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[信息技术] 美国会丢失人工智能科技高地吗

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 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
" O  d4 k; ^$ v  ?: W
+ {4 r$ _- k* j0 [8 a5 j: {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。
: u1 S; i9 {8 l' ?% e# }# H6 K$ k# H" J& j: o% \$ T% F) Q
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。
( Z% b9 Y$ H) R4 y& X
  B2 ~$ m5 H5 z! |美国的担心是有道理的。
1 ?7 ]3 T1 |. H1 C* R' P: c/ l  M- \4 y- k
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。
! y6 d/ L% i5 V4 j# h' ~( m, V4 U& k$ s& c1 O2 f
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。  y, O" M3 @6 S, A: P2 g9 W% S0 `8 F
0 M5 o$ S: C# Z/ L, P
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。
' s& o& \- V8 _3 r
- k8 a6 ~9 q! ]0 v5 i  M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。2 T* t4 ?1 {! A, n+ h# N$ J9 _# N
4 [( Y6 _% _) `/ G
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。. D0 C& Z  N( f4 W* V
' ]" W8 k2 c% z8 @* P- Z- y
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。
2 Z( g8 g' p0 ?7 D; m! T( T* q" P9 c# F* p) G
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。* j" Q- ?# t, ], x, c8 ?
( i- S% M7 K/ Z- K7 e! N' t2 M
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。' P% y- N- C4 i4 D; D  C

" ?' _6 Q* L! U3 _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 `/ V) N+ Q5 [- @
/ B$ i. k4 Q# v# J
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。
6 ]) X5 k5 m0 L. N3 Y' p+ t
! j& a1 R" q% d; [& p6 O5 f6 A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。
" N) F1 Q  H( s! N0 M  p& D! c2 b4 Q9 N# I- ?. ^
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。. V0 l5 S. Y9 `* Y9 `5 x& n
  U. ]" a# S2 M$ r) q6 }
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。2 f: r- M, n: v1 M" @

9 O- d) b  v5 B' B) G+ c/ W+ H6 H& D- i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。/ n) a# h8 Z7 a) z9 f
9 y! R3 M& F! B0 }2 _, G8 J* 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。+ k$ t3 j) P5 q

  Y7 a0 ?; T* h" P7 Q; d  d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。
; T# t- c4 W; k6 T$ x) [# R  M
0 E; A  K. D0 m3 g/ x8 [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。0 Q) v, r* k. r
9 N5 k" X" R/ [

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  • 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。

    2 F. B5 @; w" J; \* V  t. v2 ?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。
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    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* _2 P- k) t: F/ k( y3 K2 @3 w4 D* I7 A
    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 ...

    1 V& Z# e" V$ b  G& h为什么说中国生物很难翻盘呢?7 T& @+ E6 D4 n  `2 o! ]: ^# Z; B# Y

    % X7 C& N8 l. b2 L, Y1 U, `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。
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  • 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
    4 W. N. f& X1 E: p" }3 {为什么说中国生物很难翻盘呢?3 O) H$ }- [5 m
    ! n4 g1 }* j) Z. @; d; i% G7 @
    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。 ...
    : A+ _4 v; F3 @
    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。
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    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$ B8 u0 S4 r7 |/ y3 ^# Y
    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。 ...
    0 o: U" F' f7 e' O- |
    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。

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    油墨: 5.0 油菜: 0.0
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      发表于 2022-9-20 12:14
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  • 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。
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    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 22:569 D4 m: y" D& ^3 U- J3 c) }1 \  c1 Y
    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 ...

    8 G% ^* a$ O, z& N5 N然后再后悔又出来了
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  • TA的每日心情
    无聊
    8 小时前
  • 签到天数: 3126 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。
    4 f9 X) U; i% R3 r$ ]+ A  c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
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    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 ) x& x) x9 v* A% o8 p, W0 q  W
    testjhy 发表于 2022-9-20 01:343 x) C% J; n* z
    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 ...
    & i/ F- i: w- V; x/ K
    5 e6 P) B7 h  |! a' j
    太对了!
    ' u- |9 C6 Y$ _+ b, q1 e% }, M% i, N7 b- I
    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。
    * E2 z' z9 k. r
    2 d7 p6 G" {- i) H# @/ p; }# u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。
    8 w3 K6 @6 w3 m3 O4 a4 E
    - z3 F. z: L9 J9 W4 }1 g5 L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。) p/ ]; l" Q7 G

    ; Q- Z4 K# h6 e* V5 n  o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。" o- K+ U+ ?7 G; C9 c
    ! @: E2 z" b0 Z! J; [3 |! l
    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。
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  • 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。”& `: s: W' P0 _% O1 X8 R; a" ?* E
    少了一个“没”字吧?意思不对了% D: n6 W3 b$ S  y9 V! y
    罗尔斯-罗伊斯也在进步,但英国战斗机再也赶上过。
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  • TA的每日心情
    奋斗
    昨天 00:00
  • 签到天数: 2805 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
    $ [9 x$ D  ~" J- e5 G然后再后悔又出来了

    & ]1 i3 q6 D  b' @5 @! }# i  q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
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    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
      N$ v* G. o+ l% m  m* Z- _2 S! r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

    ! A  x- I, i* ]/ G* w" |, c; M开车?开什么车?
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