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核心算法缺位 人工智能发展面临“卡脖子”窘境

发布时间:2019-05-21 13:35   作者:admin   

  “徐匡迪之问”引发业界共鸣——

  核心算法缺位,人工智能发展面临“卡脖子”窘境

  “中国有多少数学家投入到人工智能的基础算法研究中?”日前,在上海召开的院士沙龙活动中,中国工程院院士徐匡迪等多位院士的提问引发业界共鸣,被称为“徐匡迪之问”。

  “我国人工智能领域真正弄算法的科学家凤毛麟角。”在4月28日召开的“超声大数据与人工智能利用与推行大会”上,东南京大学学生物科学与医学工程学院教授万遂人表示,“徐匡迪之问”直击我国人工智能发展的核心关键问题,“如果这类情况不改变,我国人工智能利用很难走向深入、也很难取得重大成果”。

  我国人工智能领域发展的现状如何?依托开源代码和算法是不是足够支持人工智能产业发展?为何要有自己的底层框架和核心算法?

  缺少核心算法,会被“卡脖子”

  “如果缺少核心算法,当碰到关键性问题时,还是会被人‘卡脖子’。”浙江大学利用数学研究所所长孔德兴教授对科技日报记者表示,我国人工智能产业的创新能力并没有传说中的那样强,事实是,产业发展过度依赖开源代码和现有数学模型,真正属于中国自己的东西其实不多。

  4个月零基础学会人工智能、16讲入门人工智能、算法线下大课……类似培训在网络上非常火爆,通过对现有算法、模型的学习和训练,成长为人工智能工程师的“短平快”可见1斑。

  既然代码是开源的,拿来用就好,为何还有可能被“卡脖子”?

  孔德兴解释,开源代码是可以拿过来使用,但专业性、针对性不够,效果常常不能满足具体任务的实际要求。以图象辨认为例,用开源代码开发出的AI即便可以准确辨认人脸,但在对医学影象的辨认上却难以到达临床要求。“例如对肝脏病灶的辨认,由于边界模糊、对照度低、器官黏连乃至堆叠等困难,用开源代码很难做到精准辨认。在3维重构、可视化等方面难以做到精准反应真实的解剖信息,乃至会出现误导等问题,这在医学利用上是‘致命’的。”

  “碰到专业性高的研究任务,1旦被‘卡脖子’将会是非常被动的,所以1定要有自己的算法。”孔德兴说。换句话说,是不是掌握核心代码将决定未来的AI“智力大比拼”中是不是具有胜算。用开源代码“调教”出的AI顶多是个“常人”,而要帮助AI成长为“细分领域专家”,需以数学为基础的原始核心模型、代码和框架创新。

  有算法之“根”才能撑起产业“茂盛”

  所谓“树大根深”,人工智能的发展也是一样道理,越在底层深深扎下根基,越能够发展出强大的产业。

  那末,借助开源代码,“半路出家”的AI产业为何会难以为继?

  孔德兴解释说,在取得一样数据的条件下,以开源代码运行,AI深度学习以后也许能输出结果,但由于训练框架固定、算法限制,当用户进行具体的实际利用时,将很难到达所期望的结果,而且难以修改、完善、优化算法。

  “如果从底层算法做起,那末全部数学模型、全部算法设计、全部摹拟训练‘1脉相承’,不但可以协同优化,而且可以根据需求随时修改,从而真正解决实际问题。”孔德兴说,基础算法常常是指研究共性问题的算法,它触及到基础数学理论、高性能数值计算等学科,可以利用到多种实际问题中;而针对性强的利用算法常常会利用到具体问题所触及的“具体知识、先验信息”,从而更好地解决实际利用问题。

  “基础算法和利用算法都很重要,具有基础算法将更有助于利用算法的丰富与深入。”孔德兴说,AI要应对的现实生活是复杂、多变的,当能够“应对自若”时,才能够促进产业的“茂盛”。

  呼吁3方协力,让数学不再置身事外

  “1方面是政策引导,其实国家已在加大这方面的扶持,例如科研基金上的设置等。”针对如何解决“徐匡迪之问”反应出来的问题,孔德兴认为,第2方面是行业企业在进行科技创新时,应成心识将数学学者纳入进来。

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