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《Science》:中国 AI 产业发展迅猛,美国的优势只领先 6 个月
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※ 原文刊登于《Science》官网,以下译文经过了基于原意的删减:

在北京北部海淀区的一座熠熠生辉的高层建筑中,两名 20 多岁的硬件爱好者正在测试新的计算机芯片,这些芯片可能有朝一日会让智能手机、机器人和自动驾驶汽车真正地智能化。旁边站着 34 岁的计算机科学家陈云霁,他同时也是寒武纪创始人之一。他解释说,传统的处理器在处理人工智能所需的大量数据时,速度缓慢,性能低效,因为它们都是在几十年前设计的。

“即使你的算法非常好也不奏效。”传统芯片的效能在今天非常有限,它不能很好地运行在手机、汽车和其它装置上。“所以我们的目标就是改变这一切。”

图丨中国的一些公司现在使用人工智能脸部识别程序来进行身份确认

AI 现在站在中国所有产业的顶端

2012 年 Google Brain发布的能够识别猫的程序需要运行 1.6 万个微处理器,当时这被誉为是深度学习领域内的一项壮举。但一年后,陈云霁和他的兄弟——寒武纪科技公司的 CEO 陈天石,一起设计了一种全新的芯片架构,它可以让便携式消费设备也能够运行人脸识别、道路导航、翻译语言等人工智能程序,这将会是另一个壮举。

未来的科技中心似乎就是人工智能。世界各地的科技公司和计算机科学部门现在都在研发 AI 芯片。而陈氏兄弟已经是这波 AI 大潮中的开拓者了,他们研发的 Cambricon-1A 芯片在去年秋天的华为手机发布会上首次亮相,而该款华为手机也被誉为世界上第一部“真正的 AI 手机”。“陈氏兄弟在专业芯片架构领域开创了一个新时代”,香港科技大学计算机科学家杨强评论道。

现在开发者们希望像 Cambricon-1A 这样的 AI 芯片能让手机具备自我学习的能力

“中国在尖端硬件设计方面落后于美国,”华盛顿分析师 PaulTriolo 表示。“但中国想在这场 AI 芯片竞赛中获胜。”中国已经在从 AI 芯片到 AI 算法的整个 AI 领域做出了大量投资。其实,陈氏兄弟在中国科学院计算技术研究所工作时就已经开发出了他们的芯片,而在 2016 年他们出来成立寒武纪科技后,该机构也为他们提供了种子资金。(该公司现在估值 10 亿美元)

去年夏天,中国国务院发布了一份雄心勃勃的政策蓝图,呼吁中国到 2030 年成为“世界上最主要的人工智能创新中心”,届时,中国的人工智能产业将达到 1500 亿美元的规模。“从量子计算到芯片设计,中国正在对信息技术的各个方面进行大量投资,”图灵奖获得者 Raj Reddy 评论道。“AI 现在站在中国所有产业的顶端。

近几个月来,中国政府和中国企业相继推出了人工智能计划。据新华社上月报道,中国将在北京西郊建设一个价值 21 亿美元的人工智能科技园区。虽然中国政府对人工智能产业的大笔投资是否能带来回报目前也还不确定,但是可以肯定的是,美国政府对人工智能产业的投资数额确实是比不上中国。根据美国情报机构 In-Q-Tel 的数据,美国政府在 2016 年的非保密人工智能项目上的总开支才约为 12 亿美元。”美国曾是科研领域的霸主,”但 Reddy 担心美国会在这场竞赛中败下阵来。

中美之间在 AI 领域的差距越来越小

虽然在人工智能私人投资方面、人工智能科学家数量方面以及科学家的经验方面,美国都领先于中国,但是中国企业却有一个不可忽视的大优势——驱动人工智能发展的海量数据(无论是公开的数据还是保密的数据)。

中国在人工智能方面的优势不仅仅是政府的支持。因为中国的互联网商业规模庞大、社交网络发达、再加上中国民众对数据隐私保护的不重视,所以这个国家拥有着大量的数据,而这些数据恰恰是深度学习的命脉

陈云霁解释道,AI 是一个新兴领域,而中国抓住了这一机遇。中国政府鼓励学术机构在 AI 领域倡导一种快速的学术科研模式,以加快培养这方面的人才,缩小实力差距。“对于传统的科学领域,如果中国科学家要想与美国或欧洲竞争,那么他们还有很长的路要走。但对于计算机科学来说,这是一件相对新鲜的事情。年轻人可以竞争。中国可以竞争。”

上周,在波士顿环球报的一篇社论中,马萨诸塞州 Broad 研究所所长 Eric Lander 警告说,美国在人工智能领域的优势只比中国领先了 6 个月。他写道:“中国在启动人工智能革命中没有发挥任何作用,但却在这一领域取得了惊人的进展。”

全球人工智能的激烈竞争也会给学术科研带来不利之处。大量的公司挖走了科研院校的顶尖人才,大学里的计算机科学系的人才寥寥无几。”AI 大潮迅猛,现在在美国和中国,一个科研人员跑去企业中竟然可以拿到 50 万到 100 万美元的年薪,我以前从未遇过。”加拿大约克大学的计算机科学家 Michael Brown 表示。

此外,人工智能大潮的涌起也加剧了全球政治暗潮的涌动。在华盛顿供职的安全研究人员 Elsa Kania 在最近的一份报告中表示:“在中国的人工智能领域,民用和军用研究的界线正变得越来越模糊。”

