作者：國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心人工智能研究團(tuán)隊(duì)
來源：觀察者網(wǎng)
封面：由國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心技經(jīng)所人工智能研究團(tuán)隊(duì)參與編制的《人工智能全球格局：未來趨勢(shì)與中國(guó)位勢(shì)》
導(dǎo)讀
人工智能被認(rèn)為是科技創(chuàng)新的下一個(gè)“巨型風(fēng)口”，學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界乃至整個(gè)社會(huì)都對(duì)人工智能給予巨大的關(guān)注。在這樣的關(guān)鍵變革時(shí)期，我們需要正確認(rèn)識(shí)人工智能，審慎客觀地思考人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)，切實(shí)促進(jìn)人工智能與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展深度融合。
由國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心技經(jīng)所人工智能研究團(tuán)隊(duì)參與編制的《人工智能全球格局：未來趨勢(shì)與中國(guó)位勢(shì)》一書，對(duì)各國(guó)的人工智能戰(zhàn)略和企業(yè)的人工智能生態(tài)進(jìn)行了解讀，梳理了在某項(xiàng)技術(shù)上或應(yīng)用場(chǎng)景中深耕的獨(dú)角獸企業(yè)，并對(duì)人工智能倫理進(jìn)行了分析，以人類面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)作為全書的主題。
為深入探討中國(guó)在人工智能領(lǐng)域面臨的技術(shù)與挑戰(zhàn)，觀察者網(wǎng)專訪了國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心技經(jīng)所人工智能研究團(tuán)隊(duì)。
【采訪/科工力量 程小康】
觀察者網(wǎng)：人工智能的核心技術(shù)有哪些？目前的技術(shù)水平離“強(qiáng)人工智能”還有多遠(yuǎn)？
受訪團(tuán)隊(duì)：當(dāng)前人工智能的核心技術(shù)主要是機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)，而使大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橹R(shí)或生產(chǎn)力，離不開機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning），它是使機(jī)器具有類似人的智能的根本途徑。從本質(zhì)上來說，人工智能的發(fā)明是為了模仿人類思考問題的邏輯，從而能自主解決問題。弱人工智能把特征的決定權(quán)交給了人，由人類事先選擇好特征，然后通過函數(shù)逼近來擬合特征曲線，從而找到輸入和輸出之間的映射函數(shù)。強(qiáng)人工智能則是擯棄人的因素試圖自己搞定特征，由算法自己找出輸入對(duì)應(yīng)輸出的特征，然后自行建立映射函數(shù)，從而誕生真正的自主智能。但是只要存在算法，必然就存在人的因素，除非算法符合智能誕生的原始狀況，自行演進(jìn)。簡(jiǎn)而言之，強(qiáng)人工智能是有知覺、有意識(shí)、能推理、能解決問題的智能機(jī)器。而現(xiàn)階段人工智能，無論完成多復(fù)雜的任務(wù)，本質(zhì)均是實(shí)現(xiàn)向量空間中的映射，并沒有思維的能力�，F(xiàn)有的創(chuàng)新多停留在算法模型框架層面的創(chuàng)新，都是人為創(chuàng)造和規(guī)定的，性能比較也停留在算得快、算得準(zhǔn)，從未有關(guān)于AI創(chuàng)造力如何的評(píng)價(jià)。但是，不排除隨著技術(shù)形式的變化和更替、腦科學(xué)等學(xué)科的深度發(fā)展，強(qiáng)人工智能會(huì)以怎樣一種目前無法想象的狀態(tài)出現(xiàn)，促使AI機(jī)器從“專用智能”走向“通用智能”。
觀察者網(wǎng)：中國(guó)在人工智能基礎(chǔ)算法上的投入和產(chǎn)出如何？
