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中國與美國是當(dāng)今世界人工智能研發(fā)領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊。僅在2015年，兩國在學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表的相關(guān)論文合計(jì)近1萬份，而英國、印度、德國和日本發(fā)表的學(xué)術(shù)研究文章總和也只相當(dāng)于其一半。

一、人工智能：拐點(diǎn)來臨

人工智能是對人的意識、思維過程進(jìn)行模擬的一門新學(xué)科。似乎在一夜之間人工智能從虛無縹緲的幻想成為了現(xiàn)實(shí)。計(jì)算機(jī)科學(xué)家們在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域已取得重大突破，可以賦予機(jī)器認(rèn)知及預(yù)測能力。如今在現(xiàn)實(shí)世界中，這些系統(tǒng)的應(yīng)用已不鮮見。

回顧變革前的簡史

人工智能意為機(jī)器對人腦思維認(rèn)知功能的模擬。這一概念長期以來只存在于人類幻想和科幻小說中，直至20世紀(jì)五六十年代，有關(guān)人工智能的理論初步形成后，才開始引發(fā)普遍樂觀情緒和第一波熱潮。但由于技術(shù)未能實(shí)現(xiàn)突破性進(jìn)展，人工智能無法達(dá)成預(yù)期效果，因此陷入了一段沉寂期。

往后數(shù)十年間雖然不乏成功案例（如IBM的超級計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”擊敗國際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫），但因?yàn)槿斯ぶ悄茉诂F(xiàn)實(shí)世界的成功案例太過孤立，所以不足以支撐大規(guī)模商業(yè)化。

讓我們快進(jìn)至21世紀(jì)。數(shù)據(jù)收集及整理、算法以及高性能計(jì)算等技術(shù)的突飛猛進(jìn)促成了革命性進(jìn)步。例如，在以往被認(rèn)為是機(jī)器“無法取勝”的圍棋比賽中，AlphaGo成功擊敗人類世界冠軍，從而賦予了這場獲勝歷史性的意義。

而變革不僅發(fā)生在理論前沿。被視為未來超級智能系統(tǒng)的先鋒——各類應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的分析工具已現(xiàn)身市場。金融、醫(yī)療、制造等行業(yè)應(yīng)用發(fā)展迅速，人工智能領(lǐng)域的全球風(fēng)投也從2012年的5.89億美元猛增至2016年的50多億美元。麥肯錫預(yù)計(jì)，至2025年人工智能應(yīng)用市場總值將達(dá)到1270億美元。

了解人工智能及其能力

以往人們借助計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力可以更高效地完成任務(wù)（例如，比人類更快地處理更復(fù)雜的計(jì)算）。傳統(tǒng)的軟件程序由人類編寫，包含具體的指令要求。

人工智能的工作模式完全不同。它們依據(jù)通用的學(xué)習(xí)策略，可以讀取海量的“大數(shù)據(jù)”，并從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、聯(lián)系和洞見。因此人工智能能夠根據(jù)新數(shù)據(jù)自動調(diào)整，而無需重設(shè)程序。利用機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能系統(tǒng)獲得了歸納推理和決策能力；而深度學(xué)習(xí)更將這一能力推向了更高的層次。這些計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠完全自主地學(xué)習(xí)、發(fā)現(xiàn)并應(yīng)用規(guī)則。

雖然深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域近來的突破可使人工智能系統(tǒng)在一些關(guān)鍵能力上媲美甚至趕超人類，但距離實(shí)現(xiàn)“通用人工智能”，即機(jī)器能夠完全模擬人類認(rèn)知活動，仍需數(shù)十年的努力。不過機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)有了某些商業(yè)化落地，且應(yīng)用廣泛，可以擔(dān)當(dāng)客服、管理物流、監(jiān)控工廠機(jī)械、優(yōu)化能源使用以及分析醫(yī)學(xué)資料。麥肯錫全球研究院最近的研究顯示機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。

人工智能技術(shù)通常由四個部分組成，即認(rèn)知、預(yù)測、決策和集成解決方案。認(rèn)知是指通過收集及解釋信息來感知并描述世界，包括自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和音頻處理等技術(shù)。預(yù)測是指通過推理來預(yù)測行為和結(jié)果。舉例而言，此類技術(shù)可用來制作針對特定顧客的定向廣告。

決策則主要關(guān)心如何做才能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。這一領(lǐng)域的用例十分廣泛，如路線規(guī)劃、新藥研發(fā)、動態(tài)定價等。最后，當(dāng)人工智能與其他互補(bǔ)性技術(shù)（如機(jī)器人）結(jié)合時，可生成多種集成解決方案，如自動駕駛、機(jī)器人手術(shù)，以及能夠?qū)Υ碳ぷ龀鲰憫?yīng)的家用機(jī)器人等。

目前人工智能各項(xiàng)技術(shù)的商業(yè)化水平參差不齊。認(rèn)知和預(yù)測領(lǐng)域的許多技術(shù)已經(jīng)逐步商業(yè)化，然而決策和集成解決方案技術(shù)多處在研發(fā)階段。

