(lèi)的一場(chǎng)大災難，同時(shí)也是AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展難得的新機遇。這次疫情中，智能產(chǎn)品在用戶(hù)群體中贏(yíng)得了更多信任，AI給各行業(yè)‘賦能’的作用開(kāi)始顯現，AI應用在提升國家治理能力方面的作用也越來(lái)越明顯?！敝袊こ淘涸菏坷顕苤赋?。

伴隨“新基建”的熱潮，從政策到資金再到技術(shù)積累，AI產(chǎn)業(yè)迎來(lái)了發(fā)展新機遇。

電氣和電子工程師協(xié)會(huì )（IEEE）終身會(huì )士蔡自興表示，“新基建”提速為推動(dòng)AI發(fā)展帶來(lái)重大機遇，要不失時(shí)機，全面建設，打牢基礎，增強實(shí)力，加快發(fā)展AI新型基礎設施，為實(shí)現經(jīng)濟轉型和升級奠定堅實(shí)基礎。

中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所研究員曹存根認為，AI在社會(huì )治理中可以發(fā)揮作用，國家應當統一部署一些大的AI公共服務(wù)設施。

“AI在穩投資、促消費、助升級、培植經(jīng)濟發(fā)展新動(dòng)能、創(chuàng )建智能經(jīng)濟新形態(tài)等方面潛力巨大。AI與5G、大數據等技術(shù)結合，又將帶動(dòng)諸多行業(yè)，為多領(lǐng)域的數字化、智能化轉型奠定基礎?！辈套耘d說(shuō)。

在李國杰看來(lái)，AI還要高度重視“軟基建”。發(fā)展數字經(jīng)濟要改變基建就是硬件設備的傳統思維，大力發(fā)展AI應用需要的各種工具庫、算法庫、軟件庫，打造完整的工具鏈，降低AI應用開(kāi)發(fā)的門(mén)檻。

中國科學(xué)技術(shù)發(fā)展戰略研究院研究員李修全認為，AI算力、開(kāi)放平臺、知識中心等AI新型基礎設施建設，除了助力技術(shù)落地、加速技術(shù)突破之外，也應在促進(jìn)不同群體共享發(fā)展方面發(fā)揮重要作用?！案纳浦行∑髽I(yè)和創(chuàng )業(yè)者創(chuàng )新條件，改進(jìn)欠發(fā)達地區智能化基礎設施，使智能化變革走向包容發(fā)展、共享發(fā)展?！?/span>

“短板”與機遇并存

當前，AI正在滲透至各行各業(yè)，依靠AI基礎技術(shù)和行業(yè)數據資源，實(shí)現與實(shí)體經(jīng)濟的融合創(chuàng )新。但在這一過(guò)程中，AI在工業(yè)界還非常依賴(lài)大數據和大算力的支撐。

“AI能力的升級，必須依賴(lài)AI方法論升級。從方法論的角度，過(guò)去十年是‘大數據驅動(dòng)AI’，接下來(lái)我們需要回過(guò)頭來(lái)，用知識和數據聯(lián)合驅動(dòng)AI方法?！敝袊茖W(xué)院計算技術(shù)研究所研究員山世光指出。

雖然中國與歐美等國家在應用研究上差距不大，但中國在各行業(yè)縱深應用上仍需努力?；谶@一判斷，山世光提出AI時(shí)代的基礎設施包括硬件、軟件、智件三個(gè)層面。

山世光強調，中國在基礎軟件平臺上的投入需要提升。深度學(xué)習的主流底層框架主要還是由北美國家建設，這些方面也許會(huì )像如今的芯片產(chǎn)業(yè)這樣出現“卡脖子”的問(wèn)題。他建議，針對低門(mén)檻的AI研發(fā)平臺和工具，中國需要盡快搶占先機。

“除了基礎算法長(cháng)期的投入之外，我認為應該加強基礎智件體系的研究。過(guò)去在硬件方面有計算中心、數據中心，未來(lái)需要建設AI算法中心、知識中心，甚至建立國家級的知識中心?！鄙绞拦庹f(shuō)。

同時(shí)，蔡自興也提出，AI人才十分緊缺，缺口至少為100萬(wàn)?！拔覀円嗲?、多模式培養多層次的人才，高層人才少而精，中層實(shí)而強，底層多而壯，一個(gè)也不能少?！?/span>

為產(chǎn)業(yè)升級賦能

國務(wù)院此前出臺《新一代人工智能發(fā)展規劃的通知》，提出到2025年，AI產(chǎn)業(yè)進(jìn)入全球價(jià)值鏈高端；到2030年，AI產(chǎn)業(yè)競爭力達到國際領(lǐng)先水平。

這一針對AI的規劃，也體現在了互聯(lián)網(wǎng)公司的變革上。騰訊AI Lab機器學(xué)習中心總監黃俊洲說(shuō)：“AI從應用中來(lái)也要走到應用中去。在這一過(guò)程中，應用會(huì )解決問(wèn)題，同時(shí)又能夠為AI研究帶來(lái)新的課題，研究課題又能反哺產(chǎn)業(yè)，以此形成一個(gè)良性循環(huán)?！?/span>

在A(yíng)I應用上，公眾的期待很高，但“理想”與“現實(shí)”還是有一定距離。中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所研究員彭思龍認為：“如何讓中低端的傳統行業(yè)以最低的代價(jià)實(shí)現智能化的升級改造，可能是未來(lái)AI發(fā)展非常重要的方向?！?/span> 

中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所研究員王金橋表示，要更多把握AI應用的邊界，加強AI治理，防止AI技術(shù)濫用以及產(chǎn)生相關(guān)的法律問(wèn)題。

“AI應用的重點(diǎn)是在不確定和動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境下解決復雜問(wèn)題，把AI當成一種問(wèn)題求解技術(shù)，不在乎與人類(lèi)比高低，更不在乎與其他技術(shù)融合集成。盡管AI技術(shù)還不成熟，但在應用中還是要推進(jìn)AI標準化體系的建設，建立相應的技術(shù)標準、應用規范和評測指標，努力提升AI產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量?！崩顕軓娬{。

來(lái)源：《中國科學(xué)報》