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[信息技术] 美国会丢失人工智能科技高地吗

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 楼主| 发表于 2022-9-20 09:08:01 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
本帖最后由 晨枫 于 2022-9-20 09:40 编辑
" D0 j! U- e- K& e7 L$ t& v
) u% O; G$ I+ _, N2021年5月,美国国会指派、有谷歌前CEO埃里克·施密特和美国前国防部副部长罗伯特·沃克领导的人工智能事务国家安全专门委员会发表了长篇报告,指出美国在硬件、算法、人才方面领先,中国在应用、整合、数据方面领先。报告认为,美国的算法领先在5-10年内会被中国赶上,但美国在总体上还略微领先。& V0 T7 L% o: ^( s
1 T; R: G$ p. i% O  P* s' W  u! h
9月12日,委员会发表了竞争力研究特别报告,再次强调美国的人工智能优势正在迅速消失。
& l' c: B0 _7 J* L0 u1 f9 l
; L) m0 |+ j! ~. H2 K! v5 b美国的担心是有道理的。
% N7 K. Y! r. l! t
3 l6 X; H3 B9 ^# u人工智能还是野蛮生长的领域。各种应用搞得热火朝天,但缺乏统一、严格的理论框架,理论严重落后于实践。最大的问题是难以分析、预测、设计系统的性能,使得人工智能的决策难以理解,难以信任。“阿尔法狗1.0”和2.0在与人类棋手大战的时候,都走出一些匪夷所思的步子。事后分析好像是好棋,又说不出好在哪里,更是想不出什么思路能走出这样的步子。这只是下棋,看不懂棋路不是大问题。要是人工智能用于国家核导弹自动发射控制,也给你来几步人类看不懂的反应,那问题就大了。: M0 I, R, f+ ~( Q5 w/ L+ U$ b. ^- o
" t9 j* Z( D7 \1 w8 ^& _
在缺乏理论指导的情况下,算法成为各家的“手工艺”。手工艺不可怕,可以在大量实践中精益求精,很多工业技术(包括尖端科技)都有这样只可意会不可言传的手工艺成份,事实上成为技术壁垒的重要部份。% w  w: o$ o0 y

/ X# I: |3 s0 N$ N& [" j! p/ x问题是,人工智能的最大量实践是在中国,不是在美国。在美国和西方眼里,中国的人工智能就是用于大数据人群监控的,这是意识形态偏见。中国的人工智能应用正在野蛮生长中,头条、抖音的推送就是人工智能,这只是冰山一角。形成商业利益后,人工智能不再是纯学术或者纯政府行为,具有强劲的自我增殖能力,不仅引发更多的应用,也推动算法的发展。) F& X* k. O# Q6 N" t/ e

7 K. D  g7 L. O1 g在美国,人工智能应用依然主要由军方拉动,商业人工智能缺乏自我发展的动力。美国试图把私营资本拉入人工智能竞赛,但风险较大、没有明确的盈利前景,私人资本没有理由加入。华尔街能承受风险,但风险大,回报还慢,这就没有干劲了。这是美国各种“公私合作”设想的共同问题。
% U- a# X" ?! M$ n* e- R. N1 \* `* e* p7 U
片面依靠军方拉动正是苏联科技发展的问题根源,大力依靠民用需求拉动则是美国的成功经验。有意思的是,美国在走苏联的路,而中国在走美国的路。
4 B% `- I" @, e# r9 b3 x6 M7 C% o* r+ W9 J4 ]' j+ q- X
所以施密特-沃克报告清楚地看到,中国将迅速赶上美国的算法优势,如果不是在理论框架上首先突破的话。; O4 z5 o4 a) Y: ?, o# ^( r# A8 [, ~