受訪團(tuán)隊(duì)：一方面，我們需要肯定中國(guó)在人工智能算法研究上取得的優(yōu)異成績(jī)。2019年，中國(guó)人工智能論文數(shù)量、專利申請(qǐng)量都已經(jīng)高居全球第一。以中科院、清華大學(xué)、中國(guó)科技大學(xué)和西安交通大學(xué)等為代表的科研院所，在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法研究上貢獻(xiàn)了大量高質(zhì)量論文。以百度、阿里巴巴和騰訊為代表的科技巨頭和以商湯、科大訊飛和深蘭為代表的獨(dú)角獸企業(yè)，在語音識(shí)別、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和智能駕駛等AI算法開發(fā)中取得了不俗成績(jī)。毫無疑問，中國(guó)在人工智能算法上的進(jìn)步速度十分顯著，投入和產(chǎn)出效率非常高。但另一方面，我們也需要審視中國(guó)在核心算法、底層技術(shù)上的不足。2019年“徐匡迪之問”引發(fā)了業(yè)界的廣泛共鳴，中國(guó)人工智能領(lǐng)域真正搞算法的科學(xué)家鳳毛麟角，基礎(chǔ)核心算法的缺失未來或?qū)⒊蔀橹袊?guó)人工智能發(fā)展的“瓶頸”所在。比較來看，美、歐、日的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)更加扎實(shí)，在人工智能算法研究時(shí)更能從基礎(chǔ)理論上實(shí)現(xiàn)“突破”。舉個(gè)不太恰當(dāng)?shù)睦樱雀韫拒浖蠺ensorFlow，硬件有TPU，算法有AlphaGo、AlphaZero，其對(duì)人工智能技術(shù)的理解、對(duì)人工智能基礎(chǔ)算法的投入，是當(dāng)前任意一家中國(guó)企業(yè)所不能比擬的。總體而言，中國(guó)人工智能強(qiáng)在數(shù)據(jù)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，而弱在核心算法、基礎(chǔ)算力。
在此需要特別指出的是，人工智能的發(fā)展仍處在非常初期的階段，正如萬里長(zhǎng)征只邁出了一小步。當(dāng)前存在的優(yōu)勢(shì)或者劣勢(shì)，在人工智能新理論出現(xiàn)后，很可能會(huì)變得無關(guān)緊要。在這一超長(zhǎng)期的科技賽道上，我們必須高度關(guān)注腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和數(shù)學(xué)等最底層的理論研究，人工智能競(jìng)爭(zhēng)最激烈的時(shí)刻永遠(yuǎn)在未來。
觀察者網(wǎng)：在推動(dòng)人工智能發(fā)展的過程中，政府、科技巨頭、風(fēng)投機(jī)構(gòu)和初創(chuàng)企業(yè)各扮演什么角色？
受訪團(tuán)隊(duì)：政府主要承擔(dān)“開路人”的作用。2020年1月，美國(guó)白宮就管理人工智能的發(fā)展及應(yīng)用提出監(jiān)管原則，要求政府盡量少干預(yù)。與美國(guó)不盡相同，我國(guó)除了“少干預(yù)”，也要做到“強(qiáng)引領(lǐng)”、“強(qiáng)調(diào)和”、“強(qiáng)救濟(jì)”。“強(qiáng)引領(lǐng)”要求政府發(fā)揮好總領(lǐng)全局的抓手作用，在人工智能發(fā)展規(guī)劃、法律法規(guī)制定和產(chǎn)業(yè)政策上進(jìn)行總體引領(lǐng)。既要為產(chǎn)業(yè)發(fā)展創(chuàng)造機(jī)會(huì)，也要為產(chǎn)業(yè)發(fā)展保駕護(hù)航�！吧俑深A(yù)”只是對(duì)技術(shù)細(xì)節(jié)和發(fā)展模式的不干預(yù)，對(duì)于發(fā)展方向和法律、道德建設(shè)上的引領(lǐng)，政府還是居于主導(dǎo)地位。“強(qiáng)調(diào)和”指的是要調(diào)和企業(yè)之間過于激烈的競(jìng)爭(zhēng)，保護(hù)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)有序、高質(zhì)量進(jìn)行。至于“強(qiáng)救濟(jì)”，時(shí)下，外部勢(shì)力欲打壓我國(guó)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢(shì)頭，只有政府有能力站出來發(fā)揮保護(hù)、救濟(jì)作用，保護(hù)我國(guó)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力儲(chǔ)備。
科技巨頭主要承擔(dān)“風(fēng)向標(biāo)”的作用。頭部企業(yè)有意愿、有實(shí)力、有能力長(zhǎng)期創(chuàng)新，這些企業(yè)在技術(shù)、商業(yè)模式上都有極強(qiáng)的創(chuàng)造能力。作為市場(chǎng)的標(biāo)桿，其對(duì)市場(chǎng)的帶動(dòng)作用不可小覷。因此，如果企業(yè)愿意通過開源或創(chuàng)建產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的方式，孵化、推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，將形成對(duì)市場(chǎng)形成正向激勵(lì)。如微軟、谷歌、阿里巴巴、騰訊等公司已廣泛開展并貫徹如此的理念，對(duì)企業(yè)本身來說也帶來許多好處，如可以吸收優(yōu)秀技術(shù)、建立廣泛普及的生態(tài)，進(jìn)一步加快生態(tài)建設(shè)、促進(jìn)科技創(chuàng)新、提高盈利能力。
