人工智能領(lǐng)域迅速發(fā)展的原因

    為何中國(guó)能在人工智能領(lǐng)域迅速躋身國(guó)際先進(jìn)國(guó)家行列？這將對(duì)中國(guó)甚至全球經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生怎樣的影響？本文將從以下三個(gè)方面進(jìn)行回答：人工智能最新進(jìn)展的本質(zhì)，中國(guó)在人工智能領(lǐng)域取得的進(jìn)步與中國(guó)科技生態(tài)系統(tǒng)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)相吻合的方式以及人工智能應(yīng)用軟件的經(jīng)濟(jì)影響。

    人工智能最新進(jìn)展的本質(zhì)：從發(fā)明到應(yīng)用

    傳統(tǒng)上，人工智能一直是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)領(lǐng)域，致力于構(gòu)建一套計(jì)算機(jī)系統(tǒng)以執(zhí)行人類安排的任務(wù)。在過(guò)去幾年間，科研人員一直在討論以及實(shí)驗(yàn)不同的方法來(lái)構(gòu)造這些系統(tǒng)。人工智能應(yīng)當(dāng)將現(xiàn)有的知識(shí)通過(guò)編碼輸入計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中嗎（專家系統(tǒng)）？或者應(yīng)當(dāng)使用軟件來(lái)模仿大腦的學(xué)習(xí)過(guò)程，然后計(jì)算機(jī)在此基礎(chǔ)上進(jìn)行自我學(xué)習(xí)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）？

    學(xué)術(shù)界不同陣營(yíng)對(duì)此問題的看法在幾十年間爭(zhēng)論不休。雖然在20世紀(jì)80至90年代，國(guó)際上許多頂尖的研究人員已經(jīng)創(chuàng)造出許多能夠執(zhí)行具體任務(wù)的人工智能程序，但是這些人工智能系統(tǒng)通常不夠一般化，對(duì)企業(yè)而言效用有限。在這一時(shí)期，人工智能的重心依然集中在實(shí)驗(yàn)室，這一領(lǐng)域仍停留在一個(gè)發(fā)現(xiàn)的時(shí)代。

    十年前的兩大變化使得這一狀況得到轉(zhuǎn)變：互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的數(shù)據(jù)大爆炸以及一種名為深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的誕生。互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的數(shù)據(jù)大爆炸以計(jì)算機(jī)可以處理的方式記錄了許多人類活動(dòng)，而深度學(xué)習(xí)則為人工智能系統(tǒng)提供了一種更好的從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的方式，使它們能夠發(fā)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)點(diǎn)之間微妙的聯(lián)系。當(dāng)今人工智能應(yīng)用的核心，就是通過(guò)深度學(xué)習(xí)在海量數(shù)據(jù)中概括出人類難以發(fā)覺的細(xì)微聯(lián)系的能力。

    具體而言，這種遠(yuǎn)超人類的分析能力賦予了計(jì)算機(jī)兩種新功能：感知能力以及決策復(fù)雜問題的能力。對(duì)于感知能力，數(shù)字設(shè)備只能捕捉和再現(xiàn)圖像和聲音，而人工智能系統(tǒng)則可以識(shí)別和理解這些圖像和聲音中的內(nèi)容。對(duì)于復(fù)雜問題的決策，人工智能系統(tǒng)不再局限于由人類編碼的“如果—那么”規(guī)則，而是根據(jù)從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的內(nèi)容學(xué)習(xí)更為靈活的規(guī)則。將這些能力和軟件、硬件結(jié)合起來(lái)，可以讓人工智能承擔(dān)許多社會(huì)任務(wù)。

    在深度學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)爆炸的催化下，人工智能已經(jīng)由發(fā)現(xiàn)的時(shí)代步入了應(yīng)用的時(shí)代。對(duì)人工智能前沿領(lǐng)域的研究仍在如火如荼地進(jìn)行，這些領(lǐng)域的發(fā)現(xiàn)可能會(huì)帶來(lái)無(wú)數(shù)新的可能性。但目前人工智能領(lǐng)域的重心已經(jīng)從精英化的實(shí)驗(yàn)室研究進(jìn)入了具體應(yīng)用的現(xiàn)實(shí)世界。深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)使人工智能進(jìn)入了一個(gè)新的領(lǐng)域。

    影響人工智能的因素：人才、數(shù)據(jù)、企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)以及政府政策

    從發(fā)明到應(yīng)用的轉(zhuǎn)變對(duì)人工智能進(jìn)步產(chǎn)生了重大影響，也因此決定了哪些國(guó)家可能在人工智能的應(yīng)用方面引領(lǐng)世界。這種轉(zhuǎn)變包含了四個(gè)關(guān)鍵因素：研究人才、數(shù)據(jù)、企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)以及政府政策。

（一）科研人才

    在發(fā)明的年代，一個(gè)國(guó)家在人工智能領(lǐng)域的實(shí)力主要取決于少數(shù)精英研究人員的質(zhì)量：最優(yōu)秀的學(xué)術(shù)人才能夠?qū)⒅�識(shí)的邊界向外拓展。但是隨著人工智能的重心從實(shí)驗(yàn)室里的研究轉(zhuǎn)變?yōu)樯虡I(yè)應(yīng)用，它帶來(lái)了一個(gè)類似的轉(zhuǎn)變，從重視精英研究人員的質(zhì)量轉(zhuǎn)向重視合格工程師的數(shù)量：這些人能夠?qū)⑼黄菩缘倪M(jìn)展應(yīng)用于數(shù)百個(gè)不同的行業(yè)。

