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人工智能需要商业成功激励
本报记者李佳师
“当某个技术变得特别热时,我们需要注入理性让其健康成长；当某个技术发展处于低潮时,我们又需要一些激励来鼓励人们持续投入.人工智能(AI)与认知计算的发展同样如此.”IBM 中国研究院院长、IBM 大中华区首席技术官沈晓卫以这段话来开场.《中国电子报》记者预约沈晓卫院长关于人工智能话题的采访,从“Alpha-Go”和李世石进行“人机大赛”前就开始,总是时间不巧,直到最近才成行.在采访中沈晓卫一再强调,许多观点只代表个人思考不代表公司.
AI 需要商业上的成功
我们需要不间断的成果,需要商业上的成功来推动整个行业更好地发展.
“和30 年前所谈的AI 有许多不同,因为大数据带来的挑战和机遇,让我们今天推动认知计算有了一些新的方向.”沈晓卫说,今天我们谈认知计算,不仅仅涵盖传统人工智能的挑战,也包括了构建更好、更高效的认知系统来解决问题,以及认知计算在商业上的成功.
事实上,今天的AI 挑战,不仅仅是技术上的,同样包括商业上的,我们需要阶段性的、不间断的成果,需要商业上的成功来推动整个行业更好地发展.而AI 在商业上的成功需要我们选定合适的应用、合适的问题来进行突破.沈晓卫认为关系到国计民生的医疗问题、环境问题、教育问题、能源问题、产业转型升级问题等都是迫切而且也是很合适用认知技术来帮助解决的.
今天我们利用认知计算来解决现实问题,与上世纪80 年代的热潮相比,最大的差异在于今天的技术是基于大数据来实现的.沈晓卫谈及了最近IBM 利用认知计算来推动糖尿病治疗的案例以及认知医疗在推动个性化医疗、精准医疗等方面的应用.
最近IBM Watson Health 与美国糖尿病协会（ADA）达成合作,未来它们将携手打造一系列数字工具,帮助人们预防、鉴别和治疗糖尿病.美国疾控中心的数据显示,仅在美国,糖尿病人人数就高达2910 万（总人口的9.3%）.此外,还有8600 万人都显示出了前期糖尿病的征兆,他们中的三分之一会在五年内患上糖尿病.疾控中心的数据显示,每年花在糖尿病及其相关疾病的医疗费用达到2450 亿美元,预计今年该费用还会有18%的增幅.根据国家卫计委公布的数据显示,在中国目前确诊的慢性疾病患者已达2.6 亿人,导致慢性疾病负担占总疾病负担的70%,而利用海量的数据,建立疾病风险模型,通过提高模型基准度可以实现对患者疾病风险的更精准预测.
在沈晓卫看来,目前医疗领域研究大多是基于医疗数据,而实际上基因数据和大健康数据（如工作压力、生活习惯、成长环境等）对健康也会产生很大影响,通过认知医疗能够针对不同的病症,助力个性化的用药、个性化治疗,甚至个性化照顾.
目前在AI 领域,有许多的电影和科幻小说,演绎了很多的AI 的可能性,也有很多浪漫的幻想,甚至还有AI 对于人类的“威胁论”.
沈晓卫表示,科技的发展需要浪漫的想象,需要浪漫的激励,来吸引更多人、更多资金的加入,来让技术研究、产业发展更为健康.但AI 实际上就是为人所利用的工具,是能够帮助和推动人类提高生产力,释放数据价值的工具.到目前为止,AI 的发展还远远未到威胁人类的程度,AI 的发展还有很长的路要走,尤其是在通用AI 发展上.目前,在某些技能上AI 超过了人类,但是在很多维度,尤其是在通用的能力上,AI 还远远不及人类.AI 可能会使得一些工作消失,但同时也会创造出很多新的工作和新的机会.
AI 技术需要系统创新
AI 的技术创新有很多维度,我们对认知技术的创新需要更宏大的考量.
