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人工智能新时代,谁能保持领先

本文作者:FUTUREAI 2018-11-20 11:05
导语:在这一切变化之中,中国处在什么位置?深度学习这项技术从诞生 到婴儿期的发展,几乎全都发生在美国、加拿大和英国。之后,有一小 部分中国创业者和创投基金(包括创新工场在

在这一切变化之中,中国处在什么位置?深度学习这项技术从诞生 到婴儿期的发展,几乎全都发生在美国、加拿大和英国。之后,有一小 部分中国创业者和创投基金(包括创新工场在内)开始投资这个领域, 但直到2016年中国的“斯普特尼克时刻”到来之前,绝大多数的中国科 技界人士都尚未察觉深度学习革命的到来,这整整比该领域突破性学术 论文的发表落后了10年,也比这项技术在国际计算机视觉竞赛中得到证 明晚了4年。

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美国的大学和科技公司由于数十年来都能够吸引到全球各地的人 才,从而获取了巨额利润。人工智能的发展似乎也不例外,美国好像又 要遥遥领先,尤其是聚集在硅谷的顶尖研究人员,可以利用硅谷丰沛的 融资环境、独特的文化和群聚的产业龙头来发展和研究人工智能。在华 尔街分析师眼里,中国科技业在未来的全球人工智能发展与应用中,注 定要继续扮演数十年来一直保持的角色:一群被尖端领导者远远甩在身 后的模仿者大军。

在后边各章我会说明这样的看法是错误的。这是基于对中国科技环 境的过时假设,也在根本上误解了人工智能革命背后的主要动力。西方 国家点燃了深度学习的火炬,但最大的受益者将会是中国,这种全球性 的变化是由两方面转变引起的:从发明的年代转变为实干的年代;从专 家的年代转变为数据的年代。

许多人之所以误认为美国在人工智能领域具有重大优势,主要是因 为他们还停留在我们生活在“发明的年代”的印象中:在发明的年代, 人工智能的顶尖研究人员不断打破旧有典范,最终破解存在已久的谜 题,媒体不断报道人工智能的最新成就,更是助长了这种印象。例如在 某些癌症的诊断上,人工智能做得比医生更好;在德州扑克的人机大赛 中,人工智能击败了人类冠军;不用人为干预,人工智能就自己学会并精通新技能等。媒体如此关注报道人工智能的每一项新成就,也难怪一 般观察者甚至是专业分析师会认为人工智能研究将不断获得突破性的新 发现。

我认为,这种现象有误导作用,因为在这些“新里程碑”中,很多 成就其实只是把过去10年的技术性突破应用到新问题上,其中主要是深 度学习,但还有一些互补的技术,例如强化学习(reinforcement learning)和迁移学习(transfer learning)。研究人员做这些事, 需要卓越的技能和深度的专业知识,不仅要有能力思考、撰写复杂的数 学算法,还要能够处理巨量数据,针对不同问题调整人工神经网络。这 往往需要博士级的专业知识技能,但这些发展都不过是依赖着深度学习 这项科技的大发展所做的渐进式改善和优化。


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