“新基建進行時”系列觀察

智能機器人何時才能避免“不智能”的尷尬?

楊虞波羅

2020年07月02日09:31  來源:人民網-人工智能頻道
 

“我這麼高的智商,你都把我問住了。”誰能想到,這句話出自宋先生購買的智能機器人之口。宋先生購買智能機器人是為了輔導孫子學習,然而機器人經常用這種滑稽的話來回答十分簡單的問題,甚至問機器人“1+1等於幾”,機器人經過數秒的“思考”,回答“1+1等於1”。“智能機器人為什麼這麼不智能?”宋先生苦惱地說。

我國政府高度重視人工智能的技術進步與產業發展,人工智能已上升為國家戰略。國務院《新一代人工智能發展規劃》提出到2025年中國人工智能核心產業規模超過4000億元,帶動相關產業規模超過5萬億元。到2030年,使中國成為世界主要人工智能創新中心。

從目標提出到成果顯現,需要時間與投入。何時,智能機器人才能告別“不智能”的應用尷尬,大眾能真正感受到智能時代的來臨?專家指出,當前人工智能技術整體的發展依然處在初期階段,人工智能要想真正完成全面的落地應用,還需要一個長期的過程,這個過程不僅需要技術上的突破,同時也需要應用場景不斷完善,產業生態協同發力,以及人才梯隊的持續建設等。

打通數據“孤島” 釋放新要素生產力

“接管”128個信號燈路口,試點區域通行時間減少15.3%,高架道路出行時間節省4.6分鐘。在主城區,日均事件報警500次以上,准確率達92%。同樣路段救護車行駛時間壓縮了7分鐘,21個路口沒有遇到一個紅燈,且零人工介入。智慧交通正在給杭州帶來切實的改變。

但這並非易事。從全國范圍來看,交通相關部門及下屬單位數量較多,其普遍存在信息化系統由不同公司在不同時期開發,數據標准和格式各不相同,系統獨立運行且不能互聯互通,聯通信息孤島進展緩慢。這導致了交通數據呈現碎片化分布、信息利用率低且融合程度差,數據潛在價值沒有得到有效挖掘,在交通監控、出行服務、交通指揮、應急處置等功能中不能充分發揮事前預測、事中管理和事后評估的作用。

“不同部門信息化基礎不一樣,需要從行政管理、信息化等多個層面打通,這要求我們跳出體制的約束,從技術和數據層面進行研究,實現整合后的再整合。”交通運輸部公路科學研究院副院長岑晏青談到。

杭州阿裡雲城市大腦相關負責人提出,企業搭建的數據中台、智能中台等手段,有助於打破原有政府數據相互隔離、無法融通的煙囪模式、孤島效應,融合優化現有城市數據,讓城市擁有智慧的大腦,實現智能化數字化轉型。

4月9日,《關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》發布,首次將數據與土地、勞動力、資本、技術並列為五大要素。《意見》指出要加快培育數據要素市場,包括推進政府數據開放和共享、提升社會數據資源價值、加強數據資源整合和安全保護等。

中國科學院院士、中國科學院大學重慶學院人工智能學院院長張景中認為,人工智能要實現更大發展,需構建嚴格的法律保護體系,打破政府、企業、機構之間的數據“孤島”,並通過區塊鏈、加密技等解決數據安全問題。

開放底層平台 共建智能新生態

2017年11月,由科技部、發改委、財政部、教育部、工信部、中科院、工程院等15個部門構成的新一代人工智能發展規劃推進辦公室成立。同時,國家新一代人工智能開放創新平台正式啟動。截至目前,這支被稱為“人工智能國家隊”的成員數量已增加到15家。

平台依托人工智能行業技術領軍企業,旨在以應用需求為牽引,促進人工智能與實體經濟深度融合,推動技術研發,促進開放共享,支撐創新創業,引領我國人工智能技術創新和產業生態建設。

科技部高新技術司二級巡視員梅建平在接受人民網專訪時表示,“開放共享是推動我國人工智能技術創新和產業發展的重要理念。從應用角度來說,最大的推動者和引領者是人工智能行業領軍企業。”

從當前行業來看,眾多人工智能領軍企業都在逐步自揭“神秘面紗”,開源成為人工智能行業的共識。

阿裡巴巴的智能化能力,包括機器智能的計算平台、算法能力、數據庫、基礎技術架構平台、調度平台等核心能力,全面和阿裡雲相結合,向全社會開放,為全社會服務﹔以百度飛槳深度學習平台為基礎技術底座的百度大腦,核心能力對外開源開放,目前已經開放250多項AI能力,服務190多萬開發者,日均調用量突破1萬億次﹔華為全場景AI計算框架MindSpore對外開源,為數據科學家和算法工程師提供設計友好、運行高效的開發體驗……

人工智能的快速發展,推動開源開放生態愈加繁榮﹔開源開放同時亦推動人工智能快速普及。中國工程院院士高文指出,開放共享是人類進化最核心的要義,開源在人工智能發展過程中起到非常重要的作用。

培養人才梯隊 開設人工智能專業

人才的數量與質量直接決定了人工智能的發展水平和潛力。據清華大學統計,截至2017年,歐洲28國擁有43064名人工智能人才,位居全球第一,佔全球總量的21.1%。美國和中國分別以28536、18232列席第二、第三位。

相較之下,我國在人工智能高端人才方面的儲備較為薄弱。高文指出,中國高端人工智能人才數量相當於美國的20%。

相對國外,我國高校人工智能培育起步較晚,但近年來我國人工智能學科和專業加快推進,多層次地促進人工智能人才培養體系的建成。2018年4月,教育部發布的《高等學校人工智能創新行動計劃》提出,到2020年建立50家人工智能學院、研究院或交叉研究中心。

2019年,全國共有35所高校獲得首批人工智能專業建設資格。2020年3月,教育部再次審批通過180所高校開設人工智能專業,其中教育部直屬高校有15所,此外山東、江蘇、河南、安徽、湖南等人口教育大省也新增人工智能專業的院校,旨在加快培養地區人工智能人才,推進地方人工智能的發展。

除國家教育部增設人工智能專業院校外,我國人工智能領先企業也紛紛與國內頂尖高校加強合作,聯合成立了人工智能學院或重點實驗室。其中,騰訊則與深圳大學、遼寧工程技術大學等院校展開合作,科大訊飛分別與西南政法大學、重慶郵電大學、南寧學院等大學展開合作。

恆大經濟研究院院長任澤平建議,中國應加強國內高校開展相關課程、培育本土人才。同時,在研究經費資助、個人稅收、簽証、戶口、子女教育等一系列領域推出引進海外高端人才的一攬子政策,切實解決科研人員后顧之憂,並為其科研、創業提供更大力度的支持。

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(責編:楊虞波羅、呂騫)