人工智能突破的契機與希望

人工智能技術突破、行業(yè)革新、產(chǎn)業(yè)化推進寄望于人工智能前沿基礎理論，這是行業(yè)的基石。我國要在人工智能領域取得應有的話語權，就得在人工智能基礎理論和前沿技術方面加強引領性原創(chuàng)科學研究，并率先取得重大突破。
　　人工智能技術已是當今全球科技新寵，并正深刻地改變著人類的生產(chǎn)生活。
　　經(jīng)過60多年的演進，特別在移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、超級計算、傳感網(wǎng)、腦科學等新理論新技術以及經(jīng)濟社會發(fā)展強烈需求的共同驅動下，加速發(fā)展的人工智能呈現(xiàn)出深度學習、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放、自主操控等新特征，能賦予機器感知能力、自主運動能力。
　　如果說以蒸汽技術驅動的第一次工業(yè)革命延伸了人的肢體，拓展了人類的力量，那么，以新一代人工智能技術為驅動的新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革將拓展人類的智能，極大提升人類智力所能創(chuàng)造的價值。
　　由美國斯坦福大學學者領銜撰寫的2018年《人工智能指數(shù)》報告顯示，2018年人工智能“達到或超越人類表現(xiàn)”的重要進展，包括微軟漢英雙語機器翻譯系統(tǒng)在有關測試中達到了人類的水平、英國“深層思維”公司研發(fā)的程序在游戲“雷神之錘”中獲勝率超越人類玩家、谷歌的深度學習系統(tǒng)在前列腺癌有關診斷研究中準確率超過美國認證病理醫(yī)生等。
　　為搶占人工智能發(fā)展先機，美國發(fā)布了《國家人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)略計劃》《為人工智能的未來做準備》，歐盟發(fā)布了《2014－2020年歐洲機器人技術戰(zhàn)略研究計劃》《衡量歐洲研究與創(chuàng)新的未來》，英國圍繞人工智能發(fā)布的政策有《機器人與自動系統(tǒng)2020》《在英國發(fā)展人工智能》等，法國發(fā)布了《人工智能戰(zhàn)略》，日本發(fā)布了《日本復興戰(zhàn)略2016》《人工智能科技戰(zhàn)略》。
　　依據(jù)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018—2020年）》，我國也正在統(tǒng)籌國際國內創(chuàng)新資源，力爭到2030年實現(xiàn)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達1萬億元，帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超10萬億元，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，智能經(jīng)濟、智能社會取得明顯成效，為躋身創(chuàng)新型國家前列和經(jīng)濟強國奠定重要基礎。
　　另一面，雖然全球人工智能的發(fā)展水平令人矚目，但目前人工智能系統(tǒng)“發(fā)育”尚不成熟，總體水平仍處于起步階段，無論基礎理論研究，還是關鍵核心技術，抑或人才體系，都有待健全完善。人工智能分為專用人工智能和通用人工智能，目前的成果主要體現(xiàn)在專用人工智能方面。而真正意義上完備的人工智能系統(tǒng)是一個通用智能系統(tǒng)，具有類似人腦的思維特質，可以舉一反三、觸類旁通。而專家們認為，眼下的人工智能系統(tǒng)“有智商沒情商、會計算不會‘算計’、有專才無通才”。所以，通用智能系統(tǒng)的研究與應用仍然任重道遠。人工智能技術突破、行業(yè)革新、產(chǎn)業(yè)化推進寄望于人工智能前沿基礎理論，這是行業(yè)的基石?？梢?，在基礎設施層，前沿基礎理論和算法仍有很大的突破空間。
　　我國要在人工智能領域取得應有的話語權，就得在人工智能基礎理論和前沿技術方面加強引領性原創(chuàng)科學研究，并率先取得重大突破。
　　相對于歐美國家，我國人工智能研究起步晚，又長期處于低門檻，具有國際影響力的人才稀缺，掌握“撒手锏”技術的高水平人才更十分匱乏，尚需建設完備的人工智能人才體系?！扒嗖馗咴喜庞兄槟吕尸敺濉?，只有在尖端技術研究平臺上才能培養(yǎng)出頂尖技術人才。而建設一大批具有國際水平的研究組，是培養(yǎng)頂尖人才的基礎。
　　高端技術必須與產(chǎn)業(yè)對接，形成龐大的應用市場，人工智能必須與產(chǎn)業(yè)緊密融合。這意味著需要抓緊助推人工智能應用場景的落地，爭取基礎數(shù)據(jù)和平臺技術的突破，搭建好與傳統(tǒng)行業(yè)生態(tài)有效銜接的橋梁。
　　得益于龐大的人口數(shù)據(jù)紅利，也受益于行業(yè)豐富的需求，我國人工智能應用場景的開發(fā)利用在智能金融、智慧醫(yī)療、智能安防、平安城市等領域特別活躍。以智慧醫(yī)療為例，比較豐富的電子病歷、醫(yī)療影像、病理圖像等數(shù)據(jù)提供給科研人員，得以通過標注來訓練人工智能模型，因而產(chǎn)生較大的應用產(chǎn)業(yè)。
　　智能安防、無人駕駛等終端場景是人工智能應用的重要場景，但人工智能在這些場景應用能否落地、落地后又有多大價值，完全依靠智能平臺的支撐。