专访丨唐毅：现阶段人工智能是助手，不是威胁
世界互联网大会数字文明尼山对话会议期间，印象笔记董事长兼CEO唐毅接受光明网专访时表示，要让技术跑起来，要让产品跑起来，要让创新跑起来。在这个过程中，要动态地、灵活地解决出现的相应问题。这一代的人工智能，即便产生了一定的逻辑分析、逻辑推理能力，仍然离真正产生意识还有相当的距离。现阶段，我们要把它看成一个更聪明的助手，而不是威胁。（采访：李政葳拍摄/制作：范子川刘昊 统筹：穆子叶张哲）
[责编：雷渺鑫]分析丨中美人工智能战略策动路径比较与分析
中美人工智能策动路径的比较
美国内外兼顾，对内布局关键技术领域，对外建立最广泛的民主科技联盟；
中国侧重于内，建立独立自主的AI创新生态体系，打造世界科学中心和创新高地。
美国技术反哺国防，维持军事领先优势；
中国全方位开拓应用场景，促进产业转型升级。
美国一方面对内重点布局基础理论和前沿性技术，着力推进多学科交叉研究，旨在掌握未来主导权。
美国联邦政府将投入4000万美元成立国家技术基金委员会，促进技术转移和标准制定；
投入6亿美元，新建30家人工智能研究院，加强人工智能基础领域研究；
设立人工智能创新个人奖和人工智能研究团队奖，鼓励研究人员进行人工智能前沿领域探索；
投入7000万美元进行国家人工智能研究基础设施建设，开发开放人工智能研究资源。
其主要目的在于：保持对未来卷积神经网络等技术路线的主导权，并在人工智能发展所需的基础理论和下一代人工智能技术突破方面[抢跑道]。
相比之下，在[政策红利+生态闭环]的双轮驱动下，中国人工智能呈现几何级渗透扩散。
与行业应用的燎原之势相比，中国人工智能创新环境、创新要素已经跟不上技术创新的速度和市场扩张的规模。
在应用场景开拓上，在[需求端供给端]共同发力下，推进AI技术赋能交通、医疗、安防、制造、民生等实践场景。
同时，实施AI关键核心技术攻关工程，比如说高端芯片、核心基础零部件及元器件、关键基础软件等领域的研发突破和迭代应用。
中美人工智能产业核心技术生命周期
中国和美国在计算机视觉和自然语言处理领域均处于成长期。
中国计算机视觉技术发展相对活跃，专利大量涌现，创新成果较为丰富。
美国计算机视觉技术由于出现性能更加优越的颠覆性技术以取代旧技术，其技术生命周期拟合出多重S曲线。
在计算机视觉和智适应学习技术领域，中国在萌芽期和成长期均具有显著的技术领先优势，而美国并不具有技术优势。
在数据识别和数字信息的传输略占优势，而美国在电数字数据处理具有一定的技术优势。
在脑机接口技术领域，中美两国在脑机接口子领域萌芽期均表现出较强的技术领先态势。
随其发展至成长期，中国领先优势相对减弱，成长期持续时间亦相对较长。
中国人工智能产业发展潜力的瓶颈
此前，中国人工智能产业的核心竞争力就是算法和数据资源，劣势是以芯片为代表的半导体元件。
从2018年开始，美国陆续收紧中国获得国际先进芯片的能力。
中美两国人工智能领域的竞争，算法主要看设计团队的智慧和灵感，双方没什么差距；
大数据资源中国占据绝对优势；大数据分析技术双方相近；但决定人工智能产品表现的关键要素还包括算力。
计算能力是计算机的核心能力，这也是中美两国在超级计算机领域竞争多年的原因之一。
决定计算能力的关键是芯片。
中国在尖端芯片领域受制于美国，是我们必须面对的客观现实。
无法获得最好的芯片，甚至无法自主生产最好的芯片。这是制约中国人工智能产业发展潜力的瓶颈。
从技术资本层面，最大的限制来自算力、算法、数据。
算力方面，我国的数据中心多面向软件应用环境，比如游戏服务器外包，真正面向AI的算力非常少。
而算力本身是非常昂贵的，模型越大，数据越多，数据训练AI所要消耗的费用就越多，一次集中算力训练需要几百万美元的算力，这是国内AI公司不能负担的。
数据方面，国内数据的质量普遍不高，因为数据本身积累上的问题。
算法方面，我国AI开发者有思维惯性，过度依赖开源内容，对大模型缺乏探索创新。
中国朝着包容、创新的AI生态系统努力
为了缩小这个差距，中国正在从战略高度重视AI发展，瞄准大模型、整合大数据、布局大算力，并实施包容审慎的监管，为新事物的发展留足空间。
国内企业正在努力打破传统的研发模式，寻求通过大数据、大模型和大算力的结合，进一步推动AI技术的发展。
同时，政府也正在积极制定政策，以保障AI技术的健康发展，并为AI带来的新事物发展留足空间。
人工智能部分关键核心技术在举国体制支持下也已取得突破性进展，如语音、图像识别现已跻身世界前列。
围绕提升中国人工智能国际竞争力的迫切需求，根据技术相对取得较大突破、应用场景相对明确以及引起各界较大关注等标准，共筛选出8项人工智能产业核心技术：
计算机视觉技术、自然语言处理技术、跨媒体分析推理技术、智适应学习技术、群体智能技术、自主无人系统技术、智能芯片技术、脑机接口技术。
中国的AI研究已经开始从消费者市场向商业市场转变，这标志着中国AI的成熟和进步。
