人工智能抗疫尚需重視“軟基建”

 

　　在線教育，遠(yuǎn)程辦公，無(wú)人配送，健康監(jiān)測(cè)，數(shù)據(jù)研判……在新型冠狀病毒感染的肺炎疫情防控中，以人工智能為代表的新興科技，滲透進(jìn)社會(huì)運(yùn)行的方方面面。4月9日上午，在中國(guó)科協(xié)學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)部、中國(guó)科學(xué)報(bào)、騰訊科協(xié)和騰訊集團(tuán)發(fā)展研究辦公室主辦的人工智能科技與經(jīng)濟(jì)融合新引領(lǐng)線上研討會(huì)中，中國(guó)工程院院士李國(guó)杰指出，人工智能在疫情防控中發(fā)揮了巨大作用，但總體來(lái)說(shuō)，仍有較大提升空間。“表現(xiàn)好的領(lǐng)域，靠的是過(guò)去的數(shù)據(jù)積累;缺數(shù)據(jù)的領(lǐng)域做得就不太順，比如病毒溯源。”李國(guó)杰說(shuō)。

 

　　最近，“新基建”成了熱詞。5G網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)中心等數(shù)字基礎(chǔ)、人工智能等運(yùn)算基礎(chǔ)，成為必要而普遍的新型基礎(chǔ)設(shè)施。李國(guó)杰指出，還要高度重視“軟基建”，也就是大力共建共享人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)、訓(xùn)練平臺(tái)和軟硬件工具鏈。

 

　　深度學(xué)習(xí)克服不了對(duì)數(shù)據(jù)的高度依賴。“人工智能和大數(shù)據(jù)實(shí)際上是一對(duì)雙胞胎，人工智能復(fù)興主要是靠數(shù)據(jù)智能或者計(jì)算智能。做得好的人工智能應(yīng)用，都對(duì)數(shù)據(jù)有強(qiáng)烈需求。”李國(guó)杰表示，缺乏高質(zhì)量數(shù)據(jù)會(huì)成為人工智能發(fā)展的瓶頸。因此，要構(gòu)建基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)。深度學(xué)習(xí)效果的好壞，也要依賴訓(xùn)練，因此得充分利用搭載國(guó)產(chǎn)芯片的高質(zhì)量人工智能訓(xùn)練平臺(tái)，推動(dòng)人工智能訓(xùn)練的共享，形成公共服務(wù)體系。“現(xiàn)在發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，就要大力發(fā)展人工智能應(yīng)用需要的各種工具庫(kù)、算法庫(kù)、軟件庫(kù)，打造一個(gè)完整的工具鏈，大大降低人工智能應(yīng)用開發(fā)門檻。”

 

　　中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究員山世光也看到了軟件平臺(tái)的問(wèn)題。“我國(guó)在基礎(chǔ)硬件平臺(tái)上的投入大，但在基礎(chǔ)軟件平臺(tái)上的投入則相對(duì)較少。和國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我們落后至少4—8年。”山世光指出，深度學(xué)習(xí)的主流底層框架建設(shè)在北美，雖然最近我國(guó)也有不少動(dòng)作，百度、華為這樣的企業(yè)都在布局，但沒有形成合力。“或許再過(guò)5到10年，我們就需要大量能夠完成簡(jiǎn)單但應(yīng)用面較廣的人工智能算法的人工智能人才。”山世光表示，在低門檻的人工智能研發(fā)平臺(tái)和工具打造方面，我國(guó)應(yīng)該搶占先機(jī)。

 

　　具體到人工智能的應(yīng)用上，李國(guó)杰強(qiáng)調(diào)，應(yīng)用和基礎(chǔ)研究是兩個(gè)不同的課題，有截然不同的目標(biāo)和任務(wù)。在發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)時(shí)，要強(qiáng)調(diào)的是技術(shù)的融合，是用技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題。他舉了個(gè)例子——健康碼。碼的智能含量并不高，但在疫情期間，它成了每個(gè)人的健康證明。“這就解決了最剛性的需求。”李國(guó)杰說(shuō)，如果再往健康碼里注入些智能，比如行為軌跡，比如何時(shí)和確診者有接觸、接觸了多久……做得好了，它就能大大減輕疫情防控工作人員的負(fù)擔(dān)。“企業(yè)要把人工智能當(dāng)成求解的方法，它不是‘老大’。人工智能應(yīng)該是蛋糕上的奶酪，要把蛋糕看得更重一些。”李國(guó)杰強(qiáng)調(diào)。(記者 張蓋倫)

 

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