, I7 Y3 d/ }  R2 q2 R$ m理论突破需要人才,但美国人工智能人才是否领先中国,是一个一言难尽的问题。如果把具有中国血统和教育的人统统排除,美国人工智能人才圈大概立刻坍塌一半。同时,中国人工智能在大量实践中,中国人工智能教育、科研、人才形成良性互动,中国人工智能人才赶上美国不是梦。
& {) k, Z4 c6 y4 ~
3 a: a, k* j2 \有意思的是硬件。中国还在先进芯片困境中,美国对英伟达和AMD高端芯片对中国禁运,就是冲着人工智能来的。但这些芯片在本质上是图形处理芯片,并行处理能力恰好与人工智能运算的要求符合,但本身未必是为人工智能优化的。2 x9 ^  m& [: H3 x# O3 j
, S* ^7 x) t) y8 P9 l$ H
中国芯片在闯关中,一方面是7nm、2nm等更高集成度的硬技术,另一方面是在专用芯片方面实现架构突破。中国超算就是通过精巧的架构设计,在较低的硬件技术水平上实现世界领先。尤其重要的是,这样的架构突破需要在实践中得到思路,在实践中检验成效。
0 |: ]6 d% H$ Z4 ?, Q7 f% S0 J6 P' K" T
在现在,中国还在大量采用来自美国的算法成果,硬件上也对美国有依赖,但历史上有过先例:要是在总体实践上掉队,核心技术的领先并不保证持续领先。
; I+ N4 D" ~8 r7 R9 F6 S$ g! {% }0 G  g* P( u
在40年代,英国与德国同时发明喷气式发动机,德国抢先一步,首先将Me262投入使用,但英国紧随其后,只是因为战争大局已定,就不急于将格洛斯特“流星”战斗机投入实战了。但罗尔斯-罗伊斯的“尼恩”涡喷在40年代末代表最先进技术,苏联引进后,用于米格-15,从此苏联航空科技一骑绝尘。& L# e- B# n# I1 E4 W# j
* g" _* m# u3 |; y
发动机是航空科技的核心。苏联战斗机借用英国技术起飞后,在大量实践中迅速将“尼恩”改进为克里莫夫VK-1,以后克里莫夫和留里卡一起,成为苏联战斗机发动机的哼哈二将,罗尔斯-罗伊斯也在进步,但英国战斗机再也没有赶上过。* F$ ^( K3 l* j9 W+ V* a( r0 a
+ d% k! m" N9 V3 a" J! C, E0 ?% N  A
另外,人工智能现在一根筋搞大数据学习,是存在“数据困境”的,尤其是工业应用。要使得人工智能有效、准确,需要大量历史数据;但产品一直在转换,大同小异但毕竟不一样。等训练出来了,也该转产了。绕了一大圈又回来了当然很好,但这是可遇而不可求的。单纯靠学习,可能跟不上变化的现实。这是大问题。
# U! V6 ^: e% H
& r; T) A* R5 v2 x& j但变化与变化不一样。大部分变化是变表不变本的,本的变化缓慢得多。这也是人类思维善于适应变化的环境的道理。在思维方式上,有演绎和推理两个方面。一味依靠归纳是经验主义,无视了变化的环境。归纳最终是为下一步演绎提供基础,从现有边界拓展一步才是归纳的目的。
% v) q( P7 w7 J" Z
/ J9 w, [% s# v5 x1 N人工智能需要在框架上形成演绎能力才好。这是巨大的挑战,但很可能不是从纯理论的空想中产生,而是从大量实践的摸索中完善。
/ F8 b' B* d' b6 I- w: h  T/ S- [8 g* g! G1 A2 Z5 l
如果说芯片、软件是当今科技高地的话,人工智能是未来科技高地。美国很担心中国会抢占这个高地,担心就对了。
6 S/ q, f& ]+ L" K+ Y6 H. ?! p0 W+ D5 ?* |  Z; u
报告还提到,中国在5G、商用无人机、高超音速、锂电池方面领先,美国在生物科技、量子计算、商用航天和云计算方面领先,但这些领先随时可能被中国翻盘。2025、2030年是关键节点。
) P3 S) ]6 P1 G/ Q; l/ N' [5 i8 g" D

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本帖被以下淘专辑推荐:

