蘆偉

美國AI確實強大

大家這么想是可以理解的。因為美國確實是世界上AI積累最深、應用成果最多的國家，匯聚美國的研究人員引領著去全球AI發(fā)現(xiàn)的前沿。美國高校開放的人才流動機制、特立獨行的研究精神，讓其成為AI原創(chuàng)研究的樂土。被稱為“計算機諾貝爾獎”的圖靈獎從1966年設立至今，共有70名得主，大多數(shù)是美國學者，僅有一位是華人學者姚期智，也是在美國學習研究并獲得的重大成果。更引人關注的是，因AI研究獲獎的11位科學家全部來自北美，最新頒布的2018年圖靈獎獲得者同樣來自北美，而且這次頒給的三位AI科學家。美國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在AI上的技術積累和研發(fā)也具有相當優(yōu)勢，他們對AI研究人才的慷慨的資金支持和研發(fā)放權，是孕育、催生AI應用的環(huán)境基礎。谷歌開創(chuàng)的讓一流科學家寫代碼、變身一流工程師的人才培訓機制，吸引了全美將近一半以上的AI技術人才。谷歌、微軟、臉書、亞馬遜等正在成為AI研究的新巨人。

天平開始傾斜

但隨著AI的深度學習技術被廣泛應用于互聯(lián)網(wǎng)和商業(yè)，AI優(yōu)勢的天平正在逐漸向中國傾斜。

深度學習是指AI可以通過使用大量來自特定領域的數(shù)據(jù)，為想要的結果做出最佳決策。其方法是讓系統(tǒng)使用這些輸入的數(shù)據(jù)，訓練自己識別數(shù)據(jù)和期望結果之間的關聯(lián)性。然后算法可以運用找到的這些關聯(lián)性所積累的龐大知識，做出比人類更好的決策。

學會深度學習的AI將引發(fā)兩大轉變：一是從發(fā)明的年代轉變?yōu)閷嵏傻哪甏?；二是從專家的年代轉變?yōu)閿?shù)據(jù)的年代。

發(fā)明年代轉變?yōu)閷嵏赡甏?/p>

“許多人之所以認為美國在AI領域具有重大優(yōu)勢，主要是因為他們還停留在我們生活在發(fā)明年代的印象里。”李開復表示。

李開復的AI視野廣闊而獨特，因為他早在1991年就開始研究AI，且職業(yè)經(jīng)歷橫跨東西方，在蘋果、微軟、谷歌等這些對AI研究頗深的美國公司工作多年。

他認為，在發(fā)明的年代，所有重要的成就主要是由少數(shù)幾個頂尖思想家所驅動，他們幾乎全部聚集在美國，他們的研究洞察力和獨特的知識創(chuàng)新引領AI產(chǎn)生了重大突破。但現(xiàn)在AI許多抽象的研究工作大部分已經(jīng)完成，研究中遇到的困難也大都解決，今后將是運用深度學習的AI在真實世界具體應用的實干時代了。

這個轉變對于中國極為有利，因為中國擁有很多極具抱負、敏銳頭腦、能干耐勞的創(chuàng)業(yè)者。

“硅谷創(chuàng)業(yè)者被封為全美最賣力的工作者，他們是一群瘋狂的有志之士，加班趕制產(chǎn)品，然后不斷修正、迭代。但我可以負責任的說，和中國創(chuàng)業(yè)者比起來，硅谷創(chuàng)業(yè)者可以說是十分懶散的。”

中國成功的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者，幾乎都是從世界上最殘酷的競爭中脫穎而出的。在他們的世界里，速度是創(chuàng)業(yè)的必備特質，模仿與借鑒是可以接受的做法，每天都是血與火的考驗，不是你死就是我活。想在這種競爭中活下來，唯一的方法就是不斷改良產(chǎn)品、革新商業(yè)模式，同時采取必要的保護措施。而美國則完全是另一種景象，在硅谷，模仿和借鑒是恥辱，很多公司崛起靠的就是一個點子。這種缺乏足夠競爭的環(huán)境導致了創(chuàng)業(yè)者沒有對初始創(chuàng)新進行所有有可能的修正和迭代。中國在早期的模仿年代，確實產(chǎn)生了一些不體面的公司，但也培育出世界上最敏捷能干、吃苦耐勞的創(chuàng)業(yè)者。這些創(chuàng)業(yè)者幫助中國成為第一個在實干的年代利用AI賺錢的國家。

