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人工智能:未來趨勢與中國位勢

日期:2018年10月18日

當前,人工智能商業化應用加速落地,不斷滲透至生産生活的各個領域,給政治、經濟、軍事、教育等各領域帶來變革。如何利用人工智能技術,實現科技進步、産業升級、經濟高質量發展,成爲當前中國各級政府關切之所在。但我們應該清醒地認識到,人工智能的發展不會一帆風順,技術發展瓶頸、倫理道德沖擊、底層技術與人才儲備不足等問題都將給中國人工智能發展帶來挑戰。


爲更好地服務于中國社會經濟發展,利用人工智能技術推動兩個一百年奮鬥目標的實現,2018年10月18日,國務院發展研究中心國際技術經濟研究所(IITE)與《環球財經》雜志社召開《中國人工智能未來發展的挑戰與機遇》研討會,邀請學術、産業、倫理等各界知名專家共同探討人工智能發展的技術瓶頸與突破口、人工智能帶來的法律倫理沖擊及解決之道、中國人工智能産業發展的挑戰與機遇等議題。

出席本次研讨会的专家有:中国航天系统科学与工程研究院总工程师刘海滨,中科院自动化研究所研究员曾毅,清华大学电子工程系党委副书记、深鉴科技创始人汪玉,北京大学哲学系副系主任刘哲,清华大学交叉信息研究院助理教授邓东灵,明势资本合伙人曾颖哲,深圳能信安科技股份有限公司董事长李向阳,碳云智能生物信息与人工智能实验室执行主任王敏昆 ,华为产业战略与政策部高级产品经理张涛,京东金融研究院研究员刘元兴。国际技术经济研究所副所长魏强、《环球财经》杂志副总编辑赵京城、国际技术经济研究所研究一室副主任宫学源出席会议并参与研讨。


下面分享各位专家的部分观点,供大家参考。精彩不容错过的详细内容请参考《环球财经》杂志的后续报道,以及国际技术经济研究所、中国电子学会、智慧芽即将合作完成的《人工智能:未來趨勢與中國位勢》一书。



刘海滨 中国航天系统科学与工程研究院总工程师


1.世界各國紛紛發布了自己的人工智能戰略。相比之下,美國人工智能國家戰略比較宏觀,涉及內容包括長期投資、人工智能的倫理與法律問題、人工智能的安全性等問題,而中國的人工智能戰略多是具體的項目和計劃。


2.人工智能日益成爲新一輪科技革命的引擎,中國與世界發達國家的進展基本同步,完全有能力跻身新工業革命的前列,但中國在基礎理論和創新方面仍是追隨者。


3.人工智能的重點發展領域包括農業、工業、交通運輸業、社會服務與保障,相關細分方向的發展需引起重視。

曾毅 中科院自动化研究所研究员


1.目前产业界的人工智能发展可以归结为“数据智能”,AlphaGo的发展跟智能的本质是没有关系的;相信未来的人工智能是向“机制智能(mechanism-based AI)”发展的。


2.經過數億年的演化,人類大腦具有很高的魯棒性和抗噪能力,並且能夠完成複雜多任務。深度學習系統在理想狀況下可以較好的工作,但在複雜環境、含噪環境和多任務場景中,表現的不如人意。


3.智能的進化有兩個方向,一個是人類(碳基)的“Mechanization(機械化)”,一個是人工智能(矽基)的“Humanization(類人化)”,未來兩個發展方向將會逼近。


4.沒有自我意識的智能模型才是更危險的,希望未來的人工智能是建立理解人類基礎上的,具有認知、共情、揣測別人的思維的能力。


5.人工智能的倫理治理非常關鍵。未來的人工智能需要有正確的模型,並在正確模型的基礎之上發展倫理,這樣一環扣一環的才能夠避免所有的風險。
 

汪玉 清华大学电子工程系党委副书记、副教授;深鉴科技创始人


1.從互聯網到移動互聯網再到如今的人工智能,其關注度是不斷上升的,這是因爲身邊的很多設備都需要智能,量變引起關注度的“質變”。


2.生態對于人工智能行業非常關鍵,像英偉達、谷歌等公司都打通了AI應用、訓練與硬件間的關系,因此AI芯片也有能用、好用、喜歡用和離不開幾種層次。


3.怎樣讓傳統行業願意用智能硬件是非常關鍵的,我們不應該從計算平台這個角度推動全社會的産業升級,更應該從應用角度來去推動,因爲做應用的人才會掌握全部數據。

刘哲 北京大学哲学系副系主任、副教授


1.中國過去幾十年的發展模式都是以消費驅動,而非以倫理和社會價值驅動,這導致了中國人工智能倫理研究的滯後。而人工智能在軍事、民用、工業領域的使用都包含很多關于人的價值以及社會價值的思考,在以硬科技推動經濟發展的階段時,人工智能倫理的研究必須推進。