風(fēng)投機(jī)構(gòu)則主要發(fā)揮 “補(bǔ)給站”的作用。風(fēng)投機(jī)構(gòu)不能因技術(shù)炒作而過度聚焦某一技術(shù)，也不能因?yàn)槔鎸?duì)某些企業(yè)進(jìn)行惡意做空。風(fēng)投機(jī)構(gòu)發(fā)揮好了自身作用，能刺激市場(chǎng)增長(zhǎng)；若發(fā)揮不好，則可能影響整個(gè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)程中的資金流動(dòng)，甚至導(dǎo)致馬太效應(yīng)，不利于技術(shù)創(chuàng)新。因此，投資也相當(dāng)于“投票”，風(fēng)投機(jī)構(gòu)要把握好手里的“投票權(quán)”，不可利用資本和關(guān)系脈絡(luò)強(qiáng)行操縱市場(chǎng)。而在這方面還尚有許多灰色地帶，監(jiān)管無法觸及。
初創(chuàng)企業(yè)則要起到排頭兵的作用，利用好中國(guó)創(chuàng)業(yè)成本低、政策寬松的優(yōu)勢(shì)，穩(wěn)扎穩(wěn)打進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，同時(shí)發(fā)揮體量小的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新成果快速商業(yè)化。
總而言之，各界各方都要發(fā)揮好我國(guó)制度優(yōu)勢(shì)，集中力量辦大事，才能共同推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)又好又快發(fā)展。
察者網(wǎng)：與美國(guó)科技巨頭相比，中國(guó)科技公司在人工智能領(lǐng)域存在哪些優(yōu)勢(shì)和不足？
受訪團(tuán)隊(duì)：我國(guó)AI領(lǐng)域的科技公司具有較強(qiáng)的應(yīng)用創(chuàng)新能力，以應(yīng)用程序?yàn)橹鞯腁I應(yīng)用風(fēng)靡全球，尤其是攝影攝像類的應(yīng)用程序深受全球用戶青睞。且我國(guó)AI初創(chuàng)公司發(fā)展勢(shì)頭良好，吸引了業(yè)界大量關(guān)注。根據(jù)美國(guó)CB Insights智庫2019年發(fā)布的《AI 100》報(bào)告，全球100家最有前景的AI初創(chuàng)公司中，有11家“獨(dú)角獸”公司，其中5家為中國(guó)公司。由此可見中國(guó)AI科技公司獲得了廣泛的認(rèn)可和支持，未來這一趨勢(shì)將繼續(xù)擴(kuò)大。
同時(shí)，中國(guó)AI科技公司賴以生存發(fā)展的政策環(huán)境更為寬容、開放。我國(guó)在2017年將發(fā)展人工智能定位為國(guó)家戰(zhàn)略，而美國(guó)國(guó)家級(jí)的人工智能戰(zhàn)略直到2019年才姍姍來遲�，F(xiàn)有的政策環(huán)境和扶持力度是其他國(guó)家難以比擬的。拿深圳舉例，深圳是AI創(chuàng)新的重要基地，當(dāng)?shù)卣畬?duì)企業(yè)的支持力度很高，公司注冊(cè)、審批等辦事流程非常簡(jiǎn)潔，政府部門甚至開辟輪流進(jìn)駐企業(yè)現(xiàn)場(chǎng)辦公的工作模式；深圳政府在中小企業(yè)融資方面的保障能力也走在全國(guó)前列。
再者，中國(guó)作為世界上最大的單一市場(chǎng)，用戶數(shù)量的優(yōu)勢(shì)對(duì)AI企業(yè)也是重大利好。龐大的用戶數(shù)量每天將產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，而人工智能的開發(fā)、訓(xùn)練很大程度上依賴大數(shù)據(jù)。從用戶行為中總結(jié)出規(guī)律和需求，AI應(yīng)用的效能可依此強(qiáng)化升級(jí)。
但是，我們也要認(rèn)識(shí)到現(xiàn)存的差距。一方面，我國(guó)科技企業(yè)起步晚、基礎(chǔ)研發(fā)能力差，美國(guó)的IT行業(yè)起步早、技術(shù)積淀深厚。全球開發(fā)者廣泛使用的計(jì)算機(jī)、操作系統(tǒng)到開發(fā)平臺(tái)，都是美國(guó)研發(fā)的，其中英特爾、英偉達(dá)和谷歌等公司處在壟斷地位。這方面的差距不是短期內(nèi)能夠追趕的。另一方面，美國(guó)企業(yè)與高校聯(lián)系緊密，企業(yè)的許多項(xiàng)目與高校合作進(jìn)行，創(chuàng)新能力強(qiáng)。在這方面，我國(guó)企業(yè)與高校的合作尚沒有形成遍地開花的局面。值得注意，美國(guó)的AI專利多來源于企業(yè)，而中國(guó)的AI專利多來源于高校。因此，高校的研發(fā)實(shí)力不容小覷，與高校合作從而加速創(chuàng)新，是企業(yè)需要考慮和把握的潛在機(jī)遇。