中国AI建设优势何在?李开复:政治体制、在路灯

原标题:中国AI建设优势何在?李开复:政治体制、在路灯下也要读书的知识饥渴

姓名:李国霏  学号:17021210903  专业:信号与信息处理

李开复在20年前曾经到中国跟中国学生讨论影像辨识技术。他看到中国学生为了获取新知,挤在窗边看演讲、站在路灯下读书的情况,深感希望。

转载自:https://www.ithome.com/html/it/333283.htm,有删节

李开复写《AI新世界:中国、硅谷和AI七巨人如何引领全球发展》,告诉你这位微软、Google前副总裁是怎么看待AI的局面。中国的科技加速又会带给AI技术什么样的改变。

【嵌牛导读】11月6日消息,据福布斯杂志报道,李开复对人工智能(AI)在中国的未来非常看好。他在麻省理工学院的“AI与未来工作”会议上曾发表主题演讲,预言无人驾驶汽车将在15到20年内成为美国的一种大规模现象。但在中国,这个过程可能只需要10年

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【嵌牛鼻子】李开复、AI、人工智能

1999年,中国的研究人员对AI的相关研究仍然一无所知,让我来回溯一下这段不算很久以前的故事。

【嵌牛提问】六大原因是什么?

那年,我到中国科学技术大学演讲,介绍我们微软亚洲研究院(MicrosoftResearch)正在进行的语音和影像辨识技术的研究。中科大是中国顶尖的工程学校之一,但它的地点和北京比起来较为偏远一点,位于中国中部的安徽省合肥市。

【嵌牛正文】(在北京举行的全球移动互联网大会上,创新工场董事长兼首席执行官李开复发表演讲)

演讲那晚,大量学生挤进了演讲厅,没有门票的人就挤在窗边看,希望能够听到一些演讲内容。我感受到他们的热情,就请主办方开放走道的位置,后来都坐满了,还有不少人坐在我身旁的讲台周围。

对于许多美国观察人士和与会者来说,这可能会让他们感到意外,因为他们正急于利用AI领域最近取得的进展。尤其是当这样的预测来自于李开复,而且他对北美和中国的AI发展都有很深的了解。1988年,李开复在卡内基梅隆大学(CMU)获得了AI(语音识别)博士学位,并先后在苹果、SGI、微软以及谷歌工作过,他于2009年在北京成立了风险投资公司——创新工场(Sinovation Ventures)。

我逐一介绍了语音辨识、语音合成、3D图形学、机器视觉的基本概念,现场的学生都听得很专注,也用心抄笔记,对我提出了一些问题,例如相关领域的基本原理和实务应用。当时,在AI研究方面,中国明显落后了美国十年以上,但这些学生就像海绵一样,用力吸收来自外界的所有知识,我明显感受到演讲厅内学生的兴奋情绪。

李开复在麻省理工学院的演讲中总结道:“在AI时代,形成美中两大巨头双垄断的局面是不可避免的,而且这种未来已经初现雏形。”这是个有理有据的结论,它汇集了大量证据,表明中国正在超越追赶,成为AI领域的世界第一。以下就是李开复关于AI在中国崛起的论述摘要,他列举了六大理由:

二十年前,中国学生没有新科技的知识,只能阅读过时、翻译拙劣的教科书

1.大量的人才

这场演讲持续了一段时间,在我离开演讲厅时,天色已晚。我朝向校门口走去,准备离开。学生宿舍就在路的两旁,整个校园安安静静,路上没什么人。突然间,好像约好了一样,学生鱼贯走出宿舍来到路上。我站在那里,心想发生什么事了?整个场景就好像慢动作的演习一样,而且还是默剧版的。

在被选为“人工智能发展协会”(AAAI)的289名研究员中,只有2人是中国人。但李开复强调称:“中国AI研究人员的数量正在以惊人的速度增长。”在100期刊/会议最佳AI论文中,中国研究人员所占百分比从2006年的23.2%上升到2015年的42.8%,占引用论文的比例从25.5%上升到55.8%。

