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为何看不到中国的“狗”
发布时间:2017-06-19 16:07  来源:赛迪智库电子所  作者:安晖
2017新年伊始,人工智能在围棋领域再度搅起波澜。2016年以4:1战胜人类顶尖棋手的人工智能程序阿尔法狗(AlphaGo)的升级版,籍网名“Master”出山,于专业围棋网站上对战中日韩众多围棋名将,以60连胜、无一败绩的结果辉煌收官。更为引人注目的是,Master并非单纯的背棋谱和模仿,其所下出的定式新变化已开始颠覆高手们对围棋的认知。
在体会、惊叹于AlphaGO、Master带来的震撼的同时,我们不禁发问,人工智能大潮越发汹涌的当下,为何看不到能够如此显山露水的中国的“狗”?大概想想,可能有这样几个原因。
 
原因之一可能在技术。“人工智能”的概念在20世纪50年代就已提出,但直到近年才取得突破性进展。新一波人工智能技术发展,使用了新的思路、新的方法,并以大数据、模式识别、增强学习等新技术作为支撑,创新性及集成创新性尤其突出。我国虽然也有一些企业在人工智能领域投入了大量资源,也取得了一定成果,但一方面,技术创新的步子迈得不够大,另一方面,多方面基础技术的偏弱使得集成创新能力受限,这就导致我国在以围棋为代表的智力游戏等方面的人工智能技术发展水平与世界前进水平还存在差距,难以一鸣惊人。
 
原因之二可能在方向。人工智能是领域非常广泛的领域,涉及的技术方向和应用方向非常的多。从全球看,当前涉及知识处理与创新、行业应用、能够与人或其他人工智能系统进行信息交互的高等级人工智能正成为发展重点。但以2015年的数据看,我国人工智能产业中语音识别约占60%,视觉识别约12.5%,其他约27.5%。这就导致我国人工智能发展的主要方向与全球人工智能发展的主要方向间存在差距,特别是在高等级、“高智能”人工智能方面的创新成果不突出。
 
原因之三可能在观念。开放、开源已成为全球人工智能发展的主流模式。例如,Facebook人工智能研究院(FAIR)推出基于开源深度学习工具、谷歌开源机器学习平台Tensor Flow、IBM开源旗下机器学习平台SystemML,都是人工智能技术平台日益开放的代表。再如,AlphaGo、Master都是采用开放的方法促进自身发展,本次Master之战实际上是在进行一种开放式测试。反观国内企业,开放、开源的步伐还不够大,也很少看到企业的创新成果向大众开放、与大众互动,闭门造车的结果肯定会在一定程度上减缓创新的步伐。
 
原因之四可能在宣传。实际上,2016年,我国也有名为“刑天”的人工智能围棋软件推出,而且也取得了一定的战绩。但知道此软件及其战绩的人少之又少,与AlphaGo引发全球关注相比完全不能同日而语。当今社会,信息传播对创新发展有着正向促进作用,如果酒虽香,但居于深巷,久而久之就与不存在没有了差别。
 
面对这可能的四方面原因,可以针对性的开展一些工作。
 
可以加强技术创新,积极推动深度学习、机器学习、大数据等领域的技术研发和产业化,引导人工智能关联技术向通用技术领域的演进和转化,支持人工智能相关基础理论研究、创新模式研究和专业知识模型研究。
 
可以丰富发展方向,将高等级人工智能、模糊型人工智能、应用型人工智能等领域作为重点,重视与垂直行业的结合,让人工智能发展与应用能够结合起来;把握智能终端、可穿戴设备、智能汽车、智能家居等新兴行业领域的发展机遇,推动其与人工智能创新成果的融合应用。
 
可以革新发展理念,大力鼓励企业以开放、开源的模式开展人工智能研发,重点支持开放平台建设和开源项目实施;政府也应组织和支持开源人工智能项目,促进人工智能领域创新资源的集聚整合,实现合力突破。
 
可以加强宣传普及,加大对我国人工智能发展成果、应用成果的宣传力度,适时组织一批人工智能应用示范项目,推进先进人工智能成果在生产生活领域的应用;特别是选择智力游戏等有显著表现力和影响力的领域,充分展示我国人工智能发展的最新成果,吸引全社会的更多关注和更多资源投入。
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