    美國(guó)是世界上擁有最多拔尖研究人員的國(guó)家，通過(guò)對(duì)人工智能領(lǐng)域的分析可以得知，人工智能的研究人員主要集中在美國(guó)和加拿大，并且絕大多數(shù)都隸屬于美國(guó)的研究機(jī)構(gòu)。這就是為什么美國(guó)在人工智能發(fā)明的年代能夠取得領(lǐng)先地位，并且進(jìn)入應(yīng)用的時(shí)代時(shí)，他們比自己的同行有優(yōu)勢(shì)。

    但是當(dāng)人工智能進(jìn)入商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域時(shí)，美國(guó)的領(lǐng)先地位不再穩(wěn)固。中國(guó)的研究人員尚未在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展，但是中國(guó)的研究人員和工程師數(shù)量占據(jù)了優(yōu)勢(shì)。

（二）數(shù)據(jù)

    隨著人工智能進(jìn)入應(yīng)用時(shí)代，數(shù)據(jù)的應(yīng)用量得到了大幅提升。數(shù)據(jù)可以被視為支撐人工智能運(yùn)行的原材料�？偟膩�(lái)說(shuō)，一個(gè)由合格的普通研究人員設(shè)計(jì)的、以大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的算法，將勝過(guò)一個(gè)由最優(yōu)秀的人工智能科學(xué)家設(shè)計(jì)的但用較少數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的算法。

    在發(fā)明的時(shí)代，由于無(wú)法將當(dāng)前的技術(shù)水平商業(yè)化，人工智能領(lǐng)域?qū)⒅攸c(diǎn)放在學(xué)術(shù)出版上，而學(xué)術(shù)出版往往需要新的算法設(shè)計(jì)才能通過(guò)同行評(píng)審。僅僅通過(guò)向現(xiàn)有算法提供大數(shù)據(jù)以獲得更好的性能是不足以發(fā)表學(xué)術(shù)論文的。但這種方式足以在市場(chǎng)上生產(chǎn)一種更優(yōu)秀的產(chǎn)品，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為人工智能公司最寶貴的資源之一。這使得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)從擁有最頂尖研究人才的公司，轉(zhuǎn)向擁有最大用戶數(shù)據(jù)儲(chǔ)備的公司。

（三）企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)

    中美兩國(guó)的企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)都具有以下幾個(gè)特點(diǎn)：無(wú)與倫比的規(guī)模、多元化的資金結(jié)構(gòu)、相似的產(chǎn)品垂直市場(chǎng)以及高創(chuàng)新能力。但當(dāng)涉及到文化規(guī)范時(shí)，它們?cè)诤艽蟪潭壬洗嬖诜制�，這影響了人工智能應(yīng)用的速度和性質(zhì)。這些文化差距中最引人注目的是對(duì)待模仿、重復(fù)以及迅速擴(kuò)展他人開創(chuàng)的成功商業(yè)模式的態(tài)度。

    硅谷以及美國(guó)的科技生態(tài)系統(tǒng)擅長(zhǎng)于從0到1的創(chuàng)造。在美國(guó)的科技環(huán)境里，那些僅僅依靠模仿現(xiàn)有模型的行為被整個(gè)行業(yè)所鄙夷。中國(guó)的科技生態(tài)系統(tǒng)則與此不同，往往是在從1向n推廣的進(jìn)程中表現(xiàn)出色。中國(guó)的科技企業(yè)家在嘗試全新創(chuàng)意時(shí)往往比較保守，但是在模仿和改進(jìn)一種已經(jīng)被證明成功的商業(yè)模式時(shí)，他們會(huì)大刀闊斧地前進(jìn)。

    對(duì)于企業(yè)而言，中國(guó)的這一創(chuàng)新過(guò)程不一定會(huì)獎(jiǎng)勵(lì)最擅長(zhǎng)原始創(chuàng)新的公司，而是獎(jiǎng)勵(lì)那些最擅長(zhǎng)重復(fù)和執(zhí)行的公司。而對(duì)于系統(tǒng)整體而言，這個(gè)過(guò)程在探索利用新技術(shù)或業(yè)務(wù)模型的多種不同應(yīng)用方面非常有效。

    在過(guò)去幾十年間，這一進(jìn)程在中國(guó)反復(fù)上演。它造就了許多模仿者，并且使得市場(chǎng)上真正具有創(chuàng)新能力的企業(yè)家越來(lái)越少。數(shù)以萬(wàn)計(jì)的人力和資本被投入到幾乎是同質(zhì)的企業(yè)中，而這些企業(yè)中的絕大多數(shù)都會(huì)慢慢為市場(chǎng)所拋棄。

（四）政府政策

    政府政策在驅(qū)動(dòng)中國(guó)人工智能發(fā)展方面的作用是顯著的但常常被人誤解。政府常常挑選優(yōu)勢(shì)企業(yè)進(jìn)行補(bǔ)貼，或者發(fā)布命令規(guī)定應(yīng)當(dāng)發(fā)展的技術(shù)。

    如果人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響遠(yuǎn)小于當(dāng)前預(yù)期，那么投入人工智能的資源可能是一種浪費(fèi)。另外，由于許多人工智能技術(shù)都已經(jīng)成熟，選擇哪些進(jìn)行支持對(duì)公共部門來(lái)說(shuō)是一個(gè)問題。政府的參與絕不是技術(shù)領(lǐng)先的先決條件，但隨著人工智能更深入地滲透到現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中，政府參與可能會(huì)加速技術(shù)產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)影響。

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