再者，中國(guó)AI企業(yè)的應(yīng)用面較為狹窄，多專注于單一垂直行業(yè)。而美國(guó)的谷歌、Facebook和微軟等頭部企業(yè)都擁有非常多的業(yè)務(wù)部門，業(yè)務(wù)覆蓋面廣。舉例來說，微軟的AI業(yè)務(wù)跨度之大，從機(jī)器作畫到解決氣候問題不一而足，學(xué)科的交叉產(chǎn)生大量的前沿性成果。對(duì)企業(yè)來說，拓展業(yè)務(wù)將擴(kuò)大成果創(chuàng)新的可能性，也將提高企業(yè)生存的能力，若垂直行業(yè)不景氣或者新興行業(yè)崛起，企業(yè)將有能力進(jìn)行業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型。
觀察者網(wǎng)：中、美、歐、日、韓在制定人工智能發(fā)展政策方面有什么異同點(diǎn)？
受訪團(tuán)隊(duì)：共同點(diǎn)來說的話，應(yīng)該是大家都把人工智能納入了頂層設(shè)計(jì)，都提升到了國(guó)家戰(zhàn)略的高度，基本對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用前景研判、技術(shù)的投入、人才的培養(yǎng)以及相關(guān)的制度保障等方面給予了關(guān)注，戰(zhàn)略眼光和布局比較長(zhǎng)遠(yuǎn)和宏大。
差異也是明顯存在的，每個(gè)國(guó)家肯定會(huì)根據(jù)自己的發(fā)展?fàn)顩r與需求在政策上劃出側(cè)重點(diǎn)。
比如，我國(guó)17年頒布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》以及后續(xù)的系列規(guī)劃文件中，都能體現(xiàn)出我們發(fā)展人工智能的重點(diǎn)是落在技術(shù)的應(yīng)用上，更加注重技術(shù)的落地，要搶占科技制高點(diǎn)，推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)的變革，來推動(dòng)我們經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。
而美國(guó)戰(zhàn)略的目的就是維持其在全球人工智能的領(lǐng)導(dǎo)者地位，焦點(diǎn)在于如何面對(duì)人工智能全面發(fā)展的大趨勢(shì)，著眼于對(duì)國(guó)家長(zhǎng)期安全與社會(huì)穩(wěn)定的影響與變革，在技術(shù)研發(fā)和完善保障體系之外，對(duì)人工智能可能伴隨而來的風(fēng)險(xiǎn)給予了關(guān)注，更重視提高人工智能的可信賴度。
歐盟的戰(zhàn)略除了大家都有的推動(dòng)AI研發(fā)與應(yīng)用以外，將重頭戲放在了人工智能價(jià)值觀上，強(qiáng)調(diào)人工智能倫理、道德、法律體系的研究，他們想要在這一方面制定人工智能倫理準(zhǔn)則，樹立全球標(biāo)準(zhǔn)，形成典范。確實(shí)在AI倫理與道德方面的建設(shè)上，歐盟是走在前面的。我國(guó)17年提出的《規(guī)劃》里對(duì)這一塊的關(guān)注度就不太夠，不過后續(xù)也開始重視這方面的研究，倫理道德方面的影響也會(huì)隨著AI的發(fā)展更加凸顯出來，這是我們必須要直面，要解決的問題。
就日本和韓國(guó)而言，他們的人工智能戰(zhàn)略有更加明確的目標(biāo)與抓手，側(cè)重于利用自己長(zhǎng)期以來的優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)打頭陣，比如日本，從其強(qiáng)大的機(jī)械制造與機(jī)器人產(chǎn)業(yè)入手，充分發(fā)揮優(yōu)勢(shì)，以此來推動(dòng)機(jī)器人革命和人工智能技術(shù)，想要在解決面臨的人口老齡化，勞動(dòng)力短缺問題的同時(shí)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)足的發(fā)展。韓國(guó)也是如此，重點(diǎn)在努力把信息通信技術(shù)、半導(dǎo)體、電子原配件制造技術(shù)等優(yōu)勢(shì)發(fā)揮到最大，推動(dòng)韓國(guó)從“IT強(qiáng)國(guó)”發(fā)展為“AI強(qiáng)國(guó)”。
觀察者網(wǎng)：最近幾十年應(yīng)用物理發(fā)展很快，但基礎(chǔ)理論并沒有重大突破，人工智能是否能加速基礎(chǔ)理論突破？
受訪團(tuán)隊(duì)：人工智能將推動(dòng)數(shù)據(jù)密集型科學(xué)研究的革命。我們知道，基礎(chǔ)物理學(xué)中無論是研究宏觀尺度的天體物理學(xué)，還是研究微觀尺度的粒子物理學(xué)都十分依賴實(shí)驗(yàn)觀測(cè)，實(shí)驗(yàn)過程中往往會(huì)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)處理正是當(dāng)前人工智能爆發(fā)式發(fā)展的基礎(chǔ)，因此越來越多的物理學(xué)家正在借助人工智能探索物理學(xué)前沿。
