设为首页收藏本站

爱吱声

 找回密码
 注册
搜索
查看: 3765|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
& \  u' m% `8 g7 G* W6 Y* e+ N( u% Q/ w5 \( T
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。
+ q2 e- _  J# X! p6 C: b, S3 F* z3 |0 A- P9 r! F- [9 |5 L8 V
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。- i) j& g( n3 j1 @" i
# g5 d* @3 ?. U9 h* Z- T
美国的担心是有道理的。
, D/ ~6 [' m& [- e6 N9 y6 q' {* U% C. h1 I6 B4 |; r
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。
/ z% a; }- s5 q7 E3 X, i! K1 f( j7 @: ^
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。6 p# t+ \5 E" f  N5 z, k# ]

3 H% y- g, ?- `. C3 {/ R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。
& w$ t" a5 Z% S7 Y
1 Z' F6 z$ W+ M* p( P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。
- L0 P) T8 ]" `9 m/ v3 z4 z$ o4 h& ^7 ]  W
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。
/ i+ B1 I9 `, u) T' H
; j- U. j6 k5 p6 N& M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。& D8 H5 H; q4 ]
3 `. m( W9 T- z  h1 b5 h& N& G, |) c  \
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。9 f3 P- J' j  e* B

5 g4 V3 [- B' p& U) _% b$ X4 [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。
" c& e' Q) W, K3 A" |# f* Y: U" J6 T8 W5 P8 C: K- F; g6 ]
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。
7 }9 |- z7 F1 \. T- d& N( N" F/ m0 l$ b- }7 A  O) y
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。
1 [0 \' |! E( r3 r# L# ^% o2 \1 `7 [+ |9 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。
! A5 h% Q* `# u5 e% ^# c' F% |: P  \5 C) U% l) U+ J  r
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。
0 H( B& @/ W& P* p3 A$ U; }5 B  D8 t. }, 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。. P' t. a! j7 A* W
& ~5 _# c; [- V$ o" L2 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。% K( u3 m4 |7 o! x6 T! c9 B
9 Y: v# E. J; _( H# ?3 P
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。' j" S+ G" B( _5 v3 F
  C4 w% r( P) _7 R7 M
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。0 j- \. L8 t8 d% C
' W* \3 K7 r+ n' o: e
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。
2 \4 p' G0 p3 s; o) K' ~8 v9 t- f+ ]7 \# W

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。
    ' g& t# o* `$ n, ?6 j4 X" `' ]+ ]
    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  u6 W3 ]# P( _" ?) [  h
    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 ...

    7 \3 G9 s$ i' s1 p4 d为什么说中国生物很难翻盘呢?
    4 _# \5 M( N7 w2 N
    * ]; a& a# Q/ C4 t6 N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$ v5 h2 i0 T( U
    为什么说中国生物很难翻盘呢?
    - `& d  i9 Y' R8 K4 p
    & a6 ^% K9 v* R  l4 c( n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。 ...
    2 R% m$ V% Z! g9 j) d
    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
    2 Y8 S1 K7 g  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。 ...

    . T9 m) J- N3 A! Y/ j7 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

    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' f( ?* i/ K7 [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 ...
    % \7 B4 |4 z* ?3 R! Y
    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
    郁闷
    5 小时前
  • 签到天数: 3211 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。+ m$ |' P8 L" G
    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
    # c0 Q5 I, d: R& B3 n
    testjhy 发表于 2022-9-20 01:34
    ! G  {0 _$ m0 k: ~( @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 ...

    $ ?5 |$ i; M* \& X6 |+ R
    ! U* w" [1 X" u0 i- M太对了!: H4 M+ B; s+ b, @; P1 @( _- k
    / r6 L  ^: A* _$ l
    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。! D. X6 N9 v+ W; F" C

    : u% g  ?) Y, Z1 x& s/ q2 Y. U, p0 W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。
    " Q9 T& Q; f* x7 f3 n' T3 ], ~; B- o1 n: u6 l0 y
    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。
    % @& H: n- ]1 M3 \% t) k7 Q9 B, C: \8 ?' n, X6 X
    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。8 r. f5 v6 p/ x! ~4 G2 y! e

    . ^/ M% O& U  v% X; c% E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。”
    1 t0 W+ v; `6 B2 T9 m) s少了一个“没”字吧?意思不对了
    & S% E0 Y2 E$ J" f8 ~0 S# F 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
    11 小时前
  • 签到天数: 2904 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 13:095 f" E4 [& @' a% L* Y5 ~
    然后再后悔又出来了

    * t/ E! F4 Q' B# N" L9 c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
    , E: N- h5 q% q8 g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

    & K' G- H) `6 |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, 2026-4-3 12:33 , Processed in 0.078184 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