人工智能的未來：挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存

過去的科技進(jìn)步主要是指提升執(zhí)行指定任務(wù)的能力。而當(dāng)今的人工智能則是賦予機(jī)器反應(yīng)和適應(yīng)能力以優(yōu)化產(chǎn)出。通過與物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人等技術(shù)的結(jié)合，人工智能能夠構(gòu)造出一個整合的信息物理世界。

當(dāng)今人工智能發(fā)展勢頭正猛，未來有望在全球多個行業(yè)和場景下得到廣泛運(yùn)用，尤其是我們將會看到大量的人類工作被機(jī)器取代。麥肯錫全球研究院近期的一份報告對全球800多種職業(yè)所涵蓋的2000多項(xiàng)工作內(nèi)容進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，全球約50%的工作內(nèi)容可以通過改進(jìn)現(xiàn)有技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動化。

當(dāng)然，技術(shù)可行性只是影響自動化速度及程度的一個因素，還有其他因素需要考慮，包括研發(fā)和應(yīng)用成本、勞動力市場供需、經(jīng)濟(jì)效益，以及社會和政府監(jiān)管部門的接受度。

綜合上述因素，麥肯錫全球研究院的這份自動化研究報告指出，在現(xiàn)今所有工作內(nèi)容之中，過半會在2055年左右自動化，但這過程存在諸多變量。如果自動化推進(jìn)速度快，達(dá)到該程度可能會提前20年；如果推進(jìn)緩慢，則可能延后20年。

展望未來，人工智能可成為應(yīng)對一些社會核心挑戰(zhàn)的強(qiáng)大工具。在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能將極大提升我們分析人類基因組和為患者開發(fā)個性化治療方案的能力，甚至大大加快治愈癌癥、阿茲海默癥和其他疾病的進(jìn)程。

在環(huán)保領(lǐng)域，人工智能能夠分析氣候特征并大規(guī)模降低能耗，幫助人類更好地監(jiān)控和應(yīng)對氣候變化問題。人工智能甚至可以在地球以外地區(qū)發(fā)揮作用，他日或助力人類探索火星及外太空。

二、人工智能對中國意味著什么？

在多家中國科技巨頭積極研發(fā)的推動下，中國已成為全球人工智能的發(fā)展中心之一。眾多的人口和完整的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)給中國提供了創(chuàng)造海量數(shù)據(jù)和廣闊市場的潛力。

隨著老齡化的加速，中國提升生產(chǎn)力的要求就愈發(fā)迫切，因此人工智能技術(shù)的運(yùn)用對中國未來的經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要。一方面，中國還需要做好許多基礎(chǔ)性工作，如更為開放的數(shù)據(jù)環(huán)境和訓(xùn)練有素的數(shù)據(jù)科學(xué)人才。另一方面，人工智能或?qū)⒁�發(fā)復(fù)雜的社會及經(jīng)濟(jì)問題，應(yīng)審慎考量。

中國在人工智能發(fā)展中的地位

中國與美國是當(dāng)今世界人工智能研發(fā)領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊。僅在2015年，兩國在學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表的相關(guān)論文合計(jì)近1萬份，而英國、印度、德國和日本發(fā)表的學(xué)術(shù)研究文章總和也只相當(dāng)于其一半。

中國的人工智能發(fā)展多由科技企業(yè)推動引領(lǐng)。得益于大量的搜索數(shù)據(jù)和豐富的產(chǎn)品線，一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)走在了自然語言處理、圖像和語音識別等技術(shù)前沿。這些技術(shù)被整合應(yīng)用于新產(chǎn)品中，如自動化私人助理、自動駕駛汽車等。

中國有充足的理由對其在人工智能領(lǐng)域的潛力感到樂觀。龐大的人口基數(shù)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)正是“訓(xùn)練”人工智能系統(tǒng)的前提條件。“范圍經(jīng)濟(jì)”也是中國的優(yōu)勢所在，廣泛的行業(yè)分布為人工智能的應(yīng)用提供了廣闊市場。

但是，中國需要持續(xù)不斷的努力，才能保持人工智能的領(lǐng)先地位，并且最大化其經(jīng)濟(jì)潛能。發(fā)展創(chuàng)新能力是重中之重。雖然中國在人工智能的論文數(shù)量方面超過了美國，但中國學(xué)者的研究影響力尚不及美國或英國同行。

此外，美國的人工智能生態(tài)系統(tǒng)也更為完善和活躍，創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量遠(yuǎn)超中國。由研究機(jī)構(gòu)、大學(xué)及私營企業(yè)共同組成的生態(tài)系統(tǒng)龐大、創(chuàng)新且多元。硅谷在科技領(lǐng)域日積月累的強(qiáng)勁實(shí)力形成了強(qiáng)大而難以復(fù)制的優(yōu)勢。

以下，我們從數(shù)據(jù)、算法和計(jì)算能力等三個關(guān)鍵因素出發(fā)分析中國面臨的挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)

