提及AI戰(zhàn)勝人類選手，除了AlphaGo的圍棋之戰(zhàn)以外，8月6日凌晨，OpenAI以2:1擊敗Dota 2職業(yè)電競(jìng)選手，預(yù)示著AI已經(jīng)攻陷游戲行業(yè)。據(jù)悉，OpenAI長(zhǎng)期以來(lái)使用中立網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)Dota2規(guī)則，其系統(tǒng)包含256個(gè)GPU和12.8萬(wàn)個(gè)CPU，并通過(guò)近端策略優(yōu)化PPO算法，24小時(shí)不間斷自主對(duì)抗，總訓(xùn)練量甚至已經(jīng)超過(guò)180年的游戲時(shí)間，輕松掌握游戲規(guī)則和戰(zhàn)況對(duì)策。如此對(duì)比之下，人類顯得極其弱勢(shì)，量變引起質(zhì)變，當(dāng)數(shù)量達(dá)到一定的數(shù)值，AI似乎是所向披靡的，事實(shí)真的如此嗎?
阿里馬云曾表示，人與機(jī)器的區(qū)別在于人是有智慧的，而機(jī)器是智能的。人類不必恐慌AI帶來(lái)的困擾，反而需要讓機(jī)器去發(fā)展自己的智能力量，尊重機(jī)器、敬畏機(jī)器，一個(gè)巨大系統(tǒng)的誕生，會(huì)走出與眾不同的東西。誠(chéng)然，如今的人工智能解決的問(wèn)題可能已經(jīng)超出那些想找到新的“殺手級(jí)商業(yè)應(yīng)用”的人的能力和經(jīng)驗(yàn)認(rèn)知，但退回到計(jì)算機(jī)興起的時(shí)代，我們似乎在重新經(jīng)歷一場(chǎng)熟悉的變革，只是恰好深陷其中，才會(huì)產(chǎn)生恐慌，但只要學(xué)會(huì)控制，善假于物，AI將會(huì)是科學(xué)饋贈(zèng)的時(shí)代禮物。
行業(yè)融合,人工智能的應(yīng)用落地
AI落地，加速融合的智能未來(lái)。時(shí)至今日，越來(lái)越多的行業(yè)開始參與人工智能的變革之中，越來(lái)越多的企業(yè)開始將重點(diǎn)傾向AI。自13年以來(lái)，美、德、法、英等國(guó)紛紛出臺(tái)人工智能戰(zhàn)略和政策，中國(guó)政策也積極聚焦實(shí)現(xiàn)人工智能領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)化，助力中國(guó)制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略。目從應(yīng)用領(lǐng)域來(lái)看，人工智能和能源系統(tǒng)的結(jié)合是一直被忽略的重要領(lǐng)域，如今電力工程已成為中國(guó)人工智能專利布局的重要領(lǐng)域，其他能源系統(tǒng)亟待人工智能的近一步融合深化。在人工智能技術(shù)專利產(chǎn)出方面，近二十年來(lái)，中國(guó)每年的專利申請(qǐng)量呈現(xiàn)平穩(wěn)上升趨勢(shì)。其中中、美、日位列全球AI領(lǐng)域技術(shù)起源國(guó)家前三，占總體專利數(shù)量的74%。另外，在AI領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)主要涉及語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、機(jī)器人和機(jī)器學(xué)習(xí)(如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人機(jī)交互、決策樹、模糊邏輯等)細(xì)分方向，應(yīng)用領(lǐng)域布局能源、通訊和汽車產(chǎn)業(yè)。
持續(xù)升級(jí)，AI急需攻克的短板
根據(jù)清華大學(xué)中國(guó)科技政策研究中心組織撰寫的《中國(guó)人工智能發(fā)展報(bào)告2018》顯示，國(guó)民對(duì)于人工智能支持率較高，目前中國(guó)人工智能政策主要涉及6大方面：中國(guó)制造、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)、科技研發(fā)。從國(guó)際排名上看，中國(guó)人工智能的發(fā)展已然進(jìn)入國(guó)際領(lǐng)先行業(yè)，但是與頂尖國(guó)家相比，我國(guó)AI領(lǐng)域還存在幾大短板：
首先，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力落后于美日等國(guó)家。盡管《報(bào)告》表明，盡管中國(guó)人工智能論文總量和高被引論文數(shù)量位列世界第一，但在全球企業(yè)論文產(chǎn)出排行中，中國(guó)只有國(guó)家電網(wǎng)一家進(jìn)入全球20榜單。其次，中國(guó)AI的優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域主要體現(xiàn)在應(yīng)用方面，而在人工智能核心的技術(shù)領(lǐng)域(如算法和硬件)，依舊能力薄弱，導(dǎo)致人工智能發(fā)展基礎(chǔ)不夠牢靠。
其次，中國(guó)人工智能知識(shí)生產(chǎn)大量停留在大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)中，在產(chǎn)學(xué)研合作促進(jìn)只是應(yīng)用和轉(zhuǎn)化方面嚴(yán)重不足。中國(guó)人工智能企業(yè)的知識(shí)生產(chǎn)力亟待提升，和國(guó)外領(lǐng)先企業(yè)相比，中國(guó)企業(yè)的技術(shù)表現(xiàn)明顯遜色積分，在人工智能專利申請(qǐng)上落后于國(guó)內(nèi)高校和科研院校，相較于國(guó)外IBM、微軟、谷歌等國(guó)際巨頭仍存在較大差距。
第三，我國(guó)人工智能頂級(jí)人才儲(chǔ)備不足。《報(bào)告》顯示，截止至2017年，中國(guó)人工智能人才擁有量達(dá)到18232人，占世界總量8.9%，僅次于美國(guó)的13.9%。但是，按高H影子衡量的中國(guó)杰出人才卻只有977人，不及美國(guó)的五分之一，位居世界第六，而企業(yè)人才投入量相對(duì)更少，高強(qiáng)度人才投入的企業(yè)主要是美國(guó)居多，中國(guó)僅有華為一家進(jìn)入全球前20。另外AI人才分布不均，中國(guó)主要集中在東部和中部，其中北京是全球人工智能企業(yè)最集中的城市，人才研究?jī)?nèi)容領(lǐng)域相對(duì)較分散，人工智能企業(yè)應(yīng)用技術(shù)主要分布在語(yǔ)音、視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理三大方向，基礎(chǔ)硬件占比很小。
盡管，中國(guó)在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展和市場(chǎng)應(yīng)用已經(jīng)進(jìn)入國(guó)際前沿發(fā)展國(guó)家隊(duì)列，但從科技產(chǎn)出、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和行業(yè)應(yīng)用等各方面權(quán)衡得出，我國(guó)AI總體發(fā)展水平相較于美國(guó)仍由劇烈，我們相信，只要沿著政策穩(wěn)步前進(jìn)，未來(lái)必將精彩。
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