專家時代正在被數(shù)據(jù)時代所代替

AI主要依托于算法，成功的算法需要三樣東西：大數(shù)據(jù)、強大的電腦運算能力、優(yōu)秀的AI算法工程師。其中最重要的是數(shù)據(jù)，因為就深度學習而言，數(shù)據(jù)量越多越好，越能進行正確的識別和分析。如果數(shù)據(jù)量足夠多，即使一群普通AI工程師設計出來的算法，也會比頂級深度學習AI研究人員設計出來的算法更好。這就是說，現(xiàn)在已經(jīng)不像以往，擁有頂尖人才不一定能占據(jù)優(yōu)勢了，因為從前的專家時代正在被數(shù)據(jù)時代所代替。

這個轉變降低了專家的重要性，而這正是中國所欠缺的；增強的數(shù)據(jù)重要性，是中國所擁有和擅長的。中國有大量詳實的數(shù)據(jù)，中國快速迭代的互聯(lián)網(wǎng)，進一步創(chuàng)造、搜集了更海量的數(shù)據(jù)，擁有非常詳細的用戶信息：如每天用戶在何時身處何處、有什么愛好、喜歡什么食物等等。這些豐富數(shù)據(jù)可以讓各家AI公司切實了解用戶特點，結合深度學習算法，為用戶量身打造出各種個性化服務。而美國，由于人口數(shù)量、政策、習慣等因素，無法擁有如此豐富數(shù)據(jù)。其他國家如英國、法國和加拿大等，雖然也有一些頂尖的AI研究實驗室和優(yōu)秀的AI人才，但它們同樣缺乏足夠龐大的用戶群，無法產(chǎn)生所需要的龐大數(shù)據(jù)。可以說，大數(shù)據(jù)為中國AI占據(jù)優(yōu)勢奠定了堅實基礎。

政府強力支持

中國政府對于AI的強力支持，進一步促進了AI優(yōu)勢的天平倒向中國。2017年7月8日，國務院公布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確提出要對人工智能發(fā)展給予更多資金、政策支持，以及國家級的統(tǒng)籌規(guī)劃。該計劃明確提出了2020年級2025年的發(fā)展目標，并希望到2030年中國能成為人工智能領域的全球創(chuàng)新中心，在理論、技術和應用等方面領先全球。而且從2017到2019年兩會，李克強總理連續(xù)三次將AI列入政府工作報告，推進AI發(fā)展。

得到國家規(guī)劃的指示后，各地方政府積極響應，頒布了各種補助和優(yōu)惠政策，爭取更多的AI公司和創(chuàng)業(yè)者來本地發(fā)展。嗅覺靈敏的中國風險投資人也熱情高漲，2017年給予AI的風險投資占到了全球AI總投資的48%。這種強勁的發(fā)展勢頭與美國明顯不同，美國政府對于創(chuàng)業(yè)刻意采取不干預的做法，而且正在削減AI基礎研究的經(jīng)費。

影響深遠

如今，包括吳恩達、李開復在內的越來越多的專家學者認為中國在AI方面具有更大優(yōu)勢，相信中國在AI的發(fā)展與應用很快就會與美國匹敵，并最終超越美國。

AI所帶來的影響并非只是技術的進步，它將對整個社會變革產(chǎn)生重要的作用。深度學習的先驅吳恩達認為：AI類似于第二次工業(yè)革命中電力的發(fā)明，本身是一項突破性的技術，一旦被大幅采用，就能革新許多不同的產(chǎn)業(yè)。就像19世紀的創(chuàng)業(yè)者很快學會運用電力烹飪食物、照亮房子一樣，今天的AI也將運用深度學習來落實各種創(chuàng)新應用。

而且隨著中國AI公司聚集更多的數(shù)據(jù)和人才，由龐大數(shù)據(jù)和深度學習所帶動的良性循環(huán)逐漸形成，這些公司的領先幅度會越來越大。這種在AI應用上的領先，將轉換為生產(chǎn)力的大幅提升。據(jù)普華永道估計，到2030年AI的應用部署將為全球GDP增加15.7萬億美元，預估中國將囊括其中的7萬億美元，幾乎是北美3.7萬億美元的兩倍。隨著經(jīng)濟的天平向中國傾斜，中國的影響力也將出現(xiàn)同樣情況，中國文化將伴隨AI發(fā)展擴展全球。