中國(guó)AI與美國(guó)的差距不僅是幾年,背后隱藏著原創(chuàng)力與頂層設(shè)計(jì)的巨大鴻溝,這條無人區(qū)的探索之路,敢不敢走?
這一言論可謂是給中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展敲響了一記警鐘。
從原創(chuàng)力角度來看,當(dāng)前中國(guó)AI技術(shù)大多是在國(guó)外現(xiàn)有框架上進(jìn)行改良,缺乏真正改變游戲規(guī)則的原創(chuàng)算法。當(dāng)谷歌的AlphaGo和OpenAI的GPT系列一次次震撼世界時(shí),中國(guó)AI還在追趕的路上。例如,目前廣泛應(yīng)用的AI基礎(chǔ)理論,包括Transformer架構(gòu)、Diffusion模型、RLHF優(yōu)化和Attention機(jī)制等,均由美國(guó)的少數(shù)科技巨頭或研究型大學(xué)研究者提出。在全球引用率最高的10項(xiàng)AGI研究成果中,美國(guó)占據(jù)4項(xiàng),中國(guó)僅有1項(xiàng),這顯示出中國(guó)在基礎(chǔ)理論原創(chuàng)方面的明顯差距。
在頂層設(shè)計(jì)方面,美國(guó)自1956年達(dá)特茅斯會(huì)議首次提出“人工智能”概念,便開啟了長(zhǎng)達(dá)半個(gè)多世紀(jì)的持續(xù)投入。從DARPA的前瞻性項(xiàng)目布局,到斯坦福、MIT等頂尖學(xué)府的人才搖籃,再到硅谷風(fēng)險(xiǎn)投資的瘋狂追捧,美國(guó)已經(jīng)形成了一套從基礎(chǔ)研究到產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化的高效閉環(huán)。而中國(guó)雖然政策支持不斷,但缺乏系統(tǒng)性的戰(zhàn)略規(guī)劃,資源分散,各自為戰(zhàn)。
不過,中國(guó)也有自身的優(yōu)勢(shì),如全球最大的互聯(lián)網(wǎng)用戶基數(shù)、海量的數(shù)據(jù)資源、強(qiáng)大的硬件制造能力等。在AI應(yīng)用領(lǐng)域更是成果顯著,從刷臉支付到智慧城市,從智能客服到精準(zhǔn)推薦,AI技術(shù)已經(jīng)滲透到生活的方方面面。
面對(duì)梁文峰指出的差距,中國(guó)AI要敢于探索“無人區(qū)”。一方面要加大在原創(chuàng)算法上的投入與突破,打破對(duì)國(guó)外技術(shù)框架的依賴。另一方面,要大力培養(yǎng)跨學(xué)科復(fù)合人才,推動(dòng)數(shù)學(xué)、物理、認(rèn)知科學(xué)等多領(lǐng)域的深度融合。同時(shí),還需完善頂層設(shè)計(jì),建立起從基礎(chǔ)研究到產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化的高效體系。
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