人工智能發(fā)展勢頭迅猛_數(shù)據(jù)利用遠超歐美

自從發(fā)展人工智能被納入國家政策后，中國在人工智能領域的發(fā)展就成為一項全民運動，不僅刮起人工智能創(chuàng)業(yè)潮，而且大型公司也紛紛加大在人工智能領域的投資和發(fā)展。下面就隨網(wǎng)絡通信小編一起來了解一下相關內(nèi)容吧。

今年全國兩會，“人工智能”再次被寫入政府工作報告。報告提出：發(fā)展壯大新動能。做大做強新興產(chǎn)業(yè)集群，實施大數(shù)據(jù)發(fā)展行動，加強新一代人工智能研發(fā)應用，在醫(yī)療、養(yǎng)老、教育、文化、體育等多領域推進“互聯(lián)網(wǎng)+”。

騰訊公司董事會主席馬化騰近日在接受媒體采訪時表示，從AlphaGo戰(zhàn)勝李世石開始，大家才意識到人工智能是如此厲害。目前，騰訊后臺很多技術，比如廣告的精準匹配、個性化內(nèi)容推薦等，都采用了人工智能技術。

兩次被寫入政府工作報告，也讓人工智能產(chǎn)業(yè)迎來新的歷史機遇。業(yè)內(nèi)有觀點認為，在前三次工業(yè)革命當中，中國扮演的角色往往都是跟隨者，但是在人工智能時代，中國有機會在某些領域成為領跑者。

事實上，在人工智能領域特別是計算機視覺和，中國和美國相比幾乎是“零時差”。甚至還占據(jù)一定優(yōu)勢，中國的不足在于基礎研究重大原創(chuàng)性成果缺乏和頂尖人才和團隊匱乏。

發(fā)展勢頭迅猛 數(shù)據(jù)利用遠超歐美

這些努力沒有白費，中國正逐步成長為人工智能領域的中堅力量，甚至是一種不可忽視的力量。

首先表現(xiàn)在專利上。

據(jù)去年的《烏鎮(zhèn)指數(shù)：全球人工智能發(fā)展報告》上顯示，在全球人工智能專利數(shù)量方面，中國以15745個緊跟在美國26891個之后位列第二，日本以14604個排名第三。值得一提的是，三國占總體專利的73.85%。

其次，表現(xiàn)在投稿及收錄上。

去年，美國人工智能協(xié)會(AAAI)的大會上公布了相關的投稿論文，據(jù)悉，全部投稿共2571篇，其中，中國和美國的投稿數(shù)量分別占到31%和30%。雖然在被接收論文數(shù)量上，中國還是低于美國，但數(shù)量已經(jīng)大幅提升。畢竟基數(shù)大，就一切都有可能。而且，在收錄的論文中，百度、騰訊、華為、360、今日頭條、攜程等中國公司的人工智能團隊也有出現(xiàn)。

再次，中國對數(shù)據(jù)的利用更為充分。

作為國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，百度董事長李彥宏近兩年開始頻繁地呼吁推動人工智能發(fā)展，其創(chuàng)辦的百度也宣布要all in AI。這是因為，李彥宏看到了人工智能技術的臨界點：計算能力越來越強、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)越來越豐富，人工智能經(jīng)過不斷演進，可以變成一項實用的技術。

李彥宏和他的百度已經(jīng)All In AI

科大訊飛董事長劉慶峰也表示，人工智能之所以能夠形成階段性的突破，有三個因素：數(shù)據(jù)、運算能力和算法。

事實上，數(shù)據(jù)和計算力是決定人工智能發(fā)展水平的重要因素。

IBM中國研究院研究總監(jiān)蘇中認為，這一輪人工智能的發(fā)展實際上來自于數(shù)據(jù)。像深度學習，是通過海量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生很多不一樣的結果。在數(shù)據(jù)量上，中國由于人口最多且多樣化，同時互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)已融入人們生活，因此數(shù)據(jù)會成為中國在AI產(chǎn)業(yè)中領先的地方。

“中國擁有最多的用戶群體，同時政府在推動人工智能技術應用上的決心和能調集的資源在全世界是罕見的，我相信未來人工智能的全球競爭主要在中美之間，由于人工智能應用研究的特點，中國會率先勝出。”劉慶峰說道。

根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心日前發(fā)布的報告顯示，截至2017年6月，全球人工智能企業(yè)總數(shù)達到2542家，其中中國企業(yè)數(shù)量達到592家，占23.3%，僅次于美國。

原創(chuàng)性成果匱乏 原創(chuàng)型人才稀缺

盡管中國在人工智能領域的發(fā)展勢頭令人欣喜，但是，其背后仍然存在一些亟待解決的問題。

這一點也可以從原創(chuàng)性成果的匱乏上體現(xiàn)出來。

在中國很流行一個詞“偽原創(chuàng)”，就是指在別人寫作的前提上，綜合多方面的信息“閉門造車”，完全提不出自己的新觀點。

“把一個10層的深度模型拓展到100層甚至1000層，我覺得這個確實是一個進步，中國人目前是這個層次，但這些在我看來并不是一個原創(chuàng)。” AAAI現(xiàn)任執(zhí)委楊強教授楊強就曾表示，深度學習是不斷發(fā)展的，研究領域的領導者應該是開拓新的領域，而不是在原有的基礎上深挖。

李彥宏指出，就中美兩國來比，美國的人才優(yōu)勢讓其在基礎理論研究上占據(jù)優(yōu)勢，所以絕大多數(shù)算法的創(chuàng)新都來自美國。不僅如此，美國公司尤其是互聯(lián)網(wǎng)公司，對人工智能的重視程度也普遍高于中國互聯(lián)網(wǎng)公司。

對此，清華大學教授魯白持同樣的觀點。其認為，中國對人工智能的理論、原創(chuàng)性研究還比較落后，大家都在集中精力做應用，未來在人工智能領域，大的理論突破可能還是來自西方，而技術應用的發(fā)展將會來自中國。

“我國的劣勢主要體現(xiàn)在人工智能的人才培育體系尚未建立，我國人工智能學界倡導多年的建設“智能科學與技術”一級學科的問題仍待解決。” 中國人工智能學會副秘書長余有成認為，核心技術人才梯次無法形成，海外優(yōu)勢人才被歐美機構搶走。

劉慶峰認為，對于“源頭創(chuàng)新型”這類全球都稀缺的人才，要加大力度培養(yǎng)。中國也有很多好苗子，要讓他們進入這個領域，然后設計一個關于人工智能的學習成長路徑，這對于產(chǎn)業(yè)的整體發(fā)展有非常重要的意義。