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中国有多少数学家投入到人工智能的基础算法研究中?

曾文超 离线

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楼主 发表于 2019-09-22 10:19|举报|关注(1)
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“中国有多少数学家投入到人工智能的基础算法研究中?”五一前上海召开院士沙龙活动,中国工程院院士徐匡迪等多位院士的发问引发业界共鸣,被称为“徐匡迪之问”。这一对当下中国人工智能直击核心的提问,不但表明了当下中国人工智能发展的短板,同时也揭去了披在当下所谓“人工智能”算法外表华丽的面纱。

“我国人工智能领域真正搞算法的科学家凤毛麟角。”4月28日超声大数据与人工智能应用与推广大会,东南大学生物科学与医学工程学院教授万遂人表示,“徐匡迪之问”直击我国人工智能发展的核心关键问题,“如果这种情况不改变,我国人工智能应用很难走向深入、也很难获得重大成果”。

人工智能是计算机技术发展到高级阶段,融合了数学、统计学、概率、逻辑、伦理等多学科于一身的复杂系统。是当下所有信息技术所不能达到的高级应用。其最为核心的技术便是人工智能算法。如何让计算机能像人类一样进行思考,如同人一样利用现有的知识进行学习并实现合乎逻辑的推理,是人工智能算法试图实现的目标。其技术绝不是一般公司能够轻轻松松实现的。当下国际社会公认的人工智能研发顶尖公司,如Google和IBM等投入了海量资源,动用了顶尖的数学科学家、计算机专家,能实现了计算机程序的一定程度智能化,但距离真正的AI仍然相差很远。

进入2018年,中国人工智能产业“忽如一夜春风来,千树万树梨花开”,一下子出现了无数人工智能研发公司,并都号称到得了显著技术进步。比如基于人工智能的医学图像识别系统,对于某个疾病的识别率高达95%以上,远远高于人工判读。中国人工智能真实如此繁荣吗?

“如果缺少核心算法,当碰到关键性问题时,还是会被人‘卡脖子’。”浙江大学应用数学研究所所长孔德兴教授对科技日报记者表示,我国人工智能产业的创新能力并没有传说中的那样强,事实是,产业发展过度依赖开源代码和现有数学模型,真正属于中国自己的东西并不多。

4个月零基础学会人工智能、16讲入门人工智能、算法线下大课……类似培训在网络上非常火爆,通过对于现有算法、模型的学习和训练,成长为人工智能工程师的“短平快”可见一斑。

既然代码是开源的,拿来用就好,为什么还有可能被“卡脖子”?

孔德兴解释,开源代码是可以拿过来使用,但专业性、针对性不够,效果往往不能满足具体任务的实际要求。以图像识别为例,用开源代码开发出的AI即使可以准确识别人脸,但在对医学影像的识别上却难以达到临床要求。“例如对肝脏病灶的识别,由于边界模糊、对比度低、器官黏连甚至重叠等困难,用开源代码很难做到精准识别。在三维重构、可视化等方面难以做到精准反应真实的解剖信息,甚至会出现误导等问题,这在医学应用上是‘致命’的。”

“碰到专业性高的研究任务,一旦被‘卡脖子’将会是非常被动的,所以一定要有自己的算法。”孔德兴说。换句话说,是否掌握核心代码将决定未来的AI“智力大比拼”中是否拥有胜算。用开源代码“调教”出的AI顶多是个“常人”,而要帮助AI成长为“细分领域专家”,需以数学为基础的原始核心模型、代码和框架创新。秦陇纪总结,中国制造正从“硬件组装厂”向“软件组装厂”蔓延,浮躁如故。


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