【中國安防展覽網(wǎng) 媒體導讀】目前，人工智能已經(jīng)逐步滲透到安防行業(yè)，*，安防系統(tǒng)產(chǎn)生的大量音視頻數(shù)據(jù)都是無法快速查找、無法統(tǒng)計運算的非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)要想轉(zhuǎn)變成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，需要的就是智能化的處理。那么2017年中國的AI發(fā)展又將面臨哪些機遇與挑戰(zhàn)？
中國人工智能發(fā)展 仍有三座大山待跨越
人工智能不同技術(shù)領(lǐng)域的商業(yè)化程度
AlphaGo成功擊敗人類世界圍棋李世石，人工智能這個科幻小說一般的概念似乎一夜之間從虛無縹緲的幻想成為了現(xiàn)實。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)通用的學習策略，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。
事實上，20世紀五六十年代，人工智能的理論就已經(jīng)初步形成，但由于技術(shù)未能實現(xiàn)突破性進展，人工智能無法達成預期效果，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的超級計算機“深藍”擊敗象棋加里·卡斯帕羅夫)，但因為人工智能在現(xiàn)實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。
現(xiàn)在，我們正處于人工智能復興浪潮，數(shù)據(jù)收集及整理、算法(尤其是機器學習)以及高性能計算等技術(shù)的突飛猛進促成了革命性進步。利用機器學習，人工智能系統(tǒng)獲得了歸納推理和決策能力，并實現(xiàn)了某些商業(yè)化落地，可以擔當客服、管理物流、監(jiān)控工廠機械、優(yōu)化能源使用以及分析醫(yī)學資料；而深度學習更將這一能力推向了更高的層次。
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——各類應用機器學習技術(shù)的分析工具已現(xiàn)身市場。金融、醫(yī)療、制造等行業(yè)應用發(fā)展迅速，人工智能領(lǐng)域的風投也從2012年的5.89億美元猛增至2016年的50多億美元。麥肯錫預計，至2025年人工智能應用市場總值將達到1270億美元。
未來，人工智能可成為應對一些社會核心挑戰(zhàn)的強大工具。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。
麥肯錫研究院近期的一份報告對800多種職業(yè)所涵蓋的2000多項工作內(nèi)容進行分析后發(fā)現(xiàn)，約50%的工作內(nèi)容可以通過改進現(xiàn)有技術(shù)實現(xiàn)自動化。當然，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)和應用成本、勞動力市場供需、經(jīng)濟效益，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，誤差在20年左右。
中國已成AI發(fā)展中心之一
學術(shù)方面，僅在2015年，中美兩國在學術(shù)期刊上發(fā)表的相關(guān)論文合計近1萬份，而英國、印度、德國和日本發(fā)表的學術(shù)研究文章總和也只相當于其一半。其中，中國的人工智能發(fā)展多由科技企業(yè)推動，如自動化私人助理、自動駕駛汽車等。這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。但值得注意的是，雖然中國在人工智能的論文數(shù)量方面超過了美國，但中國學者的研究影響力尚不及美國或英國同行。
人工智能生態(tài)系統(tǒng)方面，美國也更為完善和活躍，創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量遠超中國。由研究機構(gòu)、大學及私營企業(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)域日積月累的強勁實力形成了強大而難以復制的優(yōu)勢。
攔在中國AI路上的三座大山
除了技術(shù)儲備和創(chuàng)業(yè)生態(tài)，中國在發(fā)展人工智能的時候還有兩個問題需要考慮：數(shù)據(jù)環(huán)境有待放開和，管理具備自主學習和決策能力的機器。
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)建一個標準統(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，各國都已意識到開放政府數(shù)據(jù)庫有助于促進私營領(lǐng)域創(chuàng)新，但中國政府數(shù)據(jù)的開放度仍極為有限。后，對跨境數(shù)據(jù)流通的限制也使得中國在合作中處于不利地位。
人才市場緊張