正如人類需要從食物中獲得能量，人工智能的“食物”則是穩(wěn)定的數(shù)據(jù)流。人工智能系統(tǒng)必須通過大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”自己，才能不斷提升輸出結(jié)果的質(zhì)量。但數(shù)據(jù)領(lǐng)域的幾個因素可能會影響中國人工智能的發(fā)展。

首先，盡管中國的科技巨頭能夠通過其專有平臺獲得海量數(shù)據(jù)，但在創(chuàng)建一個標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、跨平臺分享的數(shù)據(jù)友好型生態(tài)系統(tǒng)方面，中國仍落后于美國。

其次，全球各國都已意識到開放政府?dāng)?shù)據(jù)庫有助于促進(jìn)私營領(lǐng)域創(chuàng)新，但中國政府?dāng)?shù)據(jù)的開放度仍極為有限。最后，對跨境數(shù)據(jù)流通的限制也使得中國在全球合作中處于不利地位。

算法

就應(yīng)用層面而言，中國的算法發(fā)展程度與其他國家并無太大差距。事實(shí)上，中國在語音識別和定向廣告的人工智能算法上取得了突破進(jìn)展。而全球的開源平臺也使得中國企業(yè)能夠快速地復(fù)制其他地區(qū)開發(fā)的先進(jìn)算法。

然而，中國的研究人員在基礎(chǔ)算法研發(fā)領(lǐng)域仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于英美同行。一個主要原因就是人才短缺。美國半數(shù)以上的數(shù)據(jù)科學(xué)家擁有10年以上的工作經(jīng)驗(yàn)，而在中國，超過40%的數(shù)據(jù)科學(xué)家工作經(jīng)驗(yàn)尚不足5年。中國在人才方面的持續(xù)努力將至關(guān)重要。

目前，中國只有不到30所大學(xué)的研究實(shí)驗(yàn)室專注于人工智能，輸出人才的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法滿足人工智能企業(yè)的用人需求。此外，中國的人工智能科學(xué)家大多集中于計(jì)算機(jī)視覺和語音識別等領(lǐng)域，造成其他領(lǐng)域的人才相對匱乏。

如果中國大學(xué)對學(xué)生提出更高的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)要求，并且集中資源發(fā)展該領(lǐng)域全球前沿研究，人工智能的發(fā)展必將受益匪淺。另一個值得思考的方向是改進(jìn)現(xiàn)有的科研經(jīng)費(fèi)分配模式來推進(jìn)創(chuàng)新。

計(jì)算能力

就人工智能的商業(yè)應(yīng)用而言，計(jì)算能力并非當(dāng)前掣肘。由于微處理器在全球市場上是非常普遍的產(chǎn)品，計(jì)算能力已經(jīng)成為一種能夠輕松購買得到的商品。

然而，中國絕不能忽視發(fā)展自己的先進(jìn)半導(dǎo)體、微處理器和高性能計(jì)算技術(shù)的重要性。高運(yùn)算速度的計(jì)算技術(shù)是發(fā)展尖端人工智能技術(shù)的重中之重，而其耗能水平則決定著人工智能解決方案能否實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化。計(jì)算能力是人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施之一，因此具有極高的戰(zhàn)略意義。依賴進(jìn)口意味著這一基礎(chǔ)設(shè)施的堅(jiān)固程度仍不理想。

長期以來，中國的微晶片嚴(yán)重依賴進(jìn)口，部分類型的高端半導(dǎo)體則幾乎完全依靠進(jìn)口。2015年，美國政府禁止了英特爾、英偉達(dá)和AMD這三家全球最大的芯片供應(yīng)商向中國機(jī)構(gòu)出售高端超級電腦芯片。這一禁令顯示了中國在半導(dǎo)體方面的自主研發(fā)能力對于未來人工智能發(fā)展十分重要。

為應(yīng)對這一局面，中國政府在2014年出臺了《國家集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展推進(jìn)綱要》以及“中國制造2025”行動綱領(lǐng)。中國政府還成立了國家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金，目前募資已超過200億美元。

相關(guān)行動已初見成效：2016年6月神威?太湖之光超級計(jì)算機(jī)問世，成為世界上運(yùn)算速度最快的超級計(jì)算機(jī)，使用的是中國自主知識產(chǎn)權(quán)的處理器。政府的前期投資可以產(chǎn)生顯著的漣漪效應(yīng)，鼓勵私營企業(yè)的積極參與。

特種處理器，如可以處理大量復(fù)雜計(jì)算的GPU，對人工智能的發(fā)展格外重要。在中國大力發(fā)展其集成電路產(chǎn)業(yè)的過程中，也應(yīng)密切關(guān)注此類處理器的發(fā)展。

總而言之，在探索發(fā)展人工智能的戰(zhàn)略進(jìn)程中，中國需要清楚地認(rèn)識到，科技產(chǎn)業(yè)正在快速全球化。從基礎(chǔ)研究到應(yīng)用開發(fā)，再到硬件生產(chǎn)，人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)都包含著大量國際合作。

在建設(shè)自己的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)、培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)和研發(fā)人才，以及打造半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的同時，中國還需要將其人工智能產(chǎn)業(yè)建設(shè)成為一個與全球市場融合的開放系統(tǒng)。