中國PK美國人工智能我國還是有不小的差距

時間：2017-04-14

作為人工智能****會議，由美國人工智能協(xié)會（American Association for Artificial Intelligence）組織的AAAI大會在美國舊金山召開，在今年的大會上中國面孔成為不可忽視的力量。在2571篇投稿論文中，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**美國，但數(shù)量已經(jīng)大幅提升。
中國人工智能直追美國 但中美還是有些差距
一個小插曲則是，今年的AAAI大會原計劃在新奧爾良召開，由于和中國春節(jié)沖突，AAAI Fellow、AAAI現(xiàn)任執(zhí)委楊強教授和幾位教授緊急向組委會發(fā)送郵件，使得較終破格更改了時間和地點。
 
可見，中國在AI領(lǐng)域正在蓄勢，逐步成長為中堅力量。據(jù)《烏鎮(zhèn)指數(shù)：**人工智能發(fā)展報告》，在**人工智能**數(shù)量方面，中國以15745個緊跟在美國26891個之后位列*二，日本以14604個排名*三。值得一提的是，三國占總體**的73.85%。
 
華人勢力
 
“不僅僅是學者，來參會的中國公司也變多了?！睏顝姳硎?。從今年的活動贊助商而言，百度、騰訊和亞馬遜、IBM一并成為良好贊助商，小i機器人、**也躋身銀牌贊助商之列。在今年收錄的論文中，百度、騰訊、華為、360、**、攜程等中國公司的人工智能團隊也有出現(xiàn)。
 
百度研究院院長林元慶對**財經(jīng)記者說，過去幾年里，她在參加**上人工智能領(lǐng)域的**會議中，確實可以看到參加會議的華人非常多，而且在過去幾年里增長很快。他認為這同時也和國內(nèi)幾家公司在人工智能領(lǐng)域的投入有關(guān)系。
 
“中國人適合做人工智能，世界上43%的人工智能論文都是中國人寫的。”創(chuàng)新工場創(chuàng)始人李開復(fù)(微博)曾向**財經(jīng)表示。根據(jù)美國**此前發(fā)布的《國家人工智能研究與發(fā)展策略規(guī)劃》來看，從2013年到2015年，SCI收錄的論文中，“深度學習”或“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的文章增長了約6倍，按照文章數(shù)量計算，美國已經(jīng)不再是世界**。在增加“文章必須至少被引用過一次”附加條件后，中國在2014年和2015年都**過美國，****。
 
“這一輪人工智能并不是一個新的革命，而是18世紀工業(yè)革命自動化的一個延續(xù)，技術(shù)一旦掌握到手里，可以迅速擴展到做全世界的生意，所以這對于中國起到了一個彎道**車的作用?！睏顝姳硎?。
 
中國人數(shù)學好、刻苦努力無疑為中國發(fā)展人工智能提供了良好的基礎(chǔ)，但較大的驅(qū)動力在于產(chǎn)業(yè)需求。一方面對于傳統(tǒng)企業(yè)而言，需要新技術(shù)來推動產(chǎn)業(yè)變革，“中國的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)還有很多不合理、低效率的地方，通過人工智能浪潮，就形成了一種新的競爭?！睏顝姀娬{(diào)。
 
對于互聯(lián)網(wǎng)成員或新興*角獸公司而言，同樣需要借助人工智能技術(shù)，激發(fā)已經(jīng)存儲的海量數(shù)據(jù)，提升服務(wù)精準度，創(chuàng)造潛在盈利機會，“互聯(lián)網(wǎng)大市場孕育的應(yīng)用到C輪需要人工智能?！崩铋_復(fù)表示。例如**在借助人工智能技術(shù)，將新聞內(nèi)容和視頻進行重新排序，實現(xiàn)資訊分發(fā)的千人千面，美圖也利用人像數(shù)據(jù)庫，對數(shù)據(jù)進行標記、結(jié)構(gòu)化，優(yōu)化圖像算法。
 
“全世界只有中美兩國有如此大量的數(shù)據(jù)、大規(guī)模的計算和應(yīng)用場景，在應(yīng)用層面中美基本處于同一起跑線?！钡仄骄€機器人技術(shù)創(chuàng)始人兼**執(zhí)行官余凱向**財經(jīng)表示。余凱曾擔任百度研究院副院長、深度學習實驗室（IDL）主任，帶領(lǐng)的團隊將深度學習技術(shù)成功應(yīng)用于廣告、搜索、圖像、語音等方面，在此之前他也曾在美國NEC研究院、西門子數(shù)據(jù)研究部、微軟亞洲研究院工作。
 
在余凱看來，中國有世界上較大的互聯(lián)網(wǎng)公司，且擁有搜索、社交、電商、互聯(lián)網(wǎng)金融等很好的應(yīng)用場景，“大規(guī)模的計算平臺都需要大規(guī)模的應(yīng)用場景，在小實驗室是做不了的，年輕人在這樣的工作環(huán)境中會得到持續(xù)的鍛煉，包括工程實驗?zāi)芰Αλ惴ǖ睦斫獾??！?
 
