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本帖最后由 晨枫 于 2022-9-20 09:40 编辑 ( t& A z& i; E! h3 u- X
2 z$ S# a' g: f5 p! a2021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。
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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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5 i. |1 p1 W0 x' X/ d! r) ^' _美国的担心是有道理的。
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) B. m( ?* B! M% @/ _6 \2 E6 O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。
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: j/ I3 g7 ~& W; Q' Q9 J3 s+ q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。
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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。* W5 ^% j) ]6 ^; D& k3 v: r! m
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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。. M9 [( o6 H) F m1 m- Z W
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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。- Q! ^- L5 ~7 @$ C
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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。4 W( j$ ~9 k' }6 q ~! L, f
5 v$ O: U( d8 D! D# m0 Y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。) K7 L' t" U$ i' [4 U+ j/ K
# x# ?- [& P( [% O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。- R( X0 I' [* d
9 e$ C# }1 i H4 M; t0 O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。, v# D3 F4 a/ A& _9 D
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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。 e& B( b5 M- \8 t
$ w) g1 U, @' @5 G$ z/ ]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。
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+ H% ^- X, x2 E5 l: m% G% H' _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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' T! a7 G+ p6 l* y: t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。7 a4 n$ K; I: u* D$ X Q7 x& e6 u
4 [7 U: l* e `. p- d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。3 K- R f. }; J, s) O0 d7 q: C- q( K& _
7 Y3 ^( t$ ]0 e. x! F8 v8 Y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。' p. |( D9 A' }9 E
3 `) |+ N4 U! U/ Q u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。
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# H- ]8 t7 b! c* b# v! D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。
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发表于 2022-9-20 09:51:16
