人工智能的中国视角

王海峰访谈,百度

D “产权组织技术趋势”中描述的AI专利申请和科学文献的趋势是否符合你的行业知识和经验呢?

在AI技术中,机器学习,特别是深度学习,近十年来已经得到深入研究,并取得显著进展。在功能应用程序方面,计算机视觉、语音处理和自然语言处理也显示出巨大的行业潜力,并已用于实际应用。这些发展符合专利申请和科学出版物的趋势。

中国大学的AI技术研究正赶上世界一流大学。

王海峰

技术趋势报告中的研究表明,在AI领域,中国的大学和研究机构提交了大量的专利申请。您如何解释这些成果以及中国大学特别活跃的领域呢?

中国大学的AI技术研究正赶上世界一流大学。对于某些AI技术,中国大学和研究机构与其他AI巨头的差距已迅速填补,差距越来越小;在某些功能应用程序上,我们已经取得巨大进展,可能还比其他主要参与者领先几步。这些成果背后是不断扩大的AI人才库,这得益于百度等AI相关企业的努力,通过与中国高校合作,加快人工智能领域的技术创新和人才培养。

国家的AI政策对活动水平有影响吗?

人工智能从2016年起进入中国国家战略计划。中国政府已出台很多政策支持AI的发展,涵盖资金、知识产权保护、人力资源发展和国际合作等方面。除了注重理论研究,这些政策也利用资源将AI整合到实体经济。

从最近的AI“繁荣”以来,您看到AI的优先级有什么变化吗?

最近的人工智能“繁荣”可概括为功能应用程序的巨大飞跃,这得益于大数据、计算能力和持续发展的算法的爆炸式增长。现在到了AI应用程序对实体经济真正产生影响的时候了。AI应用程序可被描述为与不同功能应用程序的系统集成,并随着真实数据和垂直商业场景的发展而发展。

将AI从研究引入市场的关键因素是什么?

数据和应用场景在从研究到市场的过程中更为关键。将不同的AI技术与功能应用程序相结合,对实现学术成果用于行业应用也很重要。

此外,中国的大学、研究机构和私营企业也在密切合作,开展与AI有关的研究,并使由此带来的技术转让顺利进行,如实施AI人才培训计划、建立合作实验室等。

您认为AI领域的下一个大事件会是什么?

尽管很难说明AI的下一个大事件,但我们可以考虑AI的挑战和机遇在哪里:类人学习机制、功能应用程序与知识协同、不同功能应用程序的组合以及与硬件的集成、用真实数据和垂直场景定制AI应用程序。

您认为对人工智能来说有哪些挑战和机遇?

对AI技术来说,最大的一个挑战就是研究小样本、低能耗的智能学习机制。在功能应用程序方面,先进的技术,如计算机视觉、语音处理和自然语言处理,可以利用所学的知识将它提升到更高层次。

在行业方面,硬件和软件相结合的趋势会使AI技术更加实用。带有AI芯片的深度学习框架可能给想要主宰未来AI行业的参与者带来机会。

对于应用系统来说,对不同的AI技术与功能应用程序相结合的需求越来越强。AI应用系统还需要结合商业场景。

人工智能在百度商业战略中有多重要呢?

百度于2010年开始AI布局,研发重点在自然语言处理、语音处理、机器学习、计算机视觉、深度学习、知识图谱等领域。2013年,百度宣布建立世界上第一家专注于深度学习的机构内研究院。2017年3月,百度成立了新的业务群组,人工智能群组,用以组织各AI相关部门更好地开发AI技术,推广AI应用程序。目前,百度已跻身世界顶尖的AI公司。公司拥有10,000多名研发工程师,年研发投资约为20亿美元,其中AI研发占很大比例。百度现有的业务是基于或由其领先的AI技术形成的,百度正不断拓展其AI能力,以培育整个行业的生态系统。

在您看来,在人工智能的各领域中,顶尖的行业参与者有什么有趣的转变吗?

包括百度在内的所有行业巨头都对人工智能的发展趋势持乐观态度,都在集中力量,采取进一步的发展行动,从而取得进一步的进展。

您如何看待AI对经济的影响?

人工智能已经对世界经济产生了明显的影响,可能会给经济增长作出越来越多的贡献。一方面,人工智能可以补充现有的劳动力和资产,提高工人能力和资本效率;另一方面,人工智能还可以促进创新,鼓励新兴产业。