人工智能应该突破哪些障碍引领产业转型？

当新一轮产业转型席卷全球时，人工智能成为产业转型的核心方向。

人工智能像人们想象的那样神奇和无所不能吗？在人工智能的发展中，中国需要突破哪些障碍？

近日，在中国人工智能学会主办的2019年中国人工智能产业年会上，与会专家学者就这些议题进行了热烈的讨论。

人工智能“无所不能”

近年来，人工智能正处于发展热潮中。阿尔法狗击败了围棋和其他里程碑事件的世界冠军，使公众热切期待人工智能。深度学习和大数据的发展给人工智能行业带来了巨大的飞跃。智能安防、智能语音输入、智能导航、智能客户服务等。受到人工智能技术祝福的人已经进入了普通人的生活。

人工智能的未来会“无所不能”吗？

参加2019年中国人工智能产业年会的专家对此普遍持谨慎态度。在他们看来，人工智能仍然有太多的瓶颈需要解决。

计算力、算法和大数据是人工智能的三个核心要素。今天人工智能技术的发展很大程度上是因为我们有更快的计算机，而基本算法没有取得根本的进步。

“今年早些时候，《麻省理工学院科学技术评论》发表了一篇文章，分析了1992年至2018年在人工智能领域的16，000多篇论文，得出的结论是，人工智能技术在26年里没有显著进步。”100学术委员会中国信息委员会主席、前工业和信息化部副部长杨学山在会上发言时表示，目前我们在人工智能领域取得的许多进展主要归功于计算能力的进步。

"以深度学习为代表的人工智能技术实际上已经接近极限."清华大学人工智能研究所所长、中国科学院院士张博在大会上获得了2019年吴文俊人工智能最高成就奖。他认为人工智能技术实际上已经经历了两代人，第一代是符号推理，第二代是当前的深入学习。

“深度学习的问题很大。它容易出现重大错误和攻击。它不能外推。它具有不可靠、不安全、不可靠和推广能力差的弱点。为了区别于深入学习，我们特别建议开发第三代人工智能。”张博认为人类更有能力处理知识，计算机更有能力处理数据。第三代人工智能的发展必须实现知识和数据的结合。“必须增加知识。单靠数据不能产生智力。知识是人类智力的基石。”

中国人工智能的发展起步较晚，与主要是美国的发达国家相比仍有一定差距。许多专家认为，中国当前人工智能发展的短板在于工业发展过于依赖开源代码和现有的数学模型，真正属于中国的东西并不多。中国制造业正在从“硬件装配厂”向“软件装配厂”扩散。

“核心技术卡住的问题仍然相当严重，特别是在基础理论、底层框架和核心算法方面。就像盖房子一样，基础是建立在别人的基础上的。你只能在上面建造一些结构。尽管有一些应用，但一旦地基被抽走，这栋建筑会变成什么样子？”国家发展和改革委员会工业经济技术研究所副所长盛朝勋说。

与会专家还认为，中国在发展人工智能方面具有独特优势，如稳定的发展环境、充足的人才储备、丰富的应用场景等。

“人工智能的三个要素:数据、算法和计算力。就数据而言，国内环境具有优势。在算法层面上，美国有点领先，但从实际应用的角度来看，美国一点也不落后。从力的计算来看，我们远远落后了。要在国内芯片领域做好工作，并建立基于国内芯片的软件生态系统，还有很长的路要走。”云之声的联合创始人李小涵表示，人工智能上游的大部分链条仍然供不应求，这是中国突破的关键。

中国平安保险公司首席科学家肖静说，“人工智能的最大价值在于赋予实体权力。人工智能的发展需要许多条件，其中一些条件只对企业可用，如场景、数据和领域知识。因此，人工智能必须要求科研机构和企业之间进行深入合作，才能真正做好工作。”

与会专家还认为，人工智能目前还没有真正融入许多行业。

“今天的工业是智能的。就我个人而言，我认为它仍然是雷鸣般的，没有雨。”百度风险投资公司CEO刘伟表示，例如，有很多公司用智能养猪，与人工智能的集成只是为了让猪的脸得到识别。“猪脸识别能准确发现每只猪的不同，然后呢？你有精确的操作系统可以为每头猪提供个性化的喂养、疫苗和饲养吗？我们真的能提高养猪水平吗？一旦我们有了深入的沟通，我们发现他们没有考虑这个问题。他们说，智能养猪的概念很容易通过支付甲方和政府的账单来实现，这些物品也可以出售。”

刘伟认为:“新的人工智能技术是否真的能给传统企业带来新的能力，是否能提高它们的效率并帮助它们迅速击败传统竞争对手，是检验新技术是否真的有效的一个很难的标准。”

人工智能的未来发展不仅需要学科、学术界和工业界之间的合作，还需要国家之间的合作。

科技部新一代人工智能发展研究中心研究员李秀泉表示:“目前，人工智能仍处于发展的初级阶段。没有一个国家掌握了整体算法，也没有一个国家具备实现这一理论突破所需的所有要素。它要求所有国家的科学家加强合作，共同解决人工智能领域的这些科学问题。”