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核心算法不存在,人工智能的发展面临“卡脖”困境

上传时间:2019-05-01
原标题:核心算法缺席,人工智能开发面临“卡脖”困境

“有多少数学家在中国投入了人工智能的基本算法研究?”最近,在上海举行的院士沙龙活动中,许多院士如中国科学院的徐匡迪引起了业界的共鸣,这被称为“徐匡迪” 。 。

“真正参与中国人工智能领域算法的科学家非常罕见。”4月28日举行的“超声波大数据与人工智能应用与推广会议”,生物科学与医学院教授万遂人东南大学工程学院表示,“徐匡迪”中国人工智能发展的关键问题是直接受到攻击。“如果这种情况没有改变,中国的人工智能应用很难深入,很难取得显着成果。”

中国人工智能发展的现状如何?是否依赖足以支持人工智能产业发展的开源代码和算法?为什么你有自己的底层框架和核心算法?

缺乏核心算法,将是“卡脖”

“如果缺乏核心算法,那么当涉及到关键问题时,它仍然会被'踢掉'。”浙江应用数学研究所教授孔德兴教授告诉“科技日报”,中国人工智能产业的创新能力没有传说。它和它一样强大。事实是,行业发展过于依赖开源代码和现有的数学模型。真正属于中国的东西并不多。

4个月零基础学习人工智能,16个人工智能介绍,算法离线课程......类似的培训在网络上非常流行,通过现有算法和模型的学习和培训,人工智能工程师的成长是“短暂的快“”可以看出。“

由于代码是开源的,因此最好使用它。为什么可能成为“卡脖子”?

孔德兴说明开源代码可以使用,但专业和有针对性,效果往往不能满足特定任务的实际要求。以图像识别为例,即使用开源代码开发的AI可以准确识别人脸,也很难满足医学图像识别的临床要求。 “例如,鉴于肝脏病变,由于边界模糊,低对比度,器官粘连甚至重叠困难,很难准确识别开源代码。难以准确反映三维重建,可视化中的真实解剖信息甚至可能存在误导性问题,这些问题在医疗应用中是“致命的”。“

“在遇到一个高度专业化的研究任务后,一旦它”卡颈“就会非常被动,所以一定要有自己的算法。”孔德兴说。换句话说,核心代码是否将决定是否有机会在未来的AI“智力竞赛”中获胜。开源代码“调优”的AI主要是“普通人”,为了帮助AI成长为“细分专家”,需要基于数学的原始核心模型,代码和框架创新。

算法的“根”可以支撑行业“奢侈品”

所谓“大树根”,人工智能的发展也是同样的道理,底层的基础越深,就越能发展出强大的产业。

那么,在开源代码的帮助下,为什么人工智能行业“走到家中”难以为继?

孔德兴解释说,在获取相同数据的前提下,运行开源代码,AI深度学习可能会输出结果,但由于固定的训练框架和算法限制,当用户难以达到预期的效果时执行特定的实际应用。结果,难以修改,改进和优化算法。

“如果从基础算法开始,那么整个数学模型,整个算法设计和整个模拟训练都可以协调,并且可以根据需要随时修改,从而真正解决实际问题。”孔德兴表示基本算法往往是指用于研究常见问题的算法,它涉及基础数学理论,高性能数值计算等学科,并可应用于各种实际问题;高度针对性的应用程序算法通常应用于特定问题中涉及的特定知识。先验信息,以更好地解决实际应用问题。

“基本算法和应用算法非常重要。拥有基本算法将有助于丰富和深化应用程序算法。“孔德兴说,AI必须处理的现实生活是复杂和多变的。只有这样才能促进行业的“奢侈品”。

呼吁三方努力阻止数学停留在外面

“一方面,这是政策指导。事实上,国家已经在这个领域增加了支持,例如研究基金的设置。”对于如何解决“徐匡迪问题”所体现的问题,孔德兴认为第二个方面是在进行技术创新时,你应该意识到包括数学学者。

“如果最终产品被算法的发展所压制,企业应该将算法开发中的数学学者纳入结果共享。”孔德兴表示,社会目前缺乏对数学科学,工业或法规等“软实力”的认可。该级别应该在数学研究成果中保护产权方面做得很好。

“第三,数学家自己应该积极参与人工智能发展的浪潮。”孔德兴要求AI的未来发展需要数学家的深入参与。由于它还处于“弱人工智能”时代,人工智能的实现主要取决于计算机的巨大计算能力和巨大的存储容量。底层算法的问题可能并不突出,但在未来的发展中,AI可能被整合到逻辑和思考中。智慧的内容,这些需要数学科学的原始创新,还有很多基本问题等待数学家克服。

算法的进步必须来自“发起者”而不是“追随者”。孔德兴说:“事实上,深度学习的应用已经遇到了上限,我们需要新的数学技术来使计算机变得聪明。这些工作需要数学家的参与。”