2.法律治理具有明顯的滯後性,人工智能治理體系的思路要進行調整,要以倫理治理爲主,並且在技術發展的初期就要融入倫理價值,而不是事後進行批評、敲打。


3.在全球多元文化和多元價值觀的背景下,必須要考慮到針對新興行業的倫理標准和價值需要達成國際性的共識。

邓东灵 清华大学交叉信息研究院助理教授


1.近兩年,量子人工智能領域的研究和項目開始爆發,這主要得益于量子計算的快速進展,如谷歌開發出72量子比特的量子處理器。量子人工智能是一片沒有開墾的領域,未來有非常廣闊的空間,需要獲得科技政策的支持。


2.量子人工智能還沒有明確的定義,一方面可以理解爲利用量子算法解決經典的人工智能問題,一方面可以理解爲利用機器學習等解決量子力學的問題。


3.利用量子計算指數級的運算加速能力,和人工智能結合起來,能夠更好地解決人工智能的問題。目前已經探索的算法包括HHL算法、量子生成模型和量子對抗神經網絡等。

曾颖哲 明势资本合伙人 


1.目前市面上的人工智能主要基于海量數據的分析和推演,不能算真正意義上的智能。這一波人工智能興起是數據、算法和算力上的突破。


2.數據層面,對整個行業的健康發展考慮,規範數據的標准、建立跨平台的分享機制,比數據的壟斷更能促進人工智能的發展。


3.算法層面,中國在應用領域的聚焦點集中在語音識別、圖像識別和自動駕駛等領域,而人工智能最有價值的是拓展到各個領域,尤其是在傳統行業的應用。人工智能技術與行業的融合還有很長的路要走。
彎道超車任重道遠。中國在技術底層上的創新還很不足,想在算法領域超車挑戰非常大。

李向阳 深圳市能信安科技股份有限公司董事长


1.人工智能産業商業模式與互聯網商業模式不同。受限于現階段人工智能技術發展水平的制約,人工智能真正能夠落地的場景有限,因此人工智能企業的創始人要有戰略定力和耐心。


2.人工智能本身並不是直接的應用技術解決方案,必須與各行各業融合才能創造價值。因此要盡快形成人工智能技術産品化、産品市場化的産業發展正循環。


3.現階段人工智能産業發展存在著各種機會與挑戰。中國應努力推動人工智能的全球合作,吸引人工智能領域的科技人才,研判好人工智能的發展態勢。

王敏昆 碳云智能生物信息与人工智能实验室执行主任


1.生命健康的大數據維度很高,人工智能的應用潛力非常廣泛,我們關心的是如何將人工智能應用到生理研究上來。


2.初創企業在研發中遇到的問題:一是成本高,項目拓展時的成本增加很快;二是商業模式進展慢,用戶的商業轉化是很大的問題;三是倫理方面的問題,樣本數據的隱私非常敏感。

张涛 华为产业战略与政策部高级产品经理


1.在AI企業的孵化過程中,美國環境優于我國:一是美國在個人數據和隱私保護上做得比較好;二是美國有公共數據交換和分享機制,值得我們借鑒。


2.中國人工智能發展存在的矛盾:一是中國有市場,但沒有相應的隱私保護;二是中國有全生産鏈,但設備依賴美國、日本、歐洲。


3.在人工智能發展前期政府應以鼓勵爲主,不要設定太多限制。

 

刘元兴 京东金融研究院研究员


1.制定信息化社會背景下的數據和科技監管規則,形成以法律監管爲主軸、以標准化監管爲抓手的靈活式監管體系。


2.國家人工智能標准化總體組制定了人工智能倫理白皮書《人工智能倫理與社會影響研究報告》,其核心有三點:一是將人工智能倫理歸結爲人類根本利益原則和責任原則;二是人工智能倫理的分場景探討;三是倫理白皮書以風險控制爲出發點。


3.人工智能承擔法律責任的問題,也應按照技術程度和應用場景的不同來分別判定。