在全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰看來,2019年將是人工智能規(guī)模化落地之年,但人工智能基礎(chǔ)研究的下一步突破,是不得不考慮的關(guān)鍵問題。
“目前,基于我國政府對人工智能發(fā)展的高度重視以及我國天然的數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢,我國在智能語音、機器翻譯等多項源頭核心技術(shù)上,已經(jīng)與美國同步進入人工智能的‘無人區(qū)’。”劉慶峰說,然而在人工智能的部分關(guān)鍵領(lǐng)域,我國距離世界一流水平還尚有差距。
在今年的兩會建議中,劉慶峰提到了驅(qū)動未來人工智能基礎(chǔ)研究的三大引擎。
“應(yīng)加大數(shù)學(xué)基礎(chǔ)原理的研究,創(chuàng)新數(shù)學(xué)統(tǒng)計建模方法。”劉慶峰解釋說,數(shù)學(xué)基礎(chǔ)原理研究是人工智能基礎(chǔ)研究中的重要組成部分,腦科學(xué)研究和數(shù)學(xué)統(tǒng)計建模方法深度結(jié)合,將是人工智能下一步發(fā)展的突破方向之一。
第二大引擎是腦科學(xué)基礎(chǔ)研究。劉慶峰表示,腦科學(xué)研究是人工智能基礎(chǔ)研究的重要方向,也是讓機器從“能聽會說”到“能理解會思考”的關(guān)鍵一步。他建議,整合國內(nèi)頂尖頭部產(chǎn)學(xué)研資源力量,促使腦科學(xué)研究邁上新臺階。
加快人工智能落地應(yīng)用,以人機耦合模式反哺人工智能基礎(chǔ)研究則是第三大引擎。
“人機耦合是人工智能技術(shù)在推向?qū)嵱眠^程中將長期使用的一種方式。建議我國推廣人機耦合的協(xié)作模式,加快人工智能落地應(yīng)用,通過技術(shù)和產(chǎn)品雙輪驅(qū)動反哺人工智能基礎(chǔ)研究。”劉慶峰說。