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           1.很多人講人工智能是新的學科,內容涉及腦科學、計算機科學、統計學、社會科學等。但迄今,腦科學對人工智能的貢獻是很小,統計學對機器學習的崛起發揮了較大作用。

      2.目前的人工智能本質上還是計算機科學的一個分支,現在國際上將人工智能的論文都統計在計算機科學名下。從基礎研究來看,人工智能是計算機科學的前沿研究;從應用來看,人工智能是計算機技術的非平凡應用。所謂智能化的前提是計算機化,目前還不存在脫離計算機的人工智能。

      3.真正做人工智能研究的專家說話都比較謹慎,而吹噓人工智能萬能或散布人工智能威脅論的大多不是真正研究智能技術的專家。

      4.對人工智能技術的大規模普及應用要有足夠的耐心。曆史上人工智能專家曾多次做出過於樂觀的預測,結果都沒有兌現,使得人工智能研究兩次進入寒冬,我們應謹防重蹈覆轍。

      5.人類社會至今隻經曆了漁獵、農業、工業和信息四個時代,每個時代長則上萬年,短則數百年。信息時代與工業時代一樣,應該延續較長的時間。信息時代將走過數字化、網絡化、智能化等幾個階段。人工智能的複興標誌著信息時代進入智能化新階段。

      6.經濟學家普遍認為,經濟發展有50-60年的長波周期,從蒸汽機的推廣應用開始,人類社會已經經曆了5個經濟長波。現在處於第5個經濟長波的下降期。根據康德拉季耶夫的經濟長波學說和熊彼得的技術創新理論,每一個經濟長波都是由標誌性的基礎創新觸發的。第4波以電子計算機與集成電路的發明為標誌,第5波以互聯網和移動通信的興起為標誌。目前人工智能還處於初級階段,再經過十餘年的推廣普及,也許到2030年左右,以人工智能、大數據、物聯網、生命科學等技術為標誌,將出現經濟高速發展的第6波。從第4波導第6波都屬於信息時代。

      7.未來10到15年對經濟貢獻最大的可能不是大數據和人工智能的新技術,而是信息技術(包括大數據和人工智能)融入各個產業的新產品、提供個性化產品和服務的新業態、產業鏈跨界融合的新模式。這些創新主要是已知技術的新組合。

      8.在經濟的衰退複蘇期要特別重視基礎性技術的發明,未來10到15年應力爭在大數據和人工智能領域做出像電子計算機、集成電路、互聯網一樣的重大發明。

      9.深度學習並不是一項劃時代的基礎性發明。深度學習技術的基礎是反向傳播(BP算法),令人吃驚的是,BP算法的發明者、被譽為“深度學習之父”的GeoffreyHinton教授2017年在第31屆神經信息處理係統大會(NIPS)上指出:“我們需要放棄反向傳播算法,重起爐灶”。

      10.人工智能2.0,與其說是技術上的重大突破(至今還沒有發生),不如說是智能化應用的第二次浪潮。

      11.理解大數據、人工智能等引領技術的貢獻,還可以從另一個角度,用“蜜蜂模型”來解釋。我國蜜蜂市場每年不到100億元,但蜜蜂的機製主要不是生產蜂蜜而是傳粉,如果沒有蜜蜂傳粉,水果蔬菜將大大減產,蜜蜂對農業有不可替代的重大貢獻。人工智能對其他產業的作用如同蜜蜂對各種農作物的作用一樣。人工智能不是單向技術,實際上是計算機和其他信息技術的集成應用,在實際應用中很難分清楚哪些是人工智能應用,哪些是一般的計算機技術應用。

      12.人工智能的作用不僅僅體現在經濟增長上,更多地體現在生產方式、生活方式、政府管理模式的改變,特別是人們思想觀念和認知方式的改變上。

      13.人工智能產業必須紮根在係統結構和軟件理論的深土中,發展人工智能,不能停留在算法層麵,要關注從算法、軟件、人機界麵到係統結構和芯片這一完整的產業鏈和生態係統。

    摘自《中國科技熱點述評2019》