  • TA的每日心情
    开心
    2023-2-8 04:51
  • 签到天数: 1811 天

    [LV.Master]无

    沙发
    发表于 2022-9-20 09:51:16 | 只看该作者
    美国在生物科技、量子计算、商用航天和云计算方面勉强领先,但这些领先随时可能被中国翻盘。2025、2030年是关键节点。
    7 \  W6 M5 H4 x$ `8 q4 ^
    这里面,生物感觉短期内很难翻盘啊;商用航天也很难,关键国内好像就没啥市场。米国的商业航天其实也就starlink,还是生造出来的。
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    该用户从未签到

    板凳
     楼主| 发表于 2022-9-20 10:59:16 | 只看该作者
    moletronic 发表于 2022-9-19 19:51" s" Z; X/ q5 f
    这里面,生物感觉短期内很难翻盘啊;商用航天也很难,关键国内好像就没啥市场。米国的商业航天其实也就sta ...

    * ^4 I5 T. A) o% q0 K为什么说中国生物很难翻盘呢?3 W7 O2 ~& [$ w* v5 F  s& |

    ) V' }5 p( y; s/ O商用航天不止Starlink,图像卫星也很热门,中国在这方面发展不错。
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  • TA的每日心情
    开心
    2023-2-8 04:51
  • 签到天数: 1811 天

    [LV.Master]无

    地板
    发表于 2022-9-20 11:07:26 | 只看该作者
    晨枫 发表于 2022-9-19 18:591 U$ I. @% R7 k- v7 T2 _
    为什么说中国生物很难翻盘呢?
    3 R, I# a( V( i7 [! W1 I0 W* d8 k9 [- F$ ]' F- R1 y2 [% n
    商用航天不止Starlink,图像卫星也很热门,中国在这方面发展不错。 ...

    9 I1 U) x7 X- n5 F5 l- J俺在米国认识的老中千老回国的不少,给俺的反馈不咋的,当然俺不是那一行的,只能听他们的。
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    该用户从未签到

    5#
     楼主| 发表于 2022-9-20 11:18:24 | 只看该作者
    moletronic 发表于 2022-9-19 21:07$ J" r: L8 g7 _7 J
    俺在米国认识的老中千老回国的不少,给俺的反馈不咋的,当然俺不是那一行的,只能听他们的。 ...

    * \5 O1 Q' q  O这事要一分为二地看。回国多,说明国内机会多,上升空间大;另一方面,要是国内已经很强了,反馈就该说国内已经很卷了,回去的人反而也多不起来了。

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      发表于 2022-9-20 12:14
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  • TA的每日心情
    郁闷
    2024-11-9 11:44
  • 签到天数: 2166 天

    [LV.Master]无

    6#
    发表于 2022-9-20 12:56:21 | 只看该作者
    还是人才,美国还是吸引中国大批的人才,清北留美预备校还是大批的出走,尤其是这次疫情很多我认识的人都已经后悔回去了,准备在出来。
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    该用户从未签到

    7#
     楼主| 发表于 2022-9-20 13:09:49 | 只看该作者
    huma 发表于 2022-9-19 22:56
    / j! S' S1 T8 A* z0 u. P* R还是人才,美国还是吸引中国大批的人才,清北留美预备校还是大批的出走,尤其是这次疫情很多我认识的人都已 ...
    & ^6 d. z9 f; j1 \! X( F
    然后再后悔又出来了
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  • TA的每日心情
    难过
    9 分钟前
  • 签到天数: 2977 天

    [LV.Master]无

    8#
    发表于 2022-9-20 15:34:02 | 只看该作者
    一直在思考人工智能与工业生产的结合,深度学习在工业生产中最大的难关是最初样本获取,目前工业生产很多是多品种,小批量。当你收集到足够的样本的时候,流水线说不定已经转产下一品种了,图形、花色都可能重大变化,当然,你可以慢慢累积成样本库,但企业特别是中小企业是不会有兴趣陪你长时间玩的。我们在考虑根据少量样本,采用瑕疵产生原理生成一批伪样本,目前对质量要求不太高的产品可能有效,但对高质量产品还感觉不太成功,前者比喻开始瑕疵检出率80%,然后几天内提升到90-95%,后者如果一上来就要求95%,大概率要失败。
    1 n' I8 u0 [  p  K8 P0 T其实,最好是传统计算机视觉方法与深度学习相结合,前面偏原理分析,但非常繁杂,现在年轻一代都想省事,找一批样品扔进学习平台完事。我这个老古板属于看人挑担不吃力型,没办法。

