“徐匡迪之问”引发业界共鸣——

本报记者 张佳星

人工智能发展面临。中国有多少数学家投入到人工智能的基础算法研究中?日前,在上海召开的院士沙龙活动中,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。

人工智能发展面临。我国人工智能领域真正搞算法的科学家凤毛麟角。在4月28日召开的超声大数据与人工智能应用与推广大会上,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。

mg娱乐娱城官网,我国人工智能领域发展的现状如何?依靠开源代码和算法是否足够支撑人工智能产业发展?为什么要有自己的底层框架和核心算法?

人工智能发展面临。缺少核心算法,会被卡脖子

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。

有算法之根才能撑起产业繁茂

所谓树大根深,人工智能的发展也是同样道理,越在底层深深扎下根基,越能够发展出强大的产业。

那么,借助开源代码,半路出家的AI产业为什么会难以为继?

孔德兴解释说,在获得同样数据的前提下,以开源代码运行,AI深度学习之后或许能输出结果,但由于训练框架固定、算法限制,当用户进行具体的实际应用时,将很难达到所期望的结果,而且难以修改、完善、优化算法。

如果从底层算法做起,那么整个数学模型、整个算法设计、整个模拟训练一脉相承,不仅可以协同优化,而且可以根据需求随时修改,从而真正解决实际问题。孔德兴说,基础算法往往是指研究共性问题的算法,它涉及到基础数学理论、高性能数值计算等学科,可以应用到多种实际问题中;而针对性强的应用算法往往会应用到具体问题所涉及的具体知识、先验信息,从而更好地解决实际应用问题。

基础算法和应用算法都很重要,拥有基础算法将更有助于应用算法的丰富与深入。孔德兴说,AI要应对的现实生活是复杂、多变的,当能够应对自如时,才能够促成产业的繁茂。

呼吁三方协力,让数学不再置身事外

一方面是政策引导,其实国家已经在加大这方面的扶持,例如科研基金上的设置等。针对如何解决徐匡迪之问反映出来的问题,孔德兴认为,第二方面是行业企业在进行科技创新时,应有意识将数学学者纳入进来。

如果通过算法的开发,最终产品落地了,企业应该将算法开发时的数学学者纳入到成果分享中来。孔德兴说,社会目前对于数学科学等软实力的认可程度不足,行业或法规层面应该做好数学研究成果的产权保护工作。

第三方面,数学家本身应该积极参与到人工智能发展的浪潮里。孔德兴呼吁,AI的未来发展需要数学家深度参与。由于目前仍处于弱人工智能时代,AI的实现主要是依赖计算机的巨大算力和巨大的存储能力,底层算法的问题或许并不突出,但在未来的发展,AI将可能融入逻辑、思维等智慧的内容,这些都需要数学科学的原始创新,有大量的基础问题亟待数学家攻克。

算法的进阶一定是来源于原创者,而不是跟随者。孔德兴说:实际上深度学习的应用已遇到了天花板,我们需要新的数学技术,让计算机变得聪明起来。这些工作都需要数学家的参与。

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