戴国强:开源开放是构建我国人工智能创新生态的必然选择

2017-08-07 09:46:13 来源: 中国科技网 作者:


最近发布的《新一代人工智能发展规划》是国家层面人工智能发展的中长期规划,是面向未来打造我国人工智能先发优势的指导性文件。规划中明确提出要坚持开源开放原则,这是人工智能与其他科技领域不同特征的集中体现,是我国构建人工智能创新生态的必然选择。

近年来人工智能技术加速突破,产业化周期日益缩短。大数据、云计算、移动互联、物联网等领域呈现多点联动的集群式创新态势,不仅使以感知和计算智能为核心的弱人工智能出现规模化应用的态势,同时也推动深度学习、语音识别、计算机视觉等技术加速演进,正催生可能引发颠覆性变革的人工智能新理论、新技术和新方法。

人工智能企业创新更加活跃,国际竞争日趋激烈。美国、日本、德国、法国、英国等主要发达国家把人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的战略利器,竞相出台规划和政策,围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等展开激烈争夺,力图在新一轮国际科技竞争中抢占主导权。谷歌、微软、苹果、IBM、亚马逊等顶尖企业都已经或正在将人工智能技术列入企业研发的重点,通过成立人工智能实验室、并购初创公司等方式,在人工智能领域快速抢滩布局。

要在这样的态势下打造我国新一代人工智能先发优势,构建AI良性高效发展的创新生态必须以“开源开放”为基本原则。

在技术实现层面,人工智能是现代IT技术的重大集成,其发展离不开信息技术领域的开源开放元素。这些典型元素一般包括开源软件、开源硬件、开放标准、开放云以及开放数据等。其中开源软件已成为分布式创新下发挥“众智”作用的典型代表,是互联网时代成功的大规模“协作”实践。同时新一代人工智能天生无法与数据分割开来,高质量的训练和测试数据集是机器学习技术突破、人工智能规模化应用等的必备资源,这些数据集供给归根结底离不开行业、领域等数据的开放。

在研发效率方面,开源开放成为人工智能领域产学研用各主体提升创新效率的基础。如今人工智能发展日新月异,知识共享已成为影响创新绩效的关键。不论是在技术研究、产品开发,还是在应用推广等环节,要让更多的创新主体能够基于相对成熟的开源软硬件平台,利用已有的公共基础研发资源来加速人工智能研发进展。当越来越多的研究者、程序员等参与到软件库、程序包的改进和优化工作中,不仅可加快创新速度,在某种程度上更节约了相当的研发成本。

在行业话语权方面,开源开放是人工智能产业竞争力提升的必要条件。以IBM、谷歌、微软、Facebook、亚马逊等为代表的科技巨头纷纷拥抱开源,不仅加大了开源项目的资金和人力投入,甚至将其闭源产品转为开源项目,特别是近期这些公司或是基于其自身研发、或是基于其收购初创公司的成果,正加快对外开放其专有的机器学习框架。这种开源开放有利于争夺更多的用户资源,即通过用户之间的复制、传播和散布等,不断扩充其用户群体,并最终夺取细分领域或行业的话语权。与此同时,开放型应用可快速积累越来越丰富的大数据资源,这些数据又成为进一步优化其模型算法的重要反哺,成为不可替代的战略性资源。

在集聚创新要素方面,开源开放是快速集聚人工智能人才资源的必要前提。当前全球人工智能领域人才极度紧缺,伴随从AI理论突破到应用突破时间间隔的日益缩短,产业界正加快从学术界争夺尖端人才和团队。截至2017年第一季度,在领英(LinkedIn)平台有记录的全球AI领域人才总数超过190万人,其中美国约85万人,中国约5万人;在美国具有10年以上工作经验的人才占比为71.5%,中国的这一数字为38.7%。尽管这一统计只限于在领英平台有记录的AI人才,但仍可部分的说明与巨大的国内需求相匹配,中国AI人才短缺的形势更加紧迫。为弥补这一短板,还需以更加开放包容的态度,快速吸引凝聚全球人工智能顶尖人才和创新团队。

以开源开放原则营造人工智能创新生态,政府、科研院所、企业、产业界以及全社会等应协同发力,共同推进人工智能领域平台建设、资源开放和数据共享等。

在平台建设上,要加快构建并面向公众开放人工智能研发平台和测试平台,比如终端与云端协同的人工智能云服务平台、新型多元智能传感器件与集成平台、未来网络中的大数据智能化服务平台等,为创客群体提供快捷便利的基础研发资源,促进产、学、研、用等各方资源互通有无。重点鼓励和支持有实力的人工智能企业积极构建涵盖机器学习、语音识别、语义分析、图像处理、控制决策等众多技术在内体系化的开源平台,在更广泛的领域聚集创新资源,一并带动和促进人工智能中小微企业发展和各领域应用。

在数据开放共享上,要建立完整性和易用性兼备的人工智能训练和测试数据集,研究数据开放共享的法律法规问题,在确保信息安全、隐私保护以及符合伦理道德规则的前提下,创建标准统一、风险可控、可跨平台分享的友好型数据生态系统,真正推动深度学习、强化学习等新型算法与各领域、各行业大数据资源的融合,从而加快人工智能的深度应用。

在AI人才聚集上,要加强与全球人工智能相关领域一流科学家的合作,促进学科交叉融合,共同探索突破新一代人工智能基础理论瓶颈。要实施更加积极的创新人才政策,开辟专门渠道,实现人工智能高端人才和高水平创新团队精准引进。探索采用项目合作、技术咨询等多种方式柔性引进人工智能人才。完善企业人力资本成本核算相关政策,激励企业、科研机构引进人工智能人才。同时,鼓励国内人工智能企业走出去,为企业开展国外并购、创业投资和建立海外研发中心等提供便利和服务,鼓励国外人工智能企业、科研机构在华设立研发中心,促进全球优质资源为我所用。

坚持开源开放还应体现在积极参与人工智能全球治理上。人工智能是影响面广的颠覆性技术,可能在就业、法律、伦理、隐私、安全等方面带来挑战,因此要加强人工智能重大国际共性问题研究,深化人工智能法律法规、国际规则、数据跨境流动等领域的国际合作,在数据安全、隐私保护、社会伦理、行业法规等方面积极参与并力争主导国际标准的制定,与国际社会共同应对全球性挑战、共同分享发展机遇。

(作者戴国强,中国科学技术信息研究所所长)

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责任编辑: 王晓宇
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