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神州
2020.10.16
“我们可以从信息空间中
去改造一个物理空间”
2020年8月，创新工场董事长兼CEO李开复在一场活动中表示：新冠疫情正加速社会“AI化”。而“人工智能”，这个早在1956年就被提出，经历了相当一段时间低潮期的学科，正迎来前所未有的高潮。中国第一批投入人工智能方向的专家，中国工程院院士、国家新一代人工智能战略咨询委员会组长潘云鹤曾提到：新一代人工智能最本质的改变之一，是在原本的人类社会空间，和物理空间的基础上，增加了信息空间。
潘云鹤：比如说交通问题，过去我们只能够看到一个十字路口的变化，现在我们可以在信息空间里看到这个十字路口的变化，是怎么去影响周围四个十字路口的变化。不但可以看到它，而且可以改造它。我们可以从信息空间中，去改造一个物理空间。比如说，以前做一次人口调查要半年，需要成千上万个工作人员。五年以后我们再做一次人口调查，也许几个星期、几百个人就够了。当我们把大数据收集起来，例如户口大数据、电子购物大数据、医疗大数据等等，就可以给每一个人进行画像。
以前的人工智能，基本上是基于知识的人工智能。现在的人工智能实际上不再基于知识，而是基于数据。它们的不同之处在于，它能够自动地把数据变成知识。所以我们把它取了个新的名字，叫“大数据智能”。
另外一个非常重要的方向就是，老一代人工智能的目标，是想把机器人做好，造出越来越有用的机器人。那么新一代人工智能，不但要把计算机变得更聪明，而且应该把计算机和人连在一起，把它合成一个更加聪明的智能系统。
潘云鹤：我们现在遇到的数据，很多是很差的大数据，质量上面非常差，而且有的数据太偏，数据不完整。比如我拿到了很多数据，只是一个方面的，另外一方面的数据根本就没有，这些问题都会反映到最后形成的知识水平上面来。那么人为什么会逐渐地进行进化呢？就是因为人能够用学到的东西，去指导后面的大数据智能，他能够不断积累。现在的人工智能也能自己成长，但是它知识不够完整，它只能在那个圈子里成长。如果我们把知识再扩大一块，比如把人大脑中间的形象知识包括进去，让计算机能成长起来。
吴小莉：您觉得这个过程要多久？
潘云鹤：我估计大概要一、二十年。
大数据时代
该如何掌握数据安全的主动权？
方滨兴：大数据、人工智能的处理能力，前提都是要有原始的数据。数据为王，谁拥有数据，谁就是王。为什么欧洲有GDPR（通用数据保护条例），就是因为他们没有强大的服务能力，所以它会对别人的服务高度担心。如果它自己有这么大的企业，它可能也不会有这么多的担心。但现在它的全部数据都是在美国，所以他们就要有一个特别强硬的法律，来对它们加以限制，来保护自己。美国确实太强大了，它们基本上“吃遍”了全球。
我们看回中国的例子，原来别国的产品想要入驻中国时，中国说你可以运行，但是必须按照我们的要求进行管理，比方说，有害信息你不能跟着传播等等。但是它不接受，它说那我就不进了。那现在看来，中国就跟着起来了，中国就出来了百度、微信了。
吴小莉：BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）。
方滨兴：所以从这方面，等于无形中让中国自己的产业做起来了。因为这个产业，它构成的是一种服务中心，这种服务中心能够获取一个国家的很多的核心信息。
国内开源生态 正在建立中
如今，各类创新应用场景催生出多样化的数据，使得业界对提出一种全新计算架构的呼声愈来愈烈。随着算力成为大数据时代各国的核心竞争力之一，巨型科技公司也逐渐开始自建能力开源。鹏城实验室主任、中国工程院院士高文提到：利用开源平台集合众人智慧，是推动软硬件智能化升级的重要一环。
高文：说到人工智能，它现在是叫“机器学习框架平台”。现在就有好几个版本, 国际上影响比较大的包括谷歌、亚马逊、Facebook、IBM、微软。它把人工智能的源程序都放在自己的开源框架里，供别人下载，如果别人再往上加东西，就需要再放回去。现在影响最大的是谷歌的，所有的大学、中学都在上面玩，所以它这个东西就会越滚越大。
吴小莉:其实开源开放的平台的优势在什么地方？
高文:开源其实是软件领域发展的一个新做法、新文化。以前软件都是卖版权的，比如我设计的软件，你想使用就需要支付版权费。但是大概三十多年前，MIT的一些教授就开始倡导开源软件。就是下载我的软件，是有许可证的。许可证要求的是你下载后，如果对这个软件有任何修改的地方，需要放回来。