應用層面而言，中國的算法發(fā)展程度與其他國家并無太大差距。然而，中國的研究人員在基礎(chǔ)算法研發(fā)領(lǐng)域仍遠遠落后于英美同行。一個主要原因就是人才短缺。美國半數(shù)以上的數(shù)據(jù)科學家擁有10年以上的工作經(jīng)驗，而在中國，超過40%的數(shù)據(jù)科學家工作經(jīng)驗尚不足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所大學的研究實驗室專注于人工智能，輸出人才的數(shù)量遠遠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家大多集中于計算機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。如果中國大學對學生提出更高的數(shù)學和統(tǒng)計學要求，并且集中資源發(fā)展該領(lǐng)域前沿研究，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現(xiàn)有的科研經(jīng)費分配模式來推進創(chuàng)新。
硬件短板
高運算速度的計算技術(shù)是發(fā)展人工智能技術(shù)的重中之重；特種處理器，如可以處理大量復雜計算的GPU，對人工智能的發(fā)展格外重要。而其耗能長期以來，中國的微晶片嚴重依賴進口，部分類型的半導體則幾乎完全依靠進口水平則決定著人工智能解決方案能否實現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化。
2015年，美國政府禁止了英特爾、英偉達和AMD這三家大的芯片供應商向中國機構(gòu)出售超級電腦芯片。這一禁令顯示了中國在半導體方面的自主研發(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.太湖之光超級計算機問世，成為世界上運算速度快的超級計算機，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，鼓勵私營企業(yè)的積極參與。
復雜的社會及經(jīng)濟問題，勞動力市場需求與沖擊
在過去數(shù)十年，中國因“人口紅利”受益良多，勞動力的擴張大大促進了經(jīng)濟增長。但老齡化正使中國逐漸失去這一推動力。中國的勞動年齡人口早將在2024年達到峰值，并在之后的50年中減少五分之一。
這一人口結(jié)構(gòu)變化趨勢意味著在當前生產(chǎn)力水平的基礎(chǔ)上，中國將缺乏足夠的勞動力以維持其經(jīng)濟增長。拉動經(jīng)濟增長可行的方式就是大幅推動生產(chǎn)力增長，如引進人工智能。麥肯錫研究院預測，根據(jù)應用速度的不同，基于人工智能的自動化為中國帶來的生產(chǎn)力提升每年可貢獻0.8至1.4個百分點的經(jīng)濟增長。
人工智能有大幅提升生產(chǎn)力增長的潛力，但代價可能是收入差距的進一步拉大，包括城市發(fā)展不平衡的加劇?？偠灾?，人工智能將推動形成所謂的“技能偏好型科技變革”——即數(shù)字技能將特別受到重視，而對中低端技能勞動力的需求將縮小。
中國目前從事可自動化工作的勞動力人口超過其他國家。麥肯錫研究院預測中國51%的工作內(nèi)容有自動化潛力，這將對相當于3.94億全職人力工時的沖擊。但這并不意味著如今的工種能夠完全免受沖擊。比如，醫(yī)生之類專業(yè)人士的部分工作也可能被自動化，而醫(yī)生的工作內(nèi)容將會更專注于與人的溝通和互動。
社會效益與隱憂
人工智能發(fā)展前景廣闊，可用于改善醫(yī)療、環(huán)境、安全和教育，提升民生福祉。與此同時，由于它模糊了物理現(xiàn)實、數(shù)字和個人的界限，衍生出了復雜的倫理、法律及安全問題。隨著人工智能的逐漸普及，需要審慎管理來應對這一轉(zhuǎn)變。
許多現(xiàn)有用例展現(xiàn)出了人工智能解決社會問題的潛力，如環(huán)境變化預測、節(jié)能減排、智能醫(yī)療、數(shù)字化醫(yī)療檔案、更為安全的交通系統(tǒng)、智慧城市、自動駕駛等。
然而，除了這些潛力外，管理具備自主學習和決策能力的機器也是一份重艱巨的責任。
首先：誰擁有個人數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)應以何種方式共享？面對日趨嚴峻的網(wǎng)絡(luò)安全攻擊又該如何保護數(shù)據(jù)？其次，人工智能可能在決策過程中產(chǎn)生無意識的歧視。由于現(xiàn)實世界存在著各種形式的種族歧視、性別歧視和偏見，輸入算法中的數(shù)據(jù)也可能附帶這些特征。而當機器學習算法學習了這些帶有偏見的訓練數(shù)據(jù)，也就“繼承”了偏見。此外還有很多地緣政治的影響，如國家間的“數(shù)字鴻溝”，“自動化武器”風險等。
除倫理問題之外，人工智能在社會的普及更會產(chǎn)生諸多法律層面的影響。如果人工智能的決策導致意外甚至*，誰應當對其負責？人工智能創(chuàng)作的知識產(chǎn)權(quán)歸誰所有？一旦人工智能擁有超級能力，又該用哪些措施進行監(jiān)管？人工智能研發(fā)人員有哪些法律權(quán)利與義務(wù)？
要建立一個完善的法律及倫理框架，仍有許多問題尚待充分探討。
中國AI戰(zhàn)略重點的預測
建立完善的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)
數(shù)據(jù)是未來的貨幣。例如在醫(yī)學研究中，如果沒有海量臨床數(shù)據(jù)的支持，人工智能的潛力就無法得到充分挖掘。過多的桎梏將會束縛中國的人工智能企業(yè)，導致其喪失開發(fā)具有競爭力產(chǎn)品的能力。
