“新基建进行时”系列观察

智能机器人何时才能避免“不智能”的尴尬?

杨虞波罗

2020年07月02日09:31  来源:人民网-人工智能频道
 

“我这么高的智商,你都把我问住了。”谁能想到,这句话出自宋先生购买的智能机器人之口。宋先生购买智能机器人是为了辅导孙子学习,然而机器人经常用这种滑稽的话来回答十分简单的问题,甚至问机器人“1+1等于几”,机器人经过数秒的“思考”,回答“1+1等于1”。“智能机器人为什么这么不智能?”宋先生苦恼地说。

我国政府高度重视人工智能的技术进步与产业发展,人工智能已上升为国家战略。国务院《新一代人工智能发展规划》提出到2025年中国人工智能核心产业规模超过4000亿元,带动相关产业规模超过5万亿元。到2030年,使中国成为世界主要人工智能创新中心。

从目标提出到成果显现,需要时间与投入。何时,智能机器人才能告别“不智能”的应用尴尬,大众能真正感受到智能时代的来临?专家指出,当前人工智能技术整体的发展依然处在初期阶段,人工智能要想真正完成全面的落地应用,还需要一个长期的过程,这个过程不仅需要技术上的突破,同时也需要应用场景不断完善,产业生态协同发力,以及人才梯队的持续建设等。

打通数据“孤岛” 释放新要素生产力

“接管”128个信号灯路口,试点区域通行时间减少15.3%,高架道路出行时间节省4.6分钟。在主城区,日均事件报警500次以上,准确率达92%。同样路段救护车行驶时间压缩了7分钟,21个路口没有遇到一个红灯,且零人工介入。智慧交通正在给杭州带来切实的改变。

但这并非易事。从全国范围来看,交通相关部门及下属单位数量较多,其普遍存在信息化系统由不同公司在不同时期开发,数据标准和格式各不相同,系统独立运行且不能互联互通,联通信息孤岛进展缓慢。这导致了交通数据呈现碎片化分布、信息利用率低且融合程度差,数据潜在价值没有得到有效挖掘,在交通监控、出行服务、交通指挥、应急处置等功能中不能充分发挥事前预测、事中管理和事后评估的作用。

“不同部门信息化基础不一样,需要从行政管理、信息化等多个层面打通,这要求我们跳出体制的约束,从技术和数据层面进行研究,实现整合后的再整合。”交通运输部公路科学研究院副院长岑晏青谈到。

杭州阿里云城市大脑相关负责人提出,企业搭建的数据中台、智能中台等手段,有助于打破原有政府数据相互隔离、无法融通的烟囱模式、孤岛效应,融合优化现有城市数据,让城市拥有智慧的大脑,实现智能化数字化转型。

4月9日,《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》发布,首次将数据与土地、劳动力、资本、技术并列为五大要素。《意见》指出要加快培育数据要素市场,包括推进政府数据开放和共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护等。

中国科学院院士、中国科学院大学重庆学院人工智能学院院长张景中认为,人工智能要实现更大发展,需构建严格的法律保护体系,打破政府、企业、机构之间的数据“孤岛”,并通过区块链、加密技等解决数据安全问题。

开放底层平台 共建智能新生态

2017年11月,由科技部、发改委、财政部、教育部、工信部、中科院、工程院等15个部门构成的新一代人工智能发展规划推进办公室成立。同时,国家新一代人工智能开放创新平台正式启动。截至目前,这支被称为“人工智能国家队”的成员数量已增加到15家。

平台依托人工智能行业技术领军企业,旨在以应用需求为牵引,促进人工智能与实体经济深度融合,推动技术研发,促进开放共享,支撑创新创业,引领我国人工智能技术创新和产业生态建设。

科技部高新技术司二级巡视员梅建平在接受人民网专访时表示,“开放共享是推动我国人工智能技术创新和产业发展的重要理念。从应用角度来说,最大的推动者和引领者是人工智能行业领军企业。”

从当前行业来看,众多人工智能领军企业都在逐步自揭“神秘面纱”,开源成为人工智能行业的共识。

阿里巴巴的智能化能力,包括机器智能的计算平台、算法能力、数据库、基础技术架构平台、调度平台等核心能力,全面和阿里云相结合,向全社会开放,为全社会服务;以百度飞桨深度学习平台为基础技术底座的百度大脑,核心能力对外开源开放,目前已经开放250多项AI能力,服务190多万开发者,日均调用量突破1万亿次;华为全场景AI计算框架MindSpore对外开源,为数据科学家和算法工程师提供设计友好、运行高效的开发体验……

人工智能的快速发展,推动开源开放生态愈加繁荣;开源开放同时亦推动人工智能快速普及。中国工程院院士高文指出,开放共享是人类进化最核心的要义,开源在人工智能发展过程中起到非常重要的作用。

培养人才梯队 开设人工智能专业

人才的数量与质量直接决定了人工智能的发展水平和潜力。据清华大学统计,截至2017年,欧洲28国拥有43064名人工智能人才,位居全球第一,占全球总量的21.1%。美国和中国分别以28536、18232列席第二、第三位。

相较之下,我国在人工智能高端人才方面的储备较为薄弱。高文指出,中国高端人工智能人才数量相当于美国的20%。

相对国外,我国高校人工智能培育起步较晚,但近年来我国人工智能学科和专业加快推进,多层次地促进人工智能人才培养体系的建成。2018年4月,教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》提出,到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。

2019年,全国共有35所高校获得首批人工智能专业建设资格。2020年3月,教育部再次审批通过180所高校开设人工智能专业,其中教育部直属高校有15所,此外山东、江苏、河南、安徽、湖南等人口教育大省也新增人工智能专业的院校,旨在加快培养地区人工智能人才,推进地方人工智能的发展。

除国家教育部增设人工智能专业院校外,我国人工智能领先企业也纷纷与国内顶尖高校加强合作,联合成立了人工智能学院或重点实验室。其中,腾讯则与深圳大学、辽宁工程技术大学等院校展开合作,科大讯飞分别与西南政法大学、重庆邮电大学、南宁学院等大学展开合作。

恒大经济研究院院长任泽平建议,中国应加强国内高校开展相关课程、培育本土人才。同时,在研究经费资助、个人税收、签证、户口、子女教育等一系列领域推出引进海外高端人才的一揽子政策,切实解决科研人员后顾之忧,并为其科研、创业提供更大力度的支持。

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(责编:杨虞波罗、吕骞)