设为首页收藏本站

爱吱声

 找回密码
 注册
搜索
查看: 2980|回复: 14
打印 上一主题 下一主题

[信息技术] 美国会丢失人工智能科技高地吗

[复制链接]

该用户从未签到

跳转到指定楼层
楼主
 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 ) n, k7 i! y* V( r" o
% j+ N/ p0 }; v$ u! p3 s
2021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。& s, h3 s7 ]: E) W: W

, l0 [1 K" j+ U' q1 @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。
7 h9 P3 z- I+ @* }. |, C% K' k, Z- v- r, y& @
美国的担心是有道理的。
& j8 G" i6 o% L' W! g: X
% A- x4 h) e% I9 P3 D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。
2 C2 W1 Z) Y: e3 \
6 U0 u' u8 p! P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。
4 Q1 W" T" d) Q( e  C6 I! ]& f, Q+ `9 }. }3 {
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。
- [+ r, U. _% @% L- ~2 ?2 [2 X/ }* z! s/ ~
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。
* F+ j1 F& u. D( z) [/ h; |5 }+ G7 |. j: f: J
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。" v' t, P2 |6 n8 ]# k

0 P, |& `, J. }# p& h$ i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。, E+ k$ N/ y& ]! o5 i( O; I9 e4 I
: T& \3 X& w0 k, N. J
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。' r% [3 ~* U2 S* J" A+ T) f

4 r& `6 u* r$ [! N1 b: n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。' V4 E; [# r& d3 r

0 T6 f  y9 n+ V2 d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。
  R# U; O9 m3 f
8 I7 L% U8 M6 e5 R3 ^4 X: x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。; j- a- f$ D- k) P  h

* Y) P9 ?2 V! X# L; Q- H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。
& s6 ~  F. i/ ]  l, F8 l# w8 x, s- ]3 [2 i! q6 O& ^1 ~7 k0 x
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。
! W' T) \6 R" ^" q- L; n
/ ~5 X+ u* d+ g/ h. I4 u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。
8 [3 m" [/ \3 k6 s2 e) p) ]! A$ N* B; I$ q6 a& B
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。1 a- i0 @( l+ ]1 o4 T8 I

. E: m5 u0 K# V- ~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。3 f4 Q" {$ I* h: h; e: D3 A2 ]

3 d7 o! l2 ~, @# N7 Z' x: z$ S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。
. Y6 d* B; ~2 l% ~5 x: N* C0 T& X: l( x  T
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。9 Y* {5 M1 l8 g, v# z1 \& o0 z4 ?
. v7 S0 V( Y5 E/ [9 b, V8 P/ L, n

评分

参与人数 3爱元 +26 收起 理由
landlord + 12 谢谢!有你,爱坛更精彩
MacArthur + 4
testjhy + 10

查看全部评分

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。

    6 A* g6 s; _) I' x4 h/ y' s" j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。
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    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) m# P  f& h, |- s
    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 ...

    ' c# c( r( b: Y& P* [  I为什么说中国生物很难翻盘呢?
    ; V! H0 n% R2 [& J8 D" e1 L
    + P6 @6 N7 \+ q7 Y5 x, C3 u. T8 j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。
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

  • 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 18:59
    ! g( q+ _; A: y4 d- ~为什么说中国生物很难翻盘呢?) _0 r; w( V8 W# O7 i" d9 v( B+ W
    , A9 m+ H9 m* G
    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。 ...

    - l! Z# ^1 `, U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。
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    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
      S  ?7 r+ S, v, _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。 ...

    % ]8 k; u$ g& B" ^+ c' g( k5 S8 W/ 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。

    点评

    油墨: 5.0 油菜: 0.0
    给力: 5.0
    油墨: 5 油菜: 0 给力: 5
      发表于 2022-9-20 12:14
    回复 支持 1 反对 0

    使用道具 举报

  • 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。
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    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% v- V5 {. K4 F' Z( y& U
    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 ...
    / a) F9 m) p; i' G8 u8 S1 T/ i
    然后再后悔又出来了
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

  • TA的每日心情

    4 小时前
  • 签到天数: 2951 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。% `- b( ~2 ^$ t  i1 P& I
    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。

    点评

    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

    使用道具 举报

    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
    ! z, o( {) ~0 ~
    testjhy 发表于 2022-9-20 01:34
    2 c5 k4 e% z0 j9 T- i; T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 ...

    . |+ w& P. c1 @6 l" \2 `1 B, ^% X1 O3 T$ X
    太对了!% N# ~5 |' a' v+ U
    5 g& g" M) ^# H  Q! G
    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。
    % `) L1 B8 Z  P5 z$ Z
    / j; D+ E* n# d( d& U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+ t4 t7 k# ~: F! T
    2 Y7 ^/ K, X/ W: ~  c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。
    8 ~; u0 E- d  Y3 q
    3 O' v% U5 w, G) |  s7 I: ], v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。
    1 R6 N+ b3 u* ]8 |
    1 D" `" R3 p/ _- `  z# ?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

    使用道具 举报

  • 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。”2 R$ K) z! O# V, E5 Z: k
    少了一个“没”字吧?意思不对了! j5 H' z% h' x1 I& H
    罗尔斯-罗伊斯也在进步,但英国战斗机再也赶上过。
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    奋斗
    7 小时前
  • 签到天数: 2632 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 13:09
    * l5 z" t$ t  u2 q) j然后再后悔又出来了

    / n" N8 Y- V+ `2 _7 `2 B2 K7 p8 T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
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    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
    ; R2 }/ J* F. T% ]4 U' C3 ^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
    6 J: d  s/ M$ K; T
    开车?开什么车?
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    手机版|小黑屋|Archiver|网站错误报告|爱吱声   

    GMT+8, 2025-6-15 10:38 , Processed in 0.041960 second(s), 25 queries , Gzip On.

    Powered by Discuz! X3.2

    © 2001-2013 Comsenz Inc.

    快速回复 返回顶部 返回列表