在国内，其实二十几年前也很倡导这个东西，这个是有一个很好的案例，就是华为的案例。华为有一段时间，就是从网上拿来版本后，有一些人就提出，我们自己开发就可以，也不用拿出去了。另外一些人就说，我们应该交回去，按照许可证的要求来做。所以华为内部就说，那既然你们两方谁也不服谁，就按照各自的方案走一段时间，然后两边就开始铆足了劲干。半年以后，私有的那个团队跟不上了，另一个写了往回交的团队，还在往上升。所以开源就是一种文化，软件是一种文化。
目前在全球范围内，美国拥有数量最多、应用最广的AI开源平台，在深度学习框架和大部分应用领域均处于领先地位。但是近年来，中国在计算机视觉、智能语音、中文自然语言处理、无人系统等领域的开源平台，也逐渐在国际上占据一席之地。
9月18日，2020中关村论坛“AI开源创新与产业智能化”平行论坛举行。中国科协学会学术部部长刘兴平在致辞中提到，开源的应用已经突破了单纯的技术层面，成为跨国界大规模协作生产方式的代表。
人工智能不仅要有“智”
更要有“德”
2020年的新冠疫情，让本已参与在各行各业的AI技术迎来风口。无论是业界还是学界，都对人工智能人才求贤若渴。世界工程组织联合会主席龚克提到：顶尖人才缺口大、人工智能人才培养的体制不够灵活，同样限制了中国的人工智能产业发展。另外，他也提到，虽然人工智能已经诞生了63年，但是中国的人工智能技术的发展顶多只有十几岁。中国在人工智能技术方面的基础算法、基础研究的积淀与美国相比，仍存在着比较大的差距。
龚克：我谈人工智能包括五个要素，通常你会看到谈三个要素，包括数据、算法、算力。但是我认为另外两个要素比较重要，分别是应用场景和人才。我认为人工智能的发展必须要具备这五个要素。首先，因为中国现在的应用面铺得特别开，所以我们在应用上应该在全世界是走在前面的。但是我们的弱点在什么地方？比如卷积神经网络。各国都在卷积神经网络上做了很多的更新，结合了具体的应用场景。但是卷积神经网络深度学习的这方面研究，仍然是美国人提出来的，而且美国人现在在集中解决算法可解释性的问题，我预期今后几年可能会提出新的算法或者数学上的更大突破。所以在这方面，我们现在是相对地走在后面。
其次，现在人才缺失是全球性的难题。不仅中国缺，美国、日本、欧洲也缺。但是中国从人才角度来讲，我们缺的是顶尖的、领军的人才。因为人工智能是一个跨学科、新的学问。它既是计算机科学，也是电子科学，还要跟机械、生物、化工等紧密结合。而中国的教育体制，恰恰有比较窄、比较专的专业划分，所以目前的教育体制对我们人工智能的培养是非常不利的。
我们现在把人工智能和教育分成了几个部分：第一类，是以人工智能为内容的教育，培养专业的工程师；第二类，是要渗透到所有专业里面的“人工智能+”教育。比如说机器人，过去是机械专业里面的东西，但如今光懂算法是不行的，它一定要跟很多力学的原理结合在一起；第三类，是通识教育，我们未来的公民是智能时代的公民，人们对人工智能要有一定的了解。另外还有一个重要的教育，是要保障人工智能具有人类价值观。
吴小莉：还要把“德”放进去。
龚克：对，那么这个就需要教师了解智能时代的伦理等等知识，例如数据的伦理、技术的伦理。
安全与创新 伴生前行
2019年8月，一款名为“ZAO”的换脸软件一度爆红于社交网络。通过这款软件，用户可以“一键”进入明星出演的影视片段。但是，因涉嫌过度收集用户个人信息，“ZAO”刷屏社交网络仅几天后,中国工信部就对其涉及的网络数据安全问题开展问询约谈。
2020年10月1日，新版《信息安全技术个人信息安全规范》正式实施，针对个人生物识别信息方面的要求，进行细化并完善。
方滨兴：技术在先，安全在后。它们是伴生而来的。我们每年都说安全方面有很多问题，就是因为不断有新技术，新技术带来新的安全问题。这就好像打扫卫生，一个地方老住着人，就算天天都有人打扫卫生，还有人每天都说卫生不好，是因为这里一直住着人。所以我们说安全伴生技术：只要出现了一个新技术，一定有新安全问题。一个新技术在安全领域可能赋能防御，也可能赋能攻击。
高文：人工智能在这点上非常像原子能–用好了是造福社会、造福人类，但是如果往坏里用，会对社会带来极大的危害。
吴小莉：您提到了人类的智能时代，大约会在2030年左右会到来。那想象一下，到那个时候，中国人工智能的发展，会是个什么样的景象？
高文：应该比现在还热闹。是这样，我们都说任何事都有一个从量变到质变的过程，现在还是在做量的积累，还不够。可能再有十年的积累，可能会往质变的方面翻转。到时候我们就更方便了，人可以做得更懒一点、更自由一点。
潘云鹤：也许到那时候，人就不需要竞争了。你们去看科学的发展，实际上和人的理想的发展，有时候很类似。因为科学技术最后还是掌握在人的手里面，它一定是向着推动人类拥有更美好的生活，这个方向发展的。
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