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    给力: 5.0 涨姿势: 5.0
    涨姿势: 5
      发表于 2022-9-21 04:59
    给力: 5 涨姿势: 5
    有道理!  发表于 2022-9-20 23:26
    回复 支持 1 反对 0

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    该用户从未签到

    9#
     楼主| 发表于 2022-9-20 22:17:19 | 只看该作者
    本帖最后由 晨枫 于 2022-9-20 08:21 编辑   n6 {: G$ w8 E* d& N0 w6 ]. v
    testjhy 发表于 2022-9-20 01:347 y) j. I- J9 p* I
    一直在思考人工智能与工业生产的结合,深度学习在工业生产中最大的难关是最初样本获取,目前工业生产很多是 ...
    # M* b, o3 m  I* d5 {4 u

    % b/ o7 A/ p! ~4 M太对了!
    " f" _, a4 c( f$ {( r
    1 y# X2 P0 a( t人工智能现在一根筋搞大数据学习,正是数据问题。用自控术语来说,这是对有历史积累的时不变系统有效,时变系统就抓瞎了。
    2 T4 H5 R7 X8 x8 \* a0 v7 k/ a- X- |7 g
    在思维方式上,有演绎和推理两个方面。一味依靠归纳是经验主义,不看变化的条件。归纳最终是为下一步演绎提供基础,从现有边界拓展一步才是归纳的目的。& B( W5 e( V" a7 n8 u* i

    - R5 G) S: Z/ g3 ?! E9 p: c+ V人工智能还需要在框架上形成演绎能力才好。怎么做到?嘿嘿,我要是知道,还在这里瞎耽误功夫嘛。. b5 s% _# h0 h- V+ L" G
    ' J& s: x' e" Q" H  n  ]
    在自控和建模中,也曾经流行过纯数据驱动的黑箱模型。后来发现不行,robustness太差。后来转灰箱了,在具有机理背景的模型结构上,加一个黑箱尾巴,用机理模型解释大部分数据,黑箱尾巴只管“扫尾”,情况就好得多。不过实施也难得多,可以丢给“数据绞肉机”就不管的好处没了一大半。
    # A) @- e9 _2 G) S5 J7 _. I) f" a2 t7 L
    . X1 f  f5 Z, S这就回到我一直在想的“复杂性守恒定理”。复杂问题如果存在简单的解决办法,一定是把复杂性隐藏到另一个方向了,最终还是绕不过去的。
    回复 支持 1 反对 0

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  • TA的每日心情
    慵懒
    2022-8-27 22:14
  • 签到天数: 351 天

    [LV.8]合体

    10#
    发表于 2022-9-20 22:44:25 | 只看该作者
    “罗尔斯-罗伊斯也在进步,但英国战斗机再也赶上过。”
    - K* x4 b; H" U+ f1 Z- }! i; M少了一个“没”字吧?意思不对了" X+ d! E! ~$ c+ Z( P/ X, \) x& }6 t
    罗尔斯-罗伊斯也在进步,但英国战斗机再也赶上过。
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  • TA的每日心情
    奋斗
    昨天 00:34
  • 签到天数: 2657 天

    [LV.Master]无

    11#
    发表于 2022-9-21 02:31:21 | 只看该作者
    晨枫 发表于 2022-9-20 13:092 [6 a: C: T% u( q
    然后再后悔又出来了

    2 }8 s+ a3 [% ]' a0 d2 B+ \3 l9 w你们这来来回回出来进去的,我怀疑你们在开车,但是我没有证据
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    该用户从未签到

    12#
     楼主| 发表于 2022-9-21 02:47:17 | 只看该作者
    方恨少 发表于 2022-9-20 12:31
    7 i0 y8 y% d: z. Q9 G. R你们这来来回回出来进去的,我怀疑你们在开车,但是我没有证据

    1 _, D! G1 N# Q8 j8 v; f  x; x开车?开什么车?
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