专家谈|中国AI凭什么就达不到世界一流水平？

GAIR

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虽然5月底数博会上机器人讨论才刚刚结束，第三届中国机器人峰会就表示其即将到来，同样是海内外大佬齐聚，同样是顶级专家解读，同样是雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)现场前往，短短半个月时间内两场峰会，似乎让人有点应接不暇。

但每一场峰会过后，各位大拿用思想碰撞出来的袅袅余音，才是我们最该回味的地方，才是峰会的意义所在。比如中国AI行业在学术方面有哪些优势和劣势这样永不过时的话题——就应该听听下面几位大拿的集体意见。

讨论嘉宾: 韩国大数据协会主管Hanseok ko，卡耐基梅隆教授邢波，Nuance公司全球副总裁Robert Weideman，中科院院士杜江峰，IBM投资有限公司业务拓展总经理周振 ，小i机器人CTO朱频频。

主持人：中国AI行业在学术方面有那些优势和劣势，该如何去改进？

Hanseok ko：我觉得一个健康的健全生态系统，肯定把很多的利益相关方有机的结合起来，包括大学，研发机构，政府。也许还要看看一些初创公司，很多的初创公司有很大的能量，对未来有很大的愿景和看法，能创造新的商业模式。应该有一些新的商业模式要开发出来，让这些政府和其他利益相关方能一起参与生态系统建设中来。

在私下对话中，邢先生讲了非常明确的答案，下面请他讲下中国AI行业在学术方面的优势和劣势。

邢波：中国的人工智能市场很大，需求比较大，起点比较低，基于这一点要形成规模，进入比较良好的商业状态，阈值是很容易克服的，很多的企业家愿意去挑战的。

我个人的感受是现在行业是比较盲目的，这跟东方文化习惯，或者整个媒体、政府和民间的互动，有一些独到的特点有关系。

比如对最近人工智能的一些成果，包括像AlphaGo的人机大赛的结果，比如一些大型公司，像谷歌或者Facebook而对某些产品的宣示，我个人的观察是在中国掀起的躁动比美国大，这固然是好事，能引起很大的关注，同样使噪音非常大，这给政府和科研机构的定位，和给研发人员自我目标的设置和路径的设置都造成了一定的困难或者一定的挑战。

改进是长期的任务，其实也不是太大的问题。我们说兼听则明，偏听则暗。作产业整个布局，或者是研发的活动都最好层次感。而不是一个蜂窝式的躁动，这样可以有一个自下而上，或者是自下而上的双向互动来达到。需要人物有比较好的智慧和耐心去引导这种状态，同时也需要研发人员以及公众，或者是老、学生们培养自己的鉴赏力和定力，对不同的信息不同的。尤其是来自这些话语权限比较强的人物，或者是公司的信息， 有冷静的观察能力，这反而使得你一定的机会，使得你创业或者视野有更好的轨道。

政府在很多层面表示了他们的关注，并且给予一些资金的支持；专家给他们更大的平台或者话语权，从工业界和学界的专家能达到一个更好的分布。我个人是感觉，也许不太准确，在国内的英雄人物大部分是成功的企业人士。这是一个非常值得争论的话题。有很多学校的老师也有这方面的思考，也希望能够有机会能够发表。

主持人：怎么能让中国的AI发展得更好？

Robert Weideman：现在中国正在用事项和其他的范例来激励这个行业，这是非常具有挑战性的事情，鼓励这个环境，并且让很多人参与到研究事物中，我也非常同意，在中国有极大的就业市场，创新精神也非常强，不仅仅是阿里巴巴、腾讯这些的大公司，其他小公司也是一样。

我们能做的，就是不断去确认这个人工智能将会带给哪些领域好处？同时让我们了解人工智能可以进入到哪些行业？比如隐私的关切，人们可能会比较关心。这些环节也是中国政府要去进入平衡整个情况，去设定相关的标准，确定所有的发展将会得到一个良好的结果，而不是消极的结果。