“当我们谈及AI 技术,大家往往会把注意力聚焦在算法上,事实上AI 的技术创新有很多维度,我们对认知技术的创新需要更宏大的考量.”沈晓卫说.
过去几十年,计算系统的能力有了百万倍的提升和成本的大幅下降,起核心支撑的半导体技术和工艺,遵循摩尔定律发展不断向前演进,在未来我们将面临的是更大的挑战.因为集成电路的发展越来越接近于物理极限,技术难度会越来越大,成本也会越来越高,摩尔定律是否会继续生效？2014 年IBM 推出了可扩展的超大规模的神经突触计算机芯片SyNAPSE.这个芯片类似人脑,由54 亿个晶体管组成,含有100 万个可编程神经元、2.56 亿个可编程突触,采用了异步驱动的方式,而不是一般计算机所使用的同步电路方式.SyNAPSE 芯片在进行实时运算时,功耗低至70 毫瓦,比现代微处理器低数个数量级.
在系统层面,未来的计算机应该如何做目前有很多探索,有很多方法来进行性能的提升,比如利用FPGA 加速,比如通用计算机与专用计算机的结合,甚至是量子计算方面的突破.
在系统之上,需要平台来构建新的认知应用.比如利用云的方式来提供认知API 来更快创新,更好地创造认知应用,构建开放的平台很重要,比如IBM的认知服务平台, 提供很多很好的API,能够让大家更好地共享成果,目前已经有32 个API,到2016 年年底预计将会有接近50 个API.
AI“供给侧”创新带给中国更多机会
当我们创造一些具有“划时代意义的技术”时,其实是“孤独的创造者”.
在沈晓卫看来,现在推动AI 发展是真正的“供给侧创新”.当我们创造一些具有“划时代意义的技术”时,其实是“孤独的创造者”,因为没有参照系,你需要定义新的需求,创造新的技术,从而引领产业与生态环境的构建.而这些需求不是传统意义上的需求.因为当技术还没有发展到某一个阶段的时候,事实上用户对自己的需求是模糊的,他并不知道自己需求是什么,什么东西能够满足.“就像你问一个马车夫,他永远不知道他需要一辆汽车,而我们供给侧要做的是类似在马车时代造汽车这样的创新.”沈晓卫说.
沈晓卫举了1964 年IBM 投入50 亿美元（相当于现在的340 亿美元）研发System/360 系列大型主机的例子,System/360 是世界上第一台大型主机,它首次实现了每秒百万次的指令运算,它的诞生打开了计算机新时代的大门,改变了商业界、科学界以及IT 界本身,System/360 与福特T 型车、波音707 飞机被评为史上最重要的三大商业创新.但当时,花这样的巨资,研发这样一个大型主机系统,某种意义上就是一个豪赌.要想做出颠覆性的创新是需要胆识和勇气的,需要更大格局观.
现在IT 产业又到了需要并且应该有颠覆式的创新技术生产的时候了,IT 产业与行业的融合、与各个领域的融合,加速推动创新裂变.无论是对全球还是对中国IT 界来说,都是一个充满机会的时代,尤其是对中国的IT 产业,因为全球IT 业的规则会重塑,让中国IT 产业会面临更多“弯道超车”的机会.
对于中国企业在认知时引领性的创新,沈晓卫列举了几个关键建议,其一是需要有非常深厚的技术洞察,对行业有深刻理解,储备交叉背景的领导者或领导团队,能够定义需求,提出问题,提问题比回答问题更重要.其二是需要有非凡的商业感觉,能够在商业与技术之间找到平衡.其三需要有国际观,能够在国际化与本土化之间找到平衡,从定义市场的角度看,需要面对的是全球化的市场.其四是要有生态意识,事实上最好的技术不一定总能赢得市场,在做好技术的同时需要把生态建立起来.
人工智能论文范文结:
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