自從去年阿爾法狗稱霸棋壇，人工智能的話題就沒(méi)冷過(guò)。如今，人才短缺、硬件短板、法律以及倫理難題正成為我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的掣肘。
20 世紀(jì)五六十年代，人工智能的理論初步形成，但由于技術(shù)未能實(shí)現(xiàn)突破性進(jìn)展，人工智能無(wú)法達(dá)成預(yù)期效果，因此陷入了一段沉寂期。往后數(shù)十年間雖然不乏成功案例，但因?yàn)槿斯ぶ悄茉诂F(xiàn)實(shí)世界的成功案例太過(guò)孤立，所以不足以支撐大規(guī)模商業(yè)化。
如今，我們正處于人工智能復(fù)興浪潮，數(shù)據(jù)收集及整理、算法以及高性能計(jì)算等技術(shù)的突飛猛進(jìn)促成了革命性進(jìn)步。利用機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能系統(tǒng)獲得了歸納推理和決策能力，并實(shí)現(xiàn)了某些商業(yè)化落地，可以擔(dān)當(dāng)客服、管理物流、監(jiān)控工廠機(jī)械、優(yōu)化能源使用以及分析醫(yī)學(xué)資料；而深度學(xué)習(xí)更將這一能力推向了更高的層次。
不缺投資缺人才
在今年4月初在深圳舉辦的IT領(lǐng)袖峰會(huì)，更是以“邁進(jìn)智能新時(shí)代”做主題。不過(guò)，中國(guó)IT界雖然興致沖沖地奔向人工智能，心里恐怕并不踏實(shí)。因?yàn)橄噍^于國(guó)外基礎(chǔ)研究水準(zhǔn)，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)還是落后于人。
在本屆IT領(lǐng)袖峰會(huì)上，BAT（百度、阿里和騰訊）的三位大老板都極重視人工智能。但神州數(shù)碼老板郭為一句話更實(shí)在，他說(shuō)在算法上，大家公認(rèn)中國(guó)目前還算落后，還是學(xué)習(xí)階段；BAT之類的企業(yè)優(yōu)勢(shì)，只是壟斷了數(shù)據(jù)。
的確，現(xiàn)在最優(yōu)秀的人工智能研究人才，幾乎都來(lái)自美國(guó)。即使被公眾冷落幾十年，美國(guó)學(xué)者也沒(méi)有放棄對(duì)人工智能的興趣，論文年年大把地出。阿爾法狗用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想和算法，也不是靈機(jī)一動(dòng)的革命，是幾十年來(lái)慢慢改進(jìn)出來(lái)的。
現(xiàn)在中國(guó)IT企業(yè)取長(zhǎng)補(bǔ)短，紛紛跑到硅谷去挖人才，這是對(duì)的。但硅谷的一流AI人才有多少愿意搬到中國(guó)來(lái)，尚未可知；所以另一只手要趕緊發(fā)掘土鱉人才，支持基礎(chǔ)研究項(xiàng)目。人才，人才，現(xiàn)在不缺投資，缺的還是人才。
硬件不夠硬
不僅是人才緊缺，中國(guó)人工智能的不成熟還表現(xiàn)在硬件方面。眾所周知，高運(yùn)算速度的計(jì)算技術(shù)是發(fā)展尖端人工智能技術(shù)的重中之重；特種處理器，如可以處理大量復(fù)雜計(jì)算的 GPU，對(duì)人工智能的發(fā)展格外重要。
但是長(zhǎng)期以來(lái)，中國(guó)的微晶片嚴(yán)重依賴進(jìn)口，部分類型的高端半導(dǎo)體則幾乎完全依靠進(jìn)口水平則決定著人工智能解決方案能否實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化。
為應(yīng)對(duì)這一局面，中國(guó)政府在2014年出臺(tái)了《國(guó)家集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展推進(jìn)綱要》以及“中國(guó)制造 2025”行動(dòng)綱領(lǐng)。此外，中國(guó)政府還成立了國(guó)家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金，目前募資已超過(guò) 200 億美元。
目前，一系列相關(guān)行動(dòng)已初見(jiàn)成效。例如，2016年6月神威·太湖之光超級(jí)計(jì)算機(jī)問(wèn)世，成為世界上運(yùn)算速度最快的超級(jí)計(jì)算機(jī)，使用的是中國(guó)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的處理器。政府的前期投資可以產(chǎn)生顯著的漣漪效應(yīng)，鼓勵(lì)私營(yíng)企業(yè)的積極參與。
潛力背后的法律倫理
不得不承認(rèn)，人工智能發(fā)展前景的確廣闊。然而，除了這些潛力外，管理具備自主學(xué)習(xí)和決策能力的機(jī)器也是一份重艱巨的責(zé)任。隨著人工智能的逐漸普及，需要審慎管理來(lái)應(yīng)對(duì)這一轉(zhuǎn)變。
由于人工智能模糊了物理現(xiàn)實(shí)、數(shù)字和個(gè)人的界限，衍生出了復(fù)雜的倫理、法律及安全問(wèn)題。比如：誰(shuí)擁有個(gè)人數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)應(yīng)以何種方式共享？面對(duì)日趨嚴(yán)峻的網(wǎng)絡(luò)安全攻擊又該如何保護(hù)數(shù)據(jù)？其次，人工智能可能在決策過(guò)程中產(chǎn)生無(wú)意識(shí)的歧視。
除倫理問(wèn)題之外，人工智能在社會(huì)的普及更會(huì)產(chǎn)生諸多法律層面的影響。如果人工智能的決策導(dǎo)致意外甚至犯罪，誰(shuí)應(yīng)當(dāng)對(duì)其負(fù)責(zé)？人工智能創(chuàng)作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸誰(shuí)所有？一旦人工智能擁有超級(jí)能力，又該用哪些措施進(jìn)行監(jiān)管？人工智能研發(fā)人員有哪些法律權(quán)利與義務(wù)？
要建立一個(gè)完善的法律及倫理框架，仍有許多問(wèn)題尚待充分探討。