例如：為了處理大型三維宇宙學(xué)數(shù)據(jù)集，美國(guó)勞倫斯伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室與英特爾、克雷公司合作，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)出物理科學(xué)應(yīng)用程序CosmoFlow，并且在暗物質(zhì)N體模擬實(shí)驗(yàn)中得以應(yīng)用。又如：世界上最大的粒子加速器是歐洲核子研究中心（CERN）的大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)（LHC），其每秒可產(chǎn)生百萬GB的數(shù)據(jù)。研究人員通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來實(shí)時(shí)決定哪些數(shù)據(jù)需要保存，哪些數(shù)據(jù)可以丟棄。目前機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以替代實(shí)驗(yàn)人員70%工作量，大大提高了數(shù)據(jù)處理效率。
物理前沿正在向著多體問題、復(fù)雜模式等方向探索，這一切的推進(jìn)離不開海量的數(shù)據(jù)支撐，隨著人工智能與科研數(shù)據(jù)處理深入結(jié)合，數(shù)據(jù)之下埋藏的新模式新規(guī)律將逐步揭示出來，基礎(chǔ)物理學(xué)將會(huì)迎來新一輪的理論突破。
觀察者網(wǎng)：在“變革生產(chǎn)力”與“調(diào)整生產(chǎn)關(guān)系”兩個(gè)方面，人工智能各起到什么作用？
受訪團(tuán)隊(duì)：生產(chǎn)關(guān)系的變革依托于生產(chǎn)力的躍進(jìn)。人類在18世紀(jì)第一次工業(yè)革命機(jī)械化，到19世紀(jì)第二次工業(yè)革命實(shí)現(xiàn)電氣化，再到20世紀(jì)第三次工業(yè)革命實(shí)現(xiàn)信息化。人類物質(zhì)生產(chǎn)能力得到跨越式發(fā)展。21世紀(jì)的第四次工業(yè)革命正在孕育之中，人類也朝著智能化方向闊步向前，促進(jìn)這次變革的核心力量正是人工智能。
在生產(chǎn)力變革方面，人工智能將完成體力和腦力勞動(dòng)的逐步替代。歷次工業(yè)革命的主題都是人類對(duì)機(jī)器操縱使用方式的變革，在第四次工業(yè)革命中，從事生產(chǎn)的機(jī)器大規(guī)模全自動(dòng)化將成為此次革新的顯著標(biāo)志。盡管經(jīng)濟(jì)活動(dòng)可能永遠(yuǎn)需要人類作為主導(dǎo)，但一個(gè)完全由機(jī)器運(yùn)營(yíng)的經(jīng)濟(jì)形態(tài)正在形成。人工智能的自主感知、自主學(xué)習(xí)、自主決策不僅可以驅(qū)動(dòng)機(jī)器自主運(yùn)行，而且可以將機(jī)器運(yùn)行在最優(yōu)狀態(tài)。更重要的是，機(jī)器之間不再由人類調(diào)配協(xié)同，人工智能可以在各個(gè)層次合理配置資源，使整個(gè)物質(zhì)生產(chǎn)過程以最優(yōu)化方式進(jìn)行。這意味著，機(jī)器不只是對(duì)體力勞動(dòng)進(jìn)行簡(jiǎn)單替代，也在逐漸對(duì)部分腦力勞動(dòng)進(jìn)行替代。這一過程將徹底改變?nèi)祟惖纳a(chǎn)方式，大大擴(kuò)展人類的物質(zhì)生產(chǎn)邊界。
在生產(chǎn)力關(guān)系調(diào)整方面，人工智能將促進(jìn)生產(chǎn)資料和社會(huì)組織的平等化。由于人工智能促進(jìn)了物質(zhì)生產(chǎn)方式的革新，人類從事物質(zhì)生產(chǎn)活動(dòng)的時(shí)間將逐步降低，更多的時(shí)間可以從事創(chuàng)造性活動(dòng)。人類會(huì)逐漸擺脫對(duì)機(jī)器的依附，成為更獨(dú)立的人。很多人認(rèn)為，未來生產(chǎn)關(guān)系將變成人和機(jī)器，甚至人和機(jī)器人的關(guān)系。歸根結(jié)底，其實(shí)生產(chǎn)關(guān)系最終體現(xiàn)的還是人和人的關(guān)系。隨著人類社會(huì)智能化水平的提高，生產(chǎn)資料將更加難以集中掌握在某個(gè)群體，物質(zhì)生產(chǎn)和社會(huì)組織的民主化將會(huì)把原有的生產(chǎn)關(guān)系徹底改變�，F(xiàn)在我們還只能探討其中的趨勢(shì)，相信在不遠(yuǎn)的將來，與智能化社會(huì)相適應(yīng)的生產(chǎn)關(guān)系將會(huì)逐步產(chǎn)生。這一切需要我們一起參與，一起見證。
觀察者網(wǎng)：有觀點(diǎn)認(rèn)為“人工智能實(shí)際上就是統(tǒng)計(jì)學(xué)+概率論”，對(duì)此您怎么看？