“較大的優(yōu)勢是人多，這種優(yōu)勢體現(xiàn)在三個層面，人多意味著市場大，有較強的驅(qū)動力去把這件事情做好。其次針對社會服務(wù)層面，需要很多數(shù)據(jù)。*三，人才基數(shù)比較大，冒出良好人才相對多一些。”*四范式創(chuàng)始人、**執(zhí)行官戴文淵告訴記者，“從數(shù)據(jù)量、投入的人力財力來看，中美之間沒有多少差距，且中國較有優(yōu)勢。”
 
中美差異
 
但將論文數(shù)量視為中國人工智能發(fā)展水平有失公允，雖然在靠近商業(yè)**應(yīng)用層面中美并駕齊驅(qū)，但在基礎(chǔ)性、原創(chuàng)性研究、創(chuàng)新土壤、人才儲備層面，中國相較美國還存在不小的差距。
 
“國內(nèi)更多是技術(shù)的落地、產(chǎn)業(yè)化和應(yīng)用，國外仍然有很多人在公司和研究院做*研究，包括尋求方法論上的突破，我們擅長把事情做得較細致，相對而言突破性和奠基性的工作還不夠多?！钡仄骄€機器人技術(shù)聯(lián)合創(chuàng)始人、算法副總裁黃暢告訴**財經(jīng)。
 
黃暢畢業(yè)于清華大學計算機科學與技術(shù)系，曾在美國南加州大學和NEC美國研究院擔任研究員，2012年加入百度美國研發(fā)中心，2013年和余凱參與組建百度深度學習研究院，任**科學家、主任研發(fā)架構(gòu)師。在黃暢看來，做研究無外乎尋找新的問題和研究新的方法，而在這兩方面國內(nèi)和國外相比還存在不小的差距。
 
楊強認為，深度學習是不斷發(fā)展的，研究領(lǐng)域的**者應(yīng)該是開拓新的領(lǐng)域，而不是在原有的基礎(chǔ)上深挖?！鞍岩粋€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)?！睏顝娕e例說道。
 
“現(xiàn)在很多高校是看教授和學生的論文達標情況，**會議論文的發(fā)表對學生申請院校、教授評級、申請科研經(jīng)費等都有幫助，真正做出突破性理論研究，不迎合考核體系的非常少。”戴文淵直言。在他看來，雖然有相當數(shù)量的人參與到人工智能研究，但優(yōu)秀的研究成果并不與參與人數(shù)的激增成正比。
 
余凱認為，有一些中國學生很擅長“刷分”、“刷榜”?！皠e人做到99.5%，我做了99.7%，并不一定有實質(zhì)性突破，世界也沒有因為這個刷分而變得不一樣。原創(chuàng)性的創(chuàng)新需要不一樣的思考，現(xiàn)在講深度學習比較多，所有的人都進行深度學習，而不是思考What is wrong ？How to be different？”余凱強調(diào)。
 
在人工智能領(lǐng)域浸染十年有余的戴文淵也有同樣的感受，“很多人用力的方向有問題，準確率達到99.1%、99.15%或者99.2%，其實沒有什么差別，并不應(yīng)該把精力用在這些地方，而應(yīng)該關(guān)注不到60分的領(lǐng)域，去把它做及格。”
 
回歸至深度學習的歷史發(fā)展脈絡(luò)來看，正是一個邊緣化課題走向主流技術(shù)的路徑。早在上世紀80年代初期，深度學習學派的開山人物Hinton一直堅持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的探索，但受限于當時的電腦速度、數(shù)據(jù)量等問題，深度學習理論是一項邊緣化的研究，當時AI的主流研究方向與之截然相反，推崇小樣本學習，主推SVM學習。
 
正是以Hinton為代表的一群人對深度學習的堅持，才一步步將邊緣課題變成人工智能**技術(shù)。“十年前進入這個領(lǐng)域，中國學生都在學優(yōu)化理論，現(xiàn)在一窩蜂地學習深度學習，很少有人在懷疑深度學習是不是較優(yōu)解，就像之前很少有人去思考優(yōu)化是不是較優(yōu)解?！贝魑臏Y說道。
 
人員成本居高不下
 
在余凱看來，中美之間的差距表現(xiàn)在兩方面，一方面是人才儲備的匱乏，很多高校在很長時間內(nèi)并沒有人工智能專業(yè)，而在美國基本上大的院校都有人工智能教授。以美國卡梅隆大學為例，設(shè)有專門的機器人研究所，其中光教授就有100多位，縱向而言，中國布局的時間也比較晚。
 
早在2012年余凱回國在百度成立了人工智能團隊，擔任百度人工智能研究院執(zhí)行院長，在他的記憶里，當時在高校招人非常困難，很多是在招進百度之后再自己培養(yǎng)。
 
其次從產(chǎn)業(yè)鏈而言，谷歌(微博)或者Facebook的人工智能團隊不僅可以從斯坦福等院校招人，還可以從微軟、IBM、HP等大公司挖走人工智能領(lǐng)域的人才，“當時別的企業(yè)還想著從百度挖人，無論從科研教育還是整個產(chǎn)業(yè)界，起步都是晚的，規(guī)模還是小的?！?
 