图丨中国政府已经开始使用人脸扫描系统来对行人和违反交通规则的人进行监控

正如石油推动工业时代一样,数据也在推动人工智能时代的发展。计算机科学家、投资人李开复表示,实践证明,现在人工智能的发展更需要的是大量的数据,而不是更好的理论算法。

而对中国来说,正如外媒经济学家周刊近日所比喻:“中国的数据正如沙特阿拉伯的石油。”

中国民众在百度上面进行搜索查询时会产生数据,在用微信钱包进行结账时会产生数据,在淘宝上购物时会产生数据,在用滴滴打车出行时会产生数据...... 产生出来的如此之多的数据,甚至是过剩的数据,都能将企业的人工智能算法的准确性大大提高。

虽然在美国也有类似的现象,但根据中国互联网信息中心的数据,中国现在有 7.51 亿之多的网民,且其中 95% 以上的人使用的是移动设备。据中国上海的咨询公司 iResearch 估计,2016 年,中国移动支付交易总额达到 5.5 万亿美元,多出了美国 50 多倍。

而这些海量的数据,都被运营着中国主要搜索引擎的百度所收集利用。不仅如此,在百度位于北京北部的停车场里,戴着激光雷达传感器的汽车也正在收集大量地图数据,以满足百度自动驾驶实验室的需求。在中国的 BAT 三巨头中,百度是最早将资源投入到 AI 研究中的。目前,该公司雇佣了 2000 多名人工智能研究人员,其中包括了加州、西雅图和华盛顿的员工。

几年前,百度在其 APP 中添加了一项人工智能图像搜索功能,让用户可以在搜索引擎中找到一件商品的照片,然后查看其价格和存储信息。早期的图像识别程序大多只能识别轮廓分明的物体,但很多物体的轮廓基本上都是一样的,比如说餐盘里的食物。

领导百度“细粒度图像识别”(Fine-Grained Image Recognition)工作的数据科学家周峰表示,现在他们所要做的就是更精确地识别物体的内部模式,或者说“纹理”。现在,百度的人工智能图像搜索程序可以区分出麻婆豆腐和炸豆腐这两种外形轮廓几乎是一样的食物来了。而美国的一款人工智能程序能区分出燕麦和大米。

数据洪流正在改变 AI 学术界的作风。“以前在学术研究领域内没有这么多的数据来使用,”杨强表示。“所以大约在 5 年前,我们决定和大公司合作。因为他们不仅有着海量的数据,还有着丰富的应用场景。”现在香港科技大学的教授和博士生正与中国社交媒体巨头腾讯合作开发一个人工智能项目。他们利用微信中的海量数据开发“智能”聊天功能,并将其应用于客户服务甚至是佛教精神咨询中。

但 AI 学术界和产业界的合作并不牢固,因为有些学术泰斗正试图摆脱对产业界的依赖,以保持清一色的学术研究环境。“现在大学生们都认为 AI 研究是一项很酷炫的工作,且有可能会让你发大财,”陈云霁表示。

图丨中国现在有一些餐厅推出了刷脸支付

同样的技术,不同的态度

如今在中国,人脸识别已经被普遍地用于购物和一些公共服务中。例如,中国越来越多的肯德基餐厅都推出了刷脸支付服务。百度也将它的人脸识别技术应用在一些机场的身份确认流程中。而最近的人工智能技术的发展使人们不仅可以在近距离的照片中识别出个体,甚至还可以在视频中识别出个体。

中国对这种技术进步的态度与美国的反应形成了鲜明对比。去年 5 月,美国海关和边境保护局打算利用人脸识别来确认游客的身份,但这却引起了民众的争议。华盛顿特区的美国公民自由联盟的 Jay Stanley 警告说:“通过人脸识别技术,政府可以在你不知情的情况下就对大街上的行人进行监控。”

图 | 这个装厕纸的机器也配置了人脸识别技术,以防止厕纸的浪费

但中国的 AI 研究人员还仍在人工智能领域急速前行。2016 年 10 月,白宫的一份报告发现,中国研究人员在所有期刊上发表的深度学习论文,比其他任何国家的研究人员都要多。不过根据最近的麦肯锡全球研究所的分析,在调整出版影响因素后,美国仍然产生了最多的 AI 论文,紧随其后的是英国,接下来才是中国。

在 2012 年之前,中国向主要的人工智能会议提交的论文“还非常少”。但近期 AI 领域的学术会议却接受到了非常多的来自中国的论文,其数量和美国相当。“在很长一段时间里,人们普遍感觉中国在技术上总是二流的。但现在发生了很大的变化。”

中国政府还希望继续保持科研人员在 AI 领域的士气。在 2017 年年底,中国科技部发布了一份为期 3 年的人工智能发展计划,并将几家大公司列为“领军者”。比如,百度专攻于自动驾驶,腾讯专攻于医疗影像方面的计算机视觉技术。此外,中国还计划在大学里继续增设机器学习和人工智能专业。

同时,中国的产业界也继续在 AI 领域投下豪赌。去年 10 月,阿里巴巴宣布计划在 3 年内投资 150 亿美元,在四个国家建立 7 个实验室,这些实验室将专注于量子计算和人工智能的研发。

十年前,中国最好的人工智能研究人员可能已经在硅谷找到了一份工作。但现在,越来越多的中国研究人员开始留在国内,提升自己国家的人工智能产业。正如中国自动驾驶初创公司 Momenta 的创始人夏炎表示:“我们希望看到一个新时代。”

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