受訪團(tuán)隊(duì)：當(dāng)前人工智能的爆發(fā)，離不開大數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，而這兩者的根基正是概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)，因此很多人認(rèn)為人工智能就是統(tǒng)計(jì)學(xué)+概率論。
我認(rèn)為這種觀點(diǎn)是片面的。人工智能分為兩個(gè)層級(jí)，分別是弱人工智能和強(qiáng)人工智能，兩者具有本質(zhì)的區(qū)別。前者是單一方面的智能，例如AlphaGo在棋類游戲中的表現(xiàn)，這是目前深度學(xué)習(xí)技術(shù)運(yùn)用的經(jīng)典范例，統(tǒng)計(jì)學(xué)方法確實(shí)這一層級(jí)智能的有效實(shí)現(xiàn)路徑。然而，強(qiáng)人工智能或者稱類腦智能，通俗來說就是擁有人造大腦、會(huì)思考、會(huì)學(xué)習(xí)的智能體。其本質(zhì)上就是利用算法模擬神經(jīng)元工作機(jī)制，像人腦一樣處理信息、做出決策。基于統(tǒng)計(jì)學(xué)路徑的深度學(xué)習(xí)方案目前來看是無法實(shí)現(xiàn)類腦智能的。究其根本，是因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)在復(fù)雜感知數(shù)據(jù)中只能找到某一個(gè)層面的模式，難以形成多種認(rèn)知功能，也就難以達(dá)到模擬人腦的效果。
長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，人工智能的發(fā)展目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能，也就是讓智能體能像人類一樣處理各種繁雜事務(wù)，且可以在多個(gè)場(chǎng)景中自由切換，這就離不開對(duì)人腦結(jié)構(gòu)、認(rèn)知模式的深入研究，以形成類腦信息處理模式。因此，人工智能的發(fā)展離不開統(tǒng)計(jì)學(xué)+概率論，但也絕不能將其簡(jiǎn)單歸結(jié)為統(tǒng)計(jì)學(xué)+概率論。
觀察者網(wǎng)：AI大規(guī)模應(yīng)用必將裹挾諸多風(fēng)險(xiǎn)，如人工智能倫理、隱私數(shù)據(jù)保護(hù)等，中國(guó)AI治理觀念與歐美有何不同之處？
受訪團(tuán)隊(duì)：近年來，得益于算法、算力及數(shù)據(jù)的提升，人工智能技術(shù)迎來了前所未有的發(fā)展，并逐漸成為國(guó)際社會(huì)廣泛關(guān)注的話題，與此同時(shí)，人工智能技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用也帶來一系列倫理挑戰(zhàn)。
近期我們看到有機(jī)構(gòu)回顧了2019年全球十大人工智能治理事件，包括自動(dòng)駕駛安全事故頻出、“監(jiān)測(cè)頭環(huán)”進(jìn)校園惹爭(zhēng)議、AI換臉應(yīng)用引發(fā)隱私爭(zhēng)議、AI編寫假新聞足以亂真等內(nèi)容。
目前，全球公開渠道可見的人工智能治理準(zhǔn)則或指導(dǎo)方針方面的文件已超過80個(gè)，2019年4月8日，歐盟委員會(huì)以“建立對(duì)以人為本AI的信任”為題，發(fā)布?xì)W洲版的AI倫理準(zhǔn)則，期望建立“以人為本、值得信任”的AI倫理標(biāo)準(zhǔn)，不斷促進(jìn)社會(huì)公眾接受AI技術(shù)、應(yīng)用AI技術(shù)。2019年5月22日，OECD成員國(guó)批準(zhǔn)了人工智能原則即《負(fù)責(zé)任地管理可信賴的AI的原則》，該倫理原則總共有五項(xiàng)，包括包容性增長(zhǎng)、可持續(xù)發(fā)展和福祉，以人為本的價(jià)值和公平，透明性和可解釋，穩(wěn)健性和安全可靠，以及責(zé)任。2019年5月25日在北京發(fā)布的《人工智能北京共識(shí)》針對(duì)人工智能的研發(fā)、使用、治理三方面，提出了各個(gè)參與方應(yīng)該遵循的有益于人類命運(yùn)共同體構(gòu)建和社會(huì)發(fā)展的15條原則，將關(guān)注“服務(wù)于人”，將“和諧與優(yōu)化共生”這一中國(guó)哲學(xué)和文化中的特色理念，融入人工智能治理原則當(dāng)中。2019年6月17日，國(guó)家新一代人工智能治理專業(yè)委員會(huì)發(fā)布《新一代人工智能治理原則——發(fā)展負(fù)責(zé)任的人工智能》，強(qiáng)調(diào)和諧友好、公平公正、包容共享、尊重隱私、安全可控、共擔(dān)責(zé)任、開放協(xié)作、敏捷治理等八條原則。