我认为中国目前所处的瓶颈，每个国家都有遇到。每个国家都做得蛮好，虽然是一件很新的事物。我认为整个政府的组织，还有商务的组织都在不断产生进步。所以国家都应该致力于解决两难的困境，从我的了解，中国是在政府的组织方面处于一个领先者的地位。从商务方面，我认为中国政府应该采取一定的平衡。

主持人：中国应该做什么基础性的研究以及量子智能的研究？

杜江峰：一般讲从科学到应用到产业，这是一个完整的链条，尽管很多的技术是从科学上得到的。比如到医院去检查的呈现，这样一个技术，是非常常规的检查。现在这个行业很多公司在做，70年代开始已经有了，从一个科学的发现，到一个技术的产生，到形成一个产业的规模，有一个相对长期的过程。可以这么说科学是技术的源泉，否则将来要做原创性或者新的技术发现，在科学上要有一定的基础。这也是为什么任何一个强国或者任何大国一定有雄厚的科研力量？你可以看到，在这方面，国际上做得非常好的是美国。

在上世纪中叶之前，基本上欧洲做得很好，在过去一百年左右欧洲很好。但是过去一世纪，美国做得很好，有很强大的基础硬件能力。

中国这几年硬件方面，中国科技的发展，满打满算就50年的时间。从过去几十年里面，从一个刚开始完全是，我在中国科研机构里面，在大学里面实验研究很少，基本上做理论研究，因为国家经济能力，现在国家有一些经济体量，开始逐渐了，逐渐逐渐有一定的影响力，有一定的基础研究的成果出现。

比如华为，是一个原创的，有一些原始创新力的，有一个核心知识产权能力的企业出现，但不是很多，人家是成片。现在为什么说经济转型？这条路很长，没有一个很好跟踪技术出现？需要对整个社会，科学不是一时半会，一定是长时间的积累。技术的进步会推动科学的进步了，这两个相辅相成。产业这块，比如小i，大学可以几百年的历史，但一个企业可能就几年，几十年，而且中国企业的寿命可能更低，原因是什么？

一旦看到一个挣钱的机会，大家都去拼，这不是一个正确的方式，一定是把一件事情做得最好，扎扎实实踏踏实实把一件事情做得最好。无论哪个行业，这个道理是相通的。技术的研究了一定是冒着科学的前沿去，价值是无中生有的，原来是没有的，好的技术是你有我有，而且你优我优，这是更好。

我作为一个科研研究人员，我们的目标一个是培养人才，人才培养是更关键更基础的，如果人才培养不出来，也谈不上未来的创新，未来的新技术。要给一代一代人的使命，中国不管怎么说，发展很快，在科学的使命上从无到有已经建立了基础。

大家想想日本，日本从明治维新之后，有了现代企业，我们是起步比较晚的，更不要说跟西方这样的国家比，随着大家的努力，明天会越来越好。

主持人：现在的管理、税收、投资环境等等一系列有什么变化改进，让中国人工智能产业会得到更好的发展？

朱频频：上次我参加中国产业联盟会议，有一个共识，现在人工智能的战场就是美国和中国两个主要参与，中国相对技术研究方面略显浮躁，不是特别扎实，毕竟发展不是特别长，现在在快速跑，因为中国特殊的市场环境，有更多的用户群，有非常大的市场，可能在一些产品和应用上，还会走在市场前列。刚刚已经提到比较火热的报纸经济，在中国其实做了蛮长的时间，不是因为国内技术问题，还是市场环境的问题。因为海外客服中心已经发展了很长的时间，将要地这种成本，让人想到处理语音的这种交互，在电话里面做了自动客服语音导航的功能，很大部分降低了人力资本。而中国的客服中心发展弱一点，当中国的人口红利开始消亡之前，中国移动互联网的发展并不比美国慢多少。

移动互联网发展很快，出现了很多世界级的企业，并不一定会慢多少，会造成我们更多去想通过互联网和移动互联网方式怎么去分流客服的压力。之前在虚拟机的应用，就是微信APP全渠道等方面，最早出现在中国做这样一件事情，也是中国最大的产业化，不管什么样的产业环境？最终殊途同归。

