设为首页收藏本站

爱吱声

 找回密码
 注册
搜索
查看: 4017|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 + n5 }) ?) r* i0 p  I' `

5 s6 Z: K+ V8 [6 R7 X2021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。
, g9 X- I5 `% w" ~( `
0 z- j8 X: M3 v" ~/ A$ Z! U6 h9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。- k! x' L; {9 H( p- E/ {
- i# h/ a. E1 c1 h" X
美国的担心是有道理的。
$ l2 i2 b, I5 V1 o; s
1 Z9 ~3 S4 S) Q! q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。2 p6 s  _0 T, R$ e* R- V2 |6 C# b* W* i
, W4 z2 z/ w; ?6 W& j$ X
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。
' n, n+ [% a7 s( o9 G
* f/ p! i- r7 A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。
3 w( Y/ E: R: Y- I1 \* A9 E% D6 f; m$ M5 ]; l2 l
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。1 B) n& J; p: Y9 `1 C) P/ i
+ U& Y7 ^0 o* p8 }3 N
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。
' y( Y( k; j9 b" q9 [; w; W0 [& [& e
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。% H8 V+ X/ R3 ?7 z& Y0 n# S' m

# S5 ~6 V4 \% s1 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。' ]! z3 B1 @. d; A- x
6 }6 F! B; {, \/ V% v! 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。
3 F2 D' U  @6 C% E5 r5 o; g# i2 f4 A2 ~/ O! _( B
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。
( M% P; H6 N  G: {7 c
; b4 r+ d* ?- [8 c- a# k$ O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。
$ Z( M- _. `$ E* U* V& j- r& k4 t- v2 ~2 ]/ ]% S. `
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。# @. E0 D  t. f! Y" [
( t; V+ a* U- i( b* O, r  Z
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。
" |: t# S1 X( f2 w4 ?  [" b2 H
: P1 }) P9 o, |$ x+ A' 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。& ~9 i* P& P: P# D9 G; g

9 ]/ t' k3 c, k9 o8 n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。( |9 Z. H  O, ~' N* o! }

0 Z. R+ c7 Y# H0 e8 C+ \$ o4 m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。8 _( ?/ ?( F, J

5 z+ C% E& K& P3 x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。
- n  {/ J( H* ?
  [1 D' [1 I2 ^. w. r5 g5 L2 K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。1 g& ?( Z* R, v) R' U8 R

& d2 s9 t% |4 _# n7 B* a/ x& X

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。

    ) |* |9 H! z$ N7 \7 x4 d) C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
    1 [  V/ {8 L8 r" ~$ t/ ^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 E+ M8 i7 J2 I% V% N0 `为什么说中国生物很难翻盘呢?, r: Z7 A" {% o2 K! Y; z& j7 `/ J, o
    3 ]" ^3 n7 _+ W0 B  D( s
    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
    & r" S  O3 c  G0 Y4 U" j- ]7 ~. v为什么说中国生物很难翻盘呢?  W" |! z7 z( \3 [( T; J
    . z" E8 W  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。 ...
    7 |- `& a. I% r- G. E( R* Z
    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 21:079 o# }3 |( P* S- R
    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。 ...
    4 R) m$ \5 g, z  D
    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( I; `7 n' s3 `+ y# z% e
    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 ...

    ( P: x3 M: i6 r- j/ u1 E3 H7 v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
    开心
    9 小时前
  • 签到天数: 3285 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。
    " P) F" `% S  z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 ) M2 [( a7 y2 i) o6 u( C, c
    testjhy 发表于 2022-9-20 01:34+ o$ t+ h" ~8 W; g& c2 v
    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 ...
    / t+ @7 m2 ]; F' K, j5 q
    # O, @5 e+ m- m# {6 U/ A
    太对了!& X* s1 a5 q: m. |( C

    ' a4 G8 R# b6 n5 g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。2 W8 V6 s) e% |
    3 z5 T7 p3 I8 ?" `4 h) _4 q! b
    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。
    ( E5 C: d- J# q4 C- s6 I; m" Y. u, Q( c, `/ o/ J! V/ l" G
    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。+ t6 V; z# n& x3 q7 m( \

    ) b: C, g/ Y+ b5 {0 W1 ?5 V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。' k/ J. \! s/ @' q

    7 R* d7 s- p3 d* S2 b! p7 k' D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。”" D( ?* o; N. L* D  U' k
    少了一个“没”字吧?意思不对了
    1 o7 `1 L/ t9 N* a% y- h 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
    12 小时前
  • 签到天数: 2992 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 13:09$ ^) W. k( f1 X3 q
    然后再后悔又出来了
    ( `: Q" G& l( Y, p
    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
    ! ~0 T# n8 O1 `5 \$ }2 u1 t/ A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
    6 h3 {: P' n$ T
    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, 2026-7-1 15:51 , Processed in 0.067645 second(s), 21 queries , Gzip On.

    Powered by Discuz! X3.2

    © 2001-2013 Comsenz Inc.

    快速回复 返回顶部 返回列表