至今余凱仍會頻繁去美國參加一些學術(shù)會議，讓自己保持更多的思考，“國外技術(shù)創(chuàng)業(yè)比較多，大家探討的是數(shù)學公式及算法，而在中國大部分在講趨勢、概念，如果PPT上放上公式就變得很無聊，心態(tài)比較浮躁?！?
 
資本驅(qū)動之下，人工智能成為創(chuàng)業(yè)較火熱的領(lǐng)域，也在加速人才的流動。根據(jù)華創(chuàng)資本發(fā)布的《2016早期企業(yè)薪酬調(diào)研報告》來看，人工智能和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域類的早期企業(yè)在過去一年的員工離職率高達44%，人員流動活躍。
 
“付不起工資、搶不到人”成為人工智能企業(yè)在人才招聘方面面臨的較大博弈?！叭瞬疟容^少，需要的公司又多，人工智能的人員成本因此居高不下?！贝魑臏Y表示，“我們想要尋找突破常規(guī)的人才，需要找到能夠?qū)?0分的東西做到60分甚至80分的人才，例如目前做深度學習的人有很多，但遷移學習的人才就非常少。”
 
“德才兼?zhèn)洹笔怯鄤P選人的標準，所謂德即對人工智能本身的熱情，愿意為之做長期奮斗，而不是短期的?！按蟛糠秩耸窃谮s時髦，如果冰天雪地的時候心還是熱的，那才叫熱情”，才則是數(shù)學功底、統(tǒng)計功底、編程能力等等。
 
“優(yōu)秀的人才、優(yōu)質(zhì)的研究成果永遠匱乏，好比人工智能領(lǐng)域論文從每年800篇漲到3000篇，但真正出色的論文在數(shù)量上基本不會有太大變化，許多人是在隨大流、挖坑灌水、解決細枝末節(jié)的問題，產(chǎn)生的真實**并不大。”黃暢補充道。
 
與O2O、電商等產(chǎn)業(yè)不同，人工智能的技術(shù)創(chuàng)新仍舊需要長期且基礎(chǔ)性的理論研究工作，如何從**層設(shè)計出發(fā)，加強人工智能基礎(chǔ)理論研究和**技術(shù)突破，加強人工智能科研人才、技術(shù)人才的培養(yǎng)與引進，才是人工智能發(fā)展的持續(xù)動力。
 
人工智能挑戰(zhàn)
 
一派繁榮之下，正視人工智能的作用變得較為重要?！跋噍^于告訴人們?nèi)斯ぶ悄苣茏鍪裁矗壳拜^重要的反倒是告訴人們，人工智能不能做什么?！庇鄤P笑著說道。結(jié)合當下的發(fā)展情況人工智能仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。
 
首要挑戰(zhàn)就是數(shù)據(jù)不足的問題。眾所周知，人工智能建立在海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，通過大數(shù)據(jù)訓練，來優(yōu)化算法模型，以人臉識別技術(shù)為例，訓練這一算法模型需要至少**別的圖片數(shù)據(jù)。
 
目前人工智能主要是監(jiān)督式學習，有監(jiān)督的訓練就需要帶標簽的數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)的質(zhì)量和精準度及輸出結(jié)果密切相關(guān)?！叭绾翁蕹龜?shù)據(jù)中的噪音、垃圾信息，獲取優(yōu)質(zhì)且?guī)в袠撕灥臄?shù)據(jù)成為新挑戰(zhàn)，也正是因為這個原因，半監(jiān)督式甚至無監(jiān)督式學習方法必然成為未來的研究熱點?！秉S暢說道。
 
另一大挑戰(zhàn)在于深度學習的推廣和場景遷移能力不足，每個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)都需要重新收集、標準和再訓練，很難進行跨領(lǐng)域推廣。這些挑戰(zhàn)也是人工智能工業(yè)界和學術(shù)界急需突破的問題。“在招聘的過程中，學習深度學習的人很多，而懂得遷移學習，具備思辨能力的人很少?！贝魑臏Y表示。反映到人才培養(yǎng)和教育而言，如何引導并鼓勵學生進行跨領(lǐng)域、原創(chuàng)性的探索研究尤為重要。
 
例如今年AAAI較佳論文來自斯坦福大學計算機科學系的Russell Stewart、Stefano Drmon，他們所撰寫的論文《用物理和特定領(lǐng)域知識讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行不帶標簽的監(jiān)督學習》，就是將物理知識與深度學習相結(jié)合，通過跨領(lǐng)域研究給AI帶來新的啟發(fā)。

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近年來，**新一輪科技革命風起云涌，“ 機器換人” 的需求也變得越來越大。現(xiàn)在很多企業(yè)在研發(fā)、生產(chǎn)全自動插件機，但是這些機器只能插標準元件，如果元件稍微大一些，或者形狀不規(guī)則，如鋁質(zhì)電容、線圈電感、電子元件等，目前基本靠人工來插件。 “ 異形插件機” 正是通過機器自動供料/拾取/識別以自動化的方式減少或是取代了對人工的依賴。高精度和高效率的運作方式，也在一定程度上解決了電子制造行業(yè)在生產(chǎn)過程中的