在海外也是推出很多新的渠道，比如Facebook，就是一些文本的交互方式，就是所谓的报纸经济发展起来。其实在国内，十几年开始创业的时候整个环境还比较恶劣一点，当时注册一家公司，还需要注册资金，基本上就是把钱弄进去，再把钱捣出来。现在注册不需要资金了，中国相对比较在风险投资方面，已经做了很多工作，在仿造硅谷的一些做法，在北京的中关村已经非常类似的做法了，我们也在学习这些学习的先进方法。整体发展时间比较短，在学习外面的，很多都是表面的东西，虽然跑得很快，但是步伐不那么坚实。肯定是整个路径越来越好，我感觉创业路径各方面环境越来越好，现在人工智能非常火热，所以现在的环境特别好。

主持人：AI已经开始取代客服中心的一些客服人员，专家对这方面如何预测的？

Hanseok ko：我觉得之前有IBM，Watson实验室和其他嘉宾所提到的机器能力，以及媒体上所提到的能力，这其实都是关于能力强度和准确度，关于这些人工智能的工具和相关的机器，更大程度上是跟预测的质量有关系，以及AI机器质量有关系，如果要取代仍然还要很长的时间。特别是把AI的软件注入到某些特殊的领域中，在具体的情况下得以应用。比如之前不同的数据库，可能利用这样的一个工具，在一个具体的情况下仍然非常复杂，非常具有挑战性。要达到那一步很早，没有办法具体说会是哪一年，但是肯定是要很长的时间。

另一方面之前也有别的演讲人提过了，其实会有更多新的机会出现，而不是被其所取代。我们并不太需要考虑因为机器替代了人类，而丧失掉的工作机会，我们更多关注如何利用新技术创造新的就业机会？我认为一旦训练系统、培训系统能够健全的被培养起来，无论是政府，还是大学做相关的培训，一定会有新的机会出来，我不担心自己被机器超越。

邢波：人工智能跟其他的科技发展，其实没有必要单独拎出来拷问一下，或者去追究一下，在社会和道德层面的，因为任何一个新科技的发展，都会在某方面替代一些人的功能了，创造一些新的机会让人活动或者工作。比如自动飞行驾驶仪，现在客机上都装着，但是从来没有担心飞行员的工作会消失掉，反而工作的质量和舒适程度会得到很大的改善。飞行员每天坐在上面飞20多个小时，没有人可以想象这个事情。AI也是一样，不认为它是对人类的职业或者这种工作产生的直接威胁，可能会代替一些在我们看来比较无趣的，比较枯燥的，比较高强度的一些工作。比如法律文书或者书记员，可以让一个机器人，或者一个陌生设备去看这件事情，比如让法官判案和看病，人还是起关键的作用。

这样一个非常高难度，高智商才能胜任。

可能需要机器仲裁比人仲裁还好，我没有看出来这个趋势到底指向，有一种替代的关系或者竞争的关系，这只是一个功能的展示而已。现在有计算机画得比画家好，但是画家消失了吗？热泪的活动不是这么机械性的，二元化的结果，我认为个人应该有更多的思考，让人工智能做什么样的事？怎么样做得更好？或者是恐惧人工智能，人工智能本身就是一个机会，在工作环境上都是很好的场景。我个人看不出来产生了一种对立的情况出现，当然任何一个技术都有一个适应期，我看到工人去砸机器，这种情况会出现，但不能怪机器，也不能怪发明机器的工作者或者研究人员，实际上是一个政策的问题，怪的是那些资本家，以及商业决策者，问题应该向他们来问，而不是向产生人工智能的人来发问。

