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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
2 Z- y  F9 H% g, A$ h9 R4 z, G( _/ N2 {5 J( A+ R% B7 J
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。
; g, Z5 S: A7 b  ?  Q/ b& W- U' @# U9 D& s
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。5 `& o& A, o/ l1 N7 ]

! ^0 Q, a' l; [; ]$ q美国的担心是有道理的。
, R5 R3 ?' v7 s" q6 c
+ u. X8 Z+ b  @3 Y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。
; p- V1 Z" H4 E4 @* m9 h
/ W* z8 `' D+ N% V  s$ a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。
& K6 A2 F, I- y  @. \* a. |* W' D8 F: X$ s" b* U+ t% ~' ^
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。' Y" u( R) v5 N; L2 M3 q' K0 M
: a, T: u! i4 Z2 R
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。) t3 v8 [' }4 a
# [/ |1 G6 J3 r3 G& j2 m" l9 x1 N
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。
6 K' _) _; a% f' P$ L5 l( U( v
& X3 d) M2 `. L. `# k- ^/ O5 _; q, g4 D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。
# t# c/ q. h3 R
- W9 X4 E3 h# a6 h1 N) g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。
- E, N8 R+ W- V! P( C1 P) j6 S2 n, h  e$ n, g
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。
# |5 m; b7 v& `; t. E7 S6 @* E  d8 x( j+ M6 i. F0 M
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。2 }8 j% Z; U3 z& f# K

/ e2 W. k0 S' L- F' @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。
% N& B& s) i- C- N' ~9 V  {, j, }1 O! I
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。8 D& m+ p) f6 l0 o1 P6 o% [

% ]! `' W$ J! O* v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。
9 {. w1 s) D& X3 b& O9 M* n
3 T6 e+ [4 g, s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 r8 A. P% ~. o! w3 d+ _& b) E
$ I; p2 g/ {& A: A
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。5 A; _7 h4 m7 m' U. F* }: k
) t. y+ q6 S! [/ \& t5 [4 R  R$ N7 P" c
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。
+ x  Z* k& o, E  \0 x' J$ P: e; x- X) {
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。
$ ]3 o; o# M) J, z
, |2 Q" z# S6 [0 g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。
; d# t" o& H, n6 Y% g, h
% a, X5 r" n/ }4 v8 f' z8 F# R8 a. g

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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

    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。
    , ^! ?1 V9 `4 B/ r1 X; B1 V
    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
    ; {- u1 \0 a' D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 ...

    9 J9 S/ h6 Z& O( L0 r, I* L为什么说中国生物很难翻盘呢?0 U  k' a+ {& C& `* M
    % K+ }2 d9 I' X1 h1 |# k6 W
    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 18:59" s" u, R; \2 j3 w8 S6 U$ |6 R
    为什么说中国生物很难翻盘呢?
    ! J6 y4 {9 a1 j2 U; h- A: X! l/ @. w* B# 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。 ...
    + h; L, I- X! j4 d, D5 g( {, ?! E
    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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    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
    : G; S6 p7 Y, w" o' ~7 Z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。 ...
    * l; u4 M1 H$ X- Y; [
    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

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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* _1 \6 P- A+ g7 v$ Z
    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 ...

    : O) A& i! d8 D4 `, Y& V. o然后再后悔又出来了
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  • TA的每日心情
    无聊
    3 小时前
  • 签到天数: 2881 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。
    ! C6 X* r8 w* W3 o" P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

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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
    " m# s9 ^" N/ Z# f- r! w3 J  ]
    testjhy 发表于 2022-9-20 01:34
    ; D. k$ _1 _( ~9 F0 O5 K, E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 ...
    ' H  n1 w% N1 ^" `6 r" s

    % _( V' M9 i. r4 y% u1 a  {太对了!
    & f  [/ v" ?  ]) ?2 l' v5 C% p
    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。8 \, v/ @1 ?/ \6 k% l0 g

    1 b2 u" X( K# t3 K2 z+ z8 y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。
    ' I/ v1 c/ U0 Q) X2 E8 H) W: a; w. q2 s) @
    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。; z& o# p4 }/ j

    $ {, v; M7 Q( f. _# c% {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。
    6 ~$ ^; S% S1 d* v( N' D* k5 S3 p- L# o- `0 a1 R/ ]$ M
    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。”. \7 q9 G; l! q4 B3 V/ n, ?
    少了一个“没”字吧?意思不对了* j; x* B: k1 _) R& N
    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
    8 小时前
  • 签到天数: 2563 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 13:098 I" ~+ @( w1 B3 D% E
    然后再后悔又出来了

    $ }2 w& o" X$ v5 Z& `' V3 Y! K. j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% F) g) u, i0 o" {0 i5 W/ p0 ~& f
    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
    + l! ]: P! a2 k) h& {
    开车?开什么车?
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