經(jīng)過梳理可以發(fā)現(xiàn)，圍繞透明、公正和公平、不傷害、責(zé)任、隱私這五個(gè)方面的倫理原則呈現(xiàn)出全球趨同的局面。然而，細(xì)細(xì)分析，也可以看出中西方在應(yīng)對(duì)人工智能倫理問題上的一些差別，即西方強(qiáng)調(diào)“以人為本”，而中國(guó)更關(guān)注“和諧包容”，治理理念區(qū)別的背后是中西方文化和價(jià)值觀的不同。
人工智能的研發(fā)應(yīng)用具有跨國(guó)界、國(guó)際分工等特點(diǎn)，人工智能治理問題也特別強(qiáng)調(diào)國(guó)際協(xié)作與協(xié)調(diào)。隨著人工智能的進(jìn)一步發(fā)展，人與機(jī)器的關(guān)系也將發(fā)生變革，那時(shí)西方“以人為本”的價(jià)值觀未必能夠適應(yīng)新型人機(jī)關(guān)系，而傳統(tǒng)中國(guó)智慧很可能成為破解人工智能治理難題的解藥。
觀察者網(wǎng)：關(guān)于“人工智能泡沫”“深度學(xué)習(xí)遭遇寒冬”等的學(xué)術(shù)討論越來越多形成鮮明對(duì)比，對(duì)此如何解讀？
受訪團(tuán)隊(duì)：在《人工智能全球格局：未來趨勢(shì)與中國(guó)位勢(shì)》新書中，筆者結(jié)合2000年左右的互聯(lián)網(wǎng)“泡沫”經(jīng)歷，總結(jié)了當(dāng)下“人工智能泡沫論”的主要論點(diǎn)：
人們對(duì)于人工智能改變生活的預(yù)期與AI現(xiàn)實(shí)能力不匹配。以自動(dòng)駕駛為例，汽車生產(chǎn)商對(duì)全自動(dòng)駕駛（Level 4）的實(shí)現(xiàn)時(shí)間盲目樂觀。Delphi和MobileEye承諾于2019年實(shí)現(xiàn)Level 4自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，Nutonomy公司計(jì)劃于2019年在新加坡街頭部署無人駕駛出租車，特斯拉CEO馬斯克在2020年1月聲稱，特斯拉車型的“完全自動(dòng)駕駛”功能即將到來。但加里·馬庫斯等專家認(rèn)為，實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛可能需要數(shù)年甚至數(shù)十年，屆時(shí)才能實(shí)現(xiàn)可以避免事故的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。
資本界和媒體對(duì)人工智能的理解與AI現(xiàn)實(shí)能力不匹配。部分資本界人士和媒體對(duì)人工智能的理解較為片面，對(duì)人工智能現(xiàn)階段的能力認(rèn)識(shí)不足。扭曲的信息在網(wǎng)絡(luò)中多次傳導(dǎo)，逐級(jí)放大，最終導(dǎo)致社會(huì)整體認(rèn)知的缺陷。
以人類智能為基準(zhǔn)，現(xiàn)有的人工智能技術(shù)或許連嬰兒的水平都達(dá)不到。以深度學(xué)習(xí)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，也僅僅是實(shí)現(xiàn)真正人工智能的一小步。在可以預(yù)見的未來，新型AI算法、算力和大數(shù)據(jù)技術(shù)或?qū)⒉粩嗳〉眯峦黄�，人工智能也仍將持續(xù)保持高速發(fā)展態(tài)勢(shì)。與前兩次AI浪潮相比，第三次AI浪潮可以解決的問題已大大拓展，我們對(duì)人工智能未來的發(fā)展應(yīng)該持有樂觀的心態(tài)。但同時(shí)，資本的瘋狂追逐、誤導(dǎo)性的宣傳也會(huì)持續(xù)下去，人們對(duì)AI改變生活的預(yù)期和AI現(xiàn)實(shí)能力的不匹配，必將導(dǎo)致“AI泡沫”的產(chǎn)生。未來一段時(shí)間，人工智能的發(fā)展或?qū)⒊尸F(xiàn)冰火兩重天：有能力的公司加速擴(kuò)張，沒能力的公司迅速潰敗。
歷史上，很多研究領(lǐng)域都經(jīng)歷過萌芽期、發(fā)展期、泡沫期，最后回歸正常。2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅后，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展重新回到正軌，此后更是孕育谷歌、亞馬遜、Facebook等互聯(lián)網(wǎng)巨頭的崛起。一定程度的泡沫，對(duì)行業(yè)的發(fā)展是利好因素。泡沫的破滅，也只是去掉不合理、空虛的東西，而把合理地、有價(jià)值的事物給沉淀下來。在新一輪人工智能發(fā)展浪潮中，泡沫是一定存在的，但我們大可不必?fù)?dān)心人工智能的前景。新型算法、先進(jìn)算力、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，必將引領(lǐng)人工智能更新一輪熱潮的發(fā)展，泡沫也必將成為人工智能理性發(fā)展的墊腳石。
觀察者網(wǎng)：近期《南華早報(bào)》報(bào)道“中國(guó)人工智能領(lǐng)域人才繼續(xù)留美，上升空間幾乎為零”。一直以來，華人在美國(guó)科技公司中擔(dān)任高管的人數(shù)較少，是哪些原因?qū)е碌模?