直到他们坐定在路旁、打开课本,我才明白是怎么回事。原来,宿舍在晚上11点熄灯,想要继续念书的学生很多都走出来,在路灯下继续看书。在黄澄澄的灯光下,我看到的是上百个中国最聪颖的年轻工程人才。当时,我并不知道,这其中有一人日后成为中国最重要AI公司之一的创办人,就这样在合肥昏黄的路灯下,硬是多挤出一点时间K书。

面对来自微软、Facebook、谷歌和CMU的团队时,中国面部识别初创企业Face++在3个计算机视觉挑战中获得了第一名。AAAI曾将2017年的年度会议推迟了一周,因为它发现大会日期与中国的新年相吻合,而且来自中国和美国的研究人员论文数量几乎相等。

这些学生读的教科书,很多都已经过时了,或是翻译品质很糟糕。但是,那是他们所能够获得的最好读本了,他们读得津津有味,想要吸收每一滴知识。二十年前,中国的学校很少能够上网,出国留学更是困难了,除非能够拿到全额奖学金。被看到书边都磨损了的教科书,以及偶尔才会有的访问学者演讲,是他们一窥全球AI研究现况的唯一窗口。

2.大量的数据

二十年,今非昔比了。

李开复援引AI先驱、康奈尔大学教授弗雷德·贾里尼克(Fred Jelinek)的话说:“没有数据实际上意味着更多数据。”李开复说,大多数AI算法都是开源的,而且众所周知,你只需要几个聪明人来对它们进行调整。Facebook和谷歌等公司的成功要归功于一个良性循环:更多数据导致更好产品和训练有素的AI,进而吸引更多用户,赚到更多的钱。反过来,这又可以让他们招聘更多的科学家,收购更多的机器,处理和挖掘更多数据。

中国逐渐赶上科技强国,靠的是在路灯下也要读书的知识饥渴

正如李开复所指出的那样,美国和中国之间的数据鸿沟“明显大于”两国人口(或活跃手机用户数量)之间的实际差距。他说,中国人用手机支付商品的次数是美国人的50倍,而产品订单量也是美国的10倍。所有这些都可以充当培训AI模型的数据。

我提过,打造21世纪的AI强权,需要四项要素:丰富的大数据、坚毅不挠的创业家、训练有素的AI科学家,以及政策大力支持的环境。

李开复说:“中国正在移动和使用方式方面进行超越。”美国过去拥有世界上最好的支付基础设施——信用卡。但李开复说,中国有机会利用移动支付实现跨越式发展,这种方式拥有无摩擦、对等、即时等优势。这种移动基础设施和所有基于它之上的应用程序生成了大量的数据,这些数据可以支持AI各个周期的训练。

在此,我将会评估AI专业和政府支持――的发展情势。我认为,在人工智能实务应用的年代,硅谷的精英专家优势将逐渐失去上风,至于在政府支持这一块,中国技术实利主义的政治文化,将有助于更快部署翻转赛局的新科技。

3.有用的创新

随着AI渗透到经济体系更广泛的层面,优秀AI工程师的数量,将比精英研究人员的质量更具重要性,也更能够产出丰厚的回报。在人工智能实务应用的年代,真正的经济实力将不只是来自那一小群顶尖科学家的突破,也来自一批人数众多、训练有素的工程师,和坚毅不挠的创业家共同携手利用那些研究发现,打造出翻转赛局的公司。

在麻省理工学院的杰出演讲(Distinguished Lecture)系列中,罗伯特·布德里(Robert Buderi)和乔治·黄(George T. Huang)在他们2006年的著作《关系的艺术:微软、中国和比尔·盖茨的赢战计划》(Guanxi: Microsoft, China, and Bill Gates’plan to?win the road ahead)中写道,学生们曾要求李开复留下一句话,以作为“至理名言”。书中称:“李开复回忆说,我想到的第一件事就是,真正重要的不是创新,而是有用的创新。”

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