中國可以通過建立并落實數(shù)據(jù)規(guī)范、向私營領(lǐng)域開放公共數(shù)據(jù)、鼓勵跨國數(shù)據(jù)交流來構(gòu)建一個更為完善的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。
首先，建立數(shù)據(jù)標準是進行廣泛數(shù)據(jù)分享和實現(xiàn)系統(tǒng)間交互操作的重要前提條件，有助于提升物聯(lián)網(wǎng)及人工智能技術(shù)的價值。潛在的龐大數(shù)據(jù)體量是中國的天然優(yōu)勢，使中國有機會在上更好地發(fā)揮*的作用。而且，在與中文語言相關(guān)的數(shù)據(jù)規(guī)范制定方面，中國也應起到主導作用。
對于特定行業(yè)數(shù)據(jù)，政府可要求現(xiàn)有的監(jiān)管機構(gòu)制定必要規(guī)則。比如美國證券交易委員會在2009年出臺規(guī)定，要求所有上市公司使用XBRL(可擴展商業(yè)報告語言)格式發(fā)布財報，確保所有公開數(shù)據(jù)的機器可讀性。
其次，為了提升數(shù)據(jù)的多樣性，政府應提高公共數(shù)據(jù)的開放程度，并帶頭建設(shè)行業(yè)數(shù)據(jù)庫。這些舉措同時能夠提升公共服務(wù)質(zhì)量、提供政策制定洞見，從而帶來額外益處。比如紐約市政府就建立了公開數(shù)據(jù)門戶網(wǎng)站，為市民提供經(jīng)濟發(fā)展、醫(yī)療、休閑、公共服務(wù)等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。2012年紐約市還頒布了《開放數(shù)據(jù)法案》，要求政府部門使用機器可讀取的數(shù)據(jù)并建立API(應用程序編程接口)，方便軟件研發(fā)人員直接連接政府系統(tǒng)并獲取數(shù)據(jù)。
后，中國政府還需考慮數(shù)據(jù)流的價值。麥肯錫研究院的調(diào)查表明，2014年，跨境數(shù)據(jù)流為經(jīng)濟創(chuàng)造了2.8萬億美元的價值，對經(jīng)濟增長的貢獻已經(jīng)超過實體貿(mào)易。此外，研究還指出，由于經(jīng)濟體需要接觸的思想、研究、科技、人才和佳實踐案例，數(shù)據(jù)流入和流出都能十分重要。
拓寬人工智能在傳統(tǒng)行業(yè)的應用
重障礙是很多商業(yè)還沒有意識到改變現(xiàn)有業(yè)務(wù)運作方式的緊迫性。麥肯錫調(diào)查顯示，目前在中國的傳統(tǒng)行業(yè)中，超過40%的公司仍未將人工智能列入戰(zhàn)略優(yōu)先項。因此，許多公司仍未開始采集未來人工智能系統(tǒng)所需要的數(shù)據(jù)。例如，農(nóng)業(yè)公司鮮少記錄如種植時間表或是氣候?qū)Ξa(chǎn)出的影響，而這些信息正是人工智能生成洞見及提升效益所需要的。與此形成對比的是，英國、美國和日本都已建立了全國信息系統(tǒng)采集此類數(shù)據(jù)，將先進的分析技術(shù)引入現(xiàn)代農(nóng)業(yè)管理。
第二重障礙是專業(yè)技術(shù)知識的缺失。如上文所述，中國需要培養(yǎng)更多的數(shù)據(jù)科學家，特別是在一些需求緊迫的領(lǐng)域。而能將人工智能知識轉(zhuǎn)化為商業(yè)應用創(chuàng)造價值的人才也同樣緊缺。為了理解和應用數(shù)據(jù)，越來越多的企業(yè)決策者和中層管理者需要學習新技能。與英特爾類似，一家中國芯片制造商已經(jīng)意識到，分析在制造和測試過程中的大量數(shù)據(jù)將有助于改進生產(chǎn)流程并降低殘次率。但由于缺乏既懂半導體技術(shù)，又懂人工智能的人才，這一想法仍然沒能被付諸實施。
第三重障礙是實施成本較高。對中國企業(yè)而言，購買人工智能系統(tǒng)、高價聘用專業(yè)人才有時并不合算。當人工成本較低時，引入先進技術(shù)、精簡人工流程的需求也并不那么迫切。
減稅和補助等傳統(tǒng)經(jīng)濟工具可以解決一些問題。同時，政府還應垂范應用人工智能系統(tǒng)。這將產(chǎn)生強有力的跟隨效應，激活市場，助力服務(wù)供應商的發(fā)展，積累技術(shù)經(jīng)驗和人才，終達到降低應用成本的目的。
此外，鼓勵物聯(lián)網(wǎng)(簡稱“IoT”)在傳統(tǒng)行業(yè)的應用將有助于人工智能產(chǎn)生更多的價值。物聯(lián)網(wǎng)通過傳感器和網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)各類設(shè)備間的聯(lián)通，為人工智能提供了海量的真實世界數(shù)據(jù)。結(jié)合“互聯(lián)網(wǎng)+”政策，政府可協(xié)助打造物聯(lián)網(wǎng)在關(guān)鍵經(jīng)濟領(lǐng)域應用的成功案例，為其他行業(yè)樹立典范。
除了監(jiān)管，中國還可以在經(jīng)濟發(fā)展中起到模范作用。為保證數(shù)字鴻溝不會成為經(jīng)濟繁榮的長期阻礙，中國可與其他發(fā)展中國家分享和交流人工智能技術(shù)及管理經(jīng)驗，從而揭開“人工智能一帶一路”新篇章。
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