受訪團(tuán)隊(duì)：當(dāng)前在美國(guó)科技公司，尤其是硅谷，確實(shí)存在印度裔高管比比皆是，而華人則多偏向于工程師，但高管寥寥無幾的情況。造成這個(gè)問題的原因是多層次的。
首先，語言差異在一定程度上對(duì)華人融入美國(guó)文化造成了限制。盡管在海外華人工程師通常具有良好的英語基礎(chǔ)，可以熟練應(yīng)付英語讀寫和編程操作，但與印度人將英語作為官方語言從小訓(xùn)練相比，我們?cè)谡Z言交流上還是存在一些障礙。而語言的障礙恰恰又會(huì)對(duì)華人融入美國(guó)文化形成一種無形的障礙，所以我們眾多華人工程師為了避免這種沖突與隔閡，更傾向于埋頭鉆研技術(shù)問題，少有表達(dá)。但作為公司高管，文化上的融入與語言交流的積極主動(dòng)是必不可少的。
其次是文化差異。中國(guó)文化中的“內(nèi)斂、實(shí)干、低調(diào)、謙和”等特質(zhì)是深深鐫刻在每一位華人骨子里的。例如，面對(duì)業(yè)務(wù)問題時(shí)，中國(guó)人講究“知者不言，言者不知”，偏向于先把自己所轄的業(yè)務(wù)領(lǐng)域吃透再去表達(dá)，而不樂于在研究過程中積極交流；面對(duì)工作安排時(shí)，中國(guó)人的思維方式強(qiáng)調(diào)“服從”，偏向于執(zhí)行上級(jí)布置的任務(wù)；而硅谷科技公司往往鼓勵(lì)自由討論、主動(dòng)提出想法、主動(dòng)帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開展攻關(guān)，這本質(zhì)上其實(shí)就是一種文化的差異。在這方面，印度人不論在表達(dá)溝通上，還是爭(zhēng)取資源、爭(zhēng)取利益的主動(dòng)性上，都比華人具有更強(qiáng)的適應(yīng)性。
再次是能力培養(yǎng)方面的偏好差異限制了華人的發(fā)展空間。在能力培養(yǎng)方面，華人更偏重于技術(shù)深造，而輕于商業(yè)能力和領(lǐng)導(dǎo)力方面的培養(yǎng)。與印度人相比，有一項(xiàng)調(diào)查顯示，印度裔在碩士畢業(yè)之后讀MBA的比例達(dá)28%，而華人讀MBA的比例則不足8%，但讀博士的比例則高達(dá)近30%。因此我們可以看出，華人往往信奉“技術(shù)才是硬實(shí)力”的原則，這條原則可以造就高級(jí)的工程師，但無法成就一名企業(yè)高管。因?yàn)楣芾碚咦钪匾哪芰λ刭|(zhì)并不是技術(shù)，而是如何發(fā)揮團(tuán)隊(duì)的最大效力。
除了以上三大因素之外，影響華人高管比例的還有群體團(tuán)結(jié)、種族認(rèn)同，以及近年來尤其明顯的出于政治考量的簽證限制等。
觀察者網(wǎng)：人工智能在疫情防控和公共安全方面可以發(fā)揮哪些作用？
受訪團(tuán)隊(duì)：現(xiàn)有的人工智能技術(shù)雖然無法達(dá)到強(qiáng)人工智能的水平，無法進(jìn)行自主思考，但憑借近年來的研究積淀，人工智能技術(shù)已能通過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練習(xí)得許多技能，幫助人類完成許多復(fù)雜任務(wù)，提高工作效率、提高生產(chǎn)力水平。在此次抗疫工作中，人工智能發(fā)揮作用的場(chǎng)景主要集中在以下幾個(gè)方面：
一是預(yù)測(cè)與分析類工作。人工智能可以幫助我們對(duì)疫情發(fā)展與傳播的趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而改進(jìn)防控措施，主動(dòng)應(yīng)對(duì)疫情影響；也可以幫我們完成病毒基因測(cè)序、新藥的開發(fā)工作。以上工作中都涉及大量數(shù)據(jù)及模糊數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)模型較為復(fù)雜，難以用經(jīng)典計(jì)算模式完成。人工智能可以一定程度上緩解算力壓力，同時(shí)尋找解決問題的捷徑。
二是檢測(cè)與監(jiān)控類工作。依托于圖像識(shí)別與熱成像技術(shù)，AI檢測(cè)設(shè)備可幫助工作人員對(duì)人流量、人員體溫和口罩佩戴情況進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)體溫過高的人員和未按規(guī)定佩戴口罩的人員進(jìn)行識(shí)別并發(fā)出警告。相關(guān)技術(shù)已經(jīng)較為成熟，識(shí)別準(zhǔn)確度高，可同時(shí)進(jìn)行多人檢測(cè)，且無需接觸體表，為防疫管理提供了便捷。相關(guān)設(shè)備已在部分城市的車站、街道等人流相對(duì)密集的地點(diǎn)投入使用。圖像識(shí)別技術(shù)同樣可以幫助醫(yī)療工作者對(duì)患者醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析診斷，減輕醫(yī)療工作者的工作壓力。
三是智能客戶服務(wù)工作。近年來，自然語言處理技術(shù)的發(fā)展使得人工智能聊天機(jī)器人進(jìn)步飛速，聊天機(jī)器人已能與用戶進(jìn)行溝通。聊天機(jī)器人不僅可以運(yùn)用于客戶服務(wù)和簡(jiǎn)單問診工作，亦可為用戶提供情感關(guān)懷。先進(jìn)的聊天機(jī)器人更是可以識(shí)別語音、文字中的情感信息，并對(duì)用戶進(jìn)行疏導(dǎo)、勸解。此技術(shù)有望為長(zhǎng)期奮戰(zhàn)在一線的醫(yī)護(hù)人員、隔離治療的患者以及在家中隔離的人群在一定程度上給予情感上的關(guān)懷，緩解緊張心情。
需要注意的是，自動(dòng)化工具并不等于AI，替代簡(jiǎn)單重復(fù)勞動(dòng)是自動(dòng)化工具要為我們完成的任務(wù)，而AI則幫助我們解決更加復(fù)雜問題。
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寧南山：2020年已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)硬件去美國(guó)化 