与此同时，中国还提出了新的立法提案，以规范AI的使用和开发，防止AI技术的滥用。
在AI领域中国具备的独特优势
中国在人工智能领域的优势体现在其庞大的数据资源和技术人才，以及其快速增长的市场。
中国政府在该领域的投入和支持也非常明显，并且对人工智能的重视程度高于其他国家。
中国人工智能的应用处于世界前沿，已深入各个行业且应用场景日益丰富，零售营销、金融、交通、医疗保健、教育、制造业、网络安全等各领域的智能化进程加速推进。
中国具有数据量庞大、人工智能应用场景丰富、需求旺盛等特点，这为人工智能技术的快速发展提供了得天独厚的优势。
当前，中国已进入[万模大战]，很多公司都推出自己的大模型，未来中国不会只有一个大模型。
发展大模型难的不是研发，而是与场景结合，而中国互联网大厂的核心优势是自带场景。
中美技术竞争发生了根本性转变
近几十年来，美国的半导体政策的主旋律是市场驱动和自由放任。
新政策是在CHIPS法案通过后出台的，美国坚定地要保持对全球半导体技术供应链[卡脖子]的技术的控制。
最重要的[卡脖子技术]指的是人工智能芯片设计、电子设计自动化软件、半导体制造设备，以及设备零部件。
新政策中针对半导体价值链的不同环节设计了四个环：
①切断高端芯片的供应，以扼杀中国的人工智能、超级计算产业。
②切断中国获得美国芯片设计软件、半导体制造设备，来阻止中国在国内设计人工智能芯片。
③切断美国制造的半导体制造设备供往中国，来阻止中国制造高端芯片。
④切断美国制造的部件，来阻止中国在国内生产半导体制造设备。
结尾：
美国对华AI和半导体的最新出口管制，标志着中美技术竞争发生了根本性转变。
人工智能必然是全球未来竞争的一个重要赛道，无论多难，中国都需要注重投入人工智能研发。
部分资料参考：科技导报：《中美人工智能产业核心技术生命周期的动态比较与演进路径》，爱科创：《中美人工智能国家战略策动路径比较》，总财：《发展人工智能，中美各有什么[长短板]》，六爷阿旦：《人工智能与中美之争》，数字经济先锋号：《中美人工智能竞争大PK：谁领先？》，红山智云：《中美竞争新前线：人工智能（特别报告）》
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人工智能：智乎哉奢求精确之误
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学习摘录和笔记（5）---《人工智能：智乎哉？奢求精确之误》
人工智能：智乎哉？奢求精确之误原文/论文出处：
题目：《与师生谈人工智能1：智乎哉？》《与师生谈人工智能2：奢求精确之误》
作者：李晓榕
时间：2021-08-24
来源：人机与认知实验室
人工智能产品：目前大量将面世的科技新产品到底并非都是人工智能产品，主要靠的是信息技术、自动化技术等，人工智能未必是其主体、灵魂或关键。
但是人工智能包括信息技术、自动化技术等几乎所有技术，因为智能需要它们。
人的学习无需如此海量的事例，因为人会归纳，而机器不会。简单地说，深度学习就是深层人工神经网络模型针对特定任务的大数据函数拟合培训，其数学本质是数据拟合。学成后，给定输入时，输出结果就像插值结果。
不应该奢求对于“智能”有一个精确的定义以人为例，不必认定人在某一方面不同于其他动物，我们可以承认人的多元本质；
更进一步，意义和价值越大越丰富，往往就越难精确化清晰化，精确度清晰度也越低。所以，模糊理论之父扎德说：随着复杂度的增加，精确之言变得没有意义，有意义之言变得不精确。
像一个不谙逻辑的美妙少女一样，生活之所以美好而使我们乐在其中，正因其丰富朦胧、流变多样、缺乏逻辑和确定性，假如完全精确、尊崇逻辑，没有不确定性，生活又有什么意义、价值和乐趣？
-------人类的进步不应局限于某一精确地定义，模糊、多元产生的争议与思考或许就是人类进步的源泉，科技的发展不应被固定在定义之中。
人的意识行为：以前大家普遍认为物质和精神是客观和主观的二元对立概念，科学是从物质角度看待事物的，后来认为人的大脑是分子层面的电信号网络，但是后面发现人的意识层面或许是处于量子层面的，这就结束到现在科学的盲区了，目前新兴的科目量子生物学正在往这一方面攻关，而就目前的研究成果来看，意识并不能完美的从科学角度解释。
但是最近随着量子物理的发展，许多理论和实验结果极大的挑战了这种常规认知，目前科学正在试图用量子物理的原理解释意识的形成机制。如果我们承认意识是随着进化逐渐发展出来的，那理论上就可以重构意识产生机制，尤其现在AI技术的大发展，有可能我们有生之年就能看到意识觉醒的机器人，那可能是我们人类的又一次大进化，但是事物具有两面性，对于人类是利大于弊还是弊大于利，有待未来论述。
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