很多人现在有人工智能可以替代记者写高了，突然人工智能出来了，要代替你的大脑，这次的挑战跟以往的不一样，都会写稿子了。本身能不能造出来，我保留我觉得造不出来，而且代替人的大脑定义很模糊，是写东西，还是思维，现在所谓的人工智能自然软件来写文章，基本是剪贴和裁减，平反化，以后会写得非常好。以前女性会织毛衣，现在机器比人好，甚至更好。如果人还想去做，卖得更贵了，叫做原创性、手工性的产品。所以不是一种竞争，实在不能低估人的能力和高估机器的能力，人在威胁物产生之前，早早就找到了自己思想和价值的活动，不是拘泥于在老范围，这是一个社会心理范围的原因。我们都不会使新闻记者这个行业消失，我们会为读者提供更多的新闻，更好的假新闻，使人的创造活动更加谨慎，更加高质量，而不是人会被替代的问题。

主持人：会不会有巨头掌握AI科技，同时控制未来其他的科技？

Robert Weideman：任何时间个人担心得过多，虽然人工智能现在已经做了许多的突破，今天之前听过很多人工智能的演讲。虽然1930-1940年出现这个概念，但是1980年有了突破性的成就，现在智能具有一定的生产性，比如在世界的学术世界中，2011-2012年就已经研究出了AI可以足够智能，以至于产生生产性力，这些突破性的成果不是我们造成的，而是学术界提供了能力突破，将这个突破更广泛。对大公司来讲资金更充沛，同时反馈的速度更快。人工智能是一个太大的概念，完全没有办法被控制，对我们来讲这个力量发展成什么样子，还为时尚早。对我们来讲，了解背后的科学甚至了解到可用的科技，还是深难的，不管是大公司，还是小公司都发展很快，比如一些小公司，甚至反应非常积极，比一些商业巨头反应非常快。这点在全球范围都是适用的。

看一下现在的现状，信息是共享的。我们想要利用这个技术的渴望正在增强，不是一个独立公司的担忧，而是全球应该关心的。

主持人：公司掌握了一个核心技术之后，对社会的影响力有很大的倾斜，怎么看？

周振：这个问题不应该说一个技术的发展带来不平等，或者技术发展更好服务于生活质量，新技术出现的时候挡不住，只要有一个技术做得被人好，一定会被广泛的使用，你也不会拒绝手机或者一个好的环境。一项技术发明或者产生，对我们生活水平一定是提升，平不平等是两回事。一个技术，不管是公众也好，科技工作者也好，我们每天努力，每天的耕耘都是为了更好的技术出现，探索未来，让我们了解更多的知识。把这些知识应用到更有益的地方，让人们的生活越来越好，从这个社会发展得越来越美好。这个社会平等不平等？我觉得不是从科技发展来的，而是制度带来的。比如IBM的健康大数据，而我认为这种AI五的技术发展，不可能超越人类的智能 ，人工智能不是一个新的学科，是一个非常有历史时期的学科，最好在这么一个正确的时间和地点出现了这样一个事情，会推广这个领域的发展，把这样的机会用好。把这样的机会用好而不是上升到一些伦理上的东西，跟一些新兴技术一样没有任何区别。

主持人：你觉得这个实际上不是一个技术问题，而是一个政策问题？

对，我觉得不是一个概念，我认为任何一个技术的发明和创造一定是让人的生活质量、健康、社会越来越好，而且你想想一下，让一个人长时间做一些机械的劳动，有任何一个机器都可以做这样的事情，把人解脱出来。可以找到新的工作，让机器做这些，你何乐而不为呢？你可以工作四天，放三天假。

小结：

正如Robert Weideman先生所言，中国AI行业目前所处的瓶颈，每个国家都有遇到，我们有自己的优势，也有自己的劣势，但我们特别要注意的，AI是一场关乎产学研紧密合作才能出成果的全国性运动，不管过去我们怎么去促成一个产业，这一次，我们应该抛弃中国在过往风口兴起时的浮躁和短视，抛弃过往重视商业不重视学术的偏见，抛弃AI会对我们社会发展产生巨大威胁的偏见，抱着“任何一个新科技的发展，都会在某方面替代一些人的功能”的心态来迎接它。