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本帖最后由 晨枫 于 2022-9-20 09:40 编辑 ' `9 w% f5 ?7 V5 X# P/ b, v# \7 |% L
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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。* Y$ E: G; W8 S, @. p0 f
5 r1 j% e0 X1 g, `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。
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美国的担心是有道理的。
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/ R* Y& o. q% H1 }4 } E$ W: X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。7 [4 m2 P( H9 n% T* z' |
! g$ m: z- d( m/ p7 C ~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。- I' p T5 R: U1 T& f8 o) T
* P" b9 a2 ~2 }* k, y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。
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# b& ~0 @! l* D- E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。
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) K4 u/ H! m9 G% w, m6 x; d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 i! Y; T) `" }
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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。5 t/ X1 ~+ b1 K$ l! E9 S
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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。, Y$ y1 m- O; ]* S3 d6 N6 A2 S4 P5 f. A6 Z
) s# b- B1 X1 z1 @/ T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。
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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。
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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。
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) \+ ]. e$ N6 J! @6 [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。7 ?( _! ]* G; a
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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。
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" n( h$ w: g- r. r8 a8 T: M: Q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。6 n- u/ Y9 b% L$ N0 c0 R* t- m
6 _' \% Q: E' ^9 X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。
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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。
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* W# k: |" {; r* I( c/ V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。+ z+ f, l, I! I9 B% n9 l; p& K: D
, F7 [8 `/ K* S% f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。. l/ ~9 m( i a! q+ l
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发表于 2022-9-20 09:51:16
