深度研报:人工智能机器人开启第四次科技革命( 三 )
尽管中国已经跻身人工智能领域的大国 , 但是我们必须认识到中美之间在AI领域仍然有着明显的差距 。 从投资金额和布局上看 , 从2013年到2021年 , 美国对人工智能公司的私人投资是中国的2倍多 。 当前美国AI企业数量领先中国 , 布局在整个产业链上 , 尤其在算法、芯片等产业核心领域积累了强大的技术创新优势 。 更关键的是 , 尽管近年来中国在人工智能领域的论文和专利数量保持高速增长 , 但中国AI研究的质量与美国仍然有较大差距(集中体现在AI顶会论文的引用量的差距上) 。
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请输入图说2013-2021年中美在AI领域私有部门(如风险投资、个人投资等)投资金额上差距逐渐拉大
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请输入图说中国在AI顶会上发表的文章数量已经反超美国 , 但影响力上仍然与美国有较大差距
图片来源:The2022AIIndexReport,StandfordUniversity
因此 , 中国需要持续加大在AI领域的研发费用规模 , 特别是加大基础学科的人才培养 , 吸引全世界优秀的AI人才 。 只有这样 , 中国才能有朝一日赶超美国 , 在基础学科建设、专利及论文发表、高端研发人才、创业投资和领军企业等关键环节上的拥有自己的优势 , 形成持久领军世界的格局 。
一、AI发展简史
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人工智能的概念第一次被提出是在1956年达特茅斯夏季人工智能研究会议上 。 当时的科学家主要讨论了计算机科学领域尚未解决的问题 , 期待通过模拟人类大脑的运行 , 解决一些特定领域的具体问题(例如开发几何定理证明器) 。
那么到底什么是人工智能?目前看来 , StuartRussell与PeterNorvig在《人工智能:一种现代的方法》一书中的定义最为准确:人工智能是有关“智能主体(Intelligentagent)的研究与设计”的学问 , 而“智能主体”是指一个可以观察周遭环境并做出行动以达致目标的系统 。 这个定义既强调了人工智能可以根据环境感知做出主动反应 , 又强调人工智能所做出的反应必须达成目标 , 同时没有给人造成“人工智能是对人类思维方式或人类总结的思维法则的模仿”这种错觉 。
到目前为止 , 人工智能一共经历了三波浪潮 。
第一次AI浪潮与图灵和他提出的“图灵测试”紧密相关 。 图灵测试刚提出没几年 , 人们似乎就看到了计算机通过图灵测试的曙光:1966年MIT教授JosephWeizenbaum发明了一个可以和人对话的小程序——Eliza(取名字萧伯纳的戏剧《茶花女》) , 轰动世界 。 但是Eliza的程序原理和源代码显示 , Eliza本质是一个在话题库里通过关键字映射的方式 , 根据人的问话回复设定好的答语的程序 。 不过现在人们认为 , Eliza是微软小冰、Siri、Allo和Alexa的真正鼻祖 。 图灵测试以及为了通过图灵测试而开展的技术研发 , 都在过去的几十年时间里推动了人工智能 , 特别是自然语言处理技术(NLP)的飞速发展 。
第二次AI浪潮出现在1980-1990年代 , 语音识别(ASR)是最具代表性的几项突破性进展之一 。 在当时 , 语音识别主要分成两大流派:专家系统和概率系统 。 专家系统严重依赖人类的语言学知识 , 可拓展性和可适应性都很差 , 难以解决“不特定语者、大词汇、连续性语音识别”这三大难题 。 而概率系统则基于大型的语音数据语料库 , 使用统计模型进行语音识别工作 。 中国学者李开复在这个领域取得了很大成果 , 基本上宣告了以专家系统为代表的符号主义学派(SymbolicAI)在语音识别领域的失败 。 通过引入统计模型 , 语音识别的准确率提升了一个层次 。
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