人工智能產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展背后的四大浪費(fèi)
2019年春節(jié)之后的第一個(gè)工作日,美國(guó)國(guó)家科技政策辦公室發(fā)布了由總統(tǒng)特朗普親自簽署的《美國(guó)人工智能倡議》(American AI Initiative),該倡議開(kāi)篇第一句話就寫到:人工智能(AI)有望推動(dòng)美國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),增強(qiáng)我們的經(jīng)濟(jì)和國(guó)家安全,并改善我們的生活質(zhì)量。
很顯然,將其中的“美國(guó)”兩字換成任何一個(gè)國(guó)家的名字,這句話都是適用的,作為全新的生產(chǎn)力,人工智能已經(jīng)成為社會(huì)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素之一。
據(jù)國(guó)內(nèi)媒體報(bào)道,人工智能產(chǎn)業(yè)已進(jìn)入全球價(jià)值鏈高端,新一代人工智能在智能制造、智能醫(yī)療、智慧城市、智能農(nóng)業(yè)、國(guó)防建設(shè)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,我國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過(guò)4000億元,帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)5萬(wàn)億元。
但在人工智能產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展中,卻在不經(jīng)意間產(chǎn)生一些本可以避免的浪費(fèi):
1、算力浪費(fèi),計(jì)算(算力)是發(fā)展人工智能(以下簡(jiǎn)稱AI)的核心基礎(chǔ),AI的研發(fā)、訓(xùn)練需要大量的算力,但大部分AI企業(yè)往往選擇自建計(jì)算平臺(tái),而非使用AI就緒的云計(jì)算平臺(tái),由于工作負(fù)載不飽和、調(diào)優(yōu)水平有限等原因,企業(yè)無(wú)法發(fā)揮出全部算力,這導(dǎo)致了相當(dāng)程度上的算力浪費(fèi);
2、數(shù)據(jù)浪費(fèi),擁有深度的、細(xì)致的、海量的數(shù)據(jù)是訓(xùn)練出“智能”的前提,但由于數(shù)據(jù)共享機(jī)制、數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)/市場(chǎng)的建設(shè)仍然不成熟,導(dǎo)致許多AI學(xué)習(xí)/訓(xùn)練無(wú)法達(dá)到預(yù)期的水平;
3、AI能力浪費(fèi),當(dāng)前許多AI技術(shù)(如計(jì)算機(jī)視覺(jué))已經(jīng)進(jìn)入比較成熟的發(fā)展階段,但AI技術(shù)通過(guò)云計(jì)算平臺(tái)向外賦能的水平還不夠,更多的AI技術(shù)應(yīng)用還是“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”(即開(kāi)發(fā)者面向最終客戶,而非開(kāi)發(fā)者-云平臺(tái)-最終客戶的平臺(tái)思維),這造成了AI技術(shù)未能充分發(fā)揮其應(yīng)有的作用,打破“成見(jiàn)”,擁抱平臺(tái)思維,既能夠避免AI能力的浪費(fèi),也能夠?yàn)殚_(kāi)發(fā)者提供更豐厚的收入;
4、AI人才浪費(fèi),由于在AI人才培養(yǎng)中,計(jì)算機(jī)學(xué)科、人工智能技術(shù)的教學(xué)未能與生物醫(yī)療、交通運(yùn)輸、工程建筑、腦科學(xué)等學(xué)科實(shí)現(xiàn)融合與交叉,造成“AI人才不懂行業(yè),行業(yè)人才不熟AI”的局面,AI人才往往變成了“計(jì)算機(jī)學(xué)科人才”而非AI產(chǎn)業(yè)人才。
當(dāng)然,存在浪費(fèi)就需要有針對(duì)性的解決方案,在此針對(duì)性的提出相關(guān)的建議以拋磚引玉。
首先,針對(duì)AI算力浪費(fèi)來(lái)說(shuō),使用公共計(jì)算平臺(tái)(公共云)所提供的算力,尤其是AI算力,是一個(gè)避免重復(fù)建設(shè)AI計(jì)算平臺(tái)(硬件基礎(chǔ)設(shè)施)的重要方式。公共云因其按需付費(fèi)、資源共享的特性,可以實(shí)現(xiàn)公共服務(wù)所帶來(lái)的天然的邊際成本效應(yīng)降低,而能夠以更低的成本獲得人工智能算力,不僅降低企業(yè)獲得AI算力的成本,更能避免AI算力的浪費(fèi);
其次,就AI能力的浪費(fèi)來(lái)說(shuō),公共云平臺(tái)也是一個(gè)很好的選擇,一方面,云平臺(tái)天然解決了企業(yè)數(shù)據(jù)和技術(shù)的統(tǒng)一,這也構(gòu)成了企業(yè)獲取人工智能能力的最重要路徑;另一方面,云服務(wù)商將AI能力作為“公共服務(wù)”提供,對(duì)其易用性、適用性、功能性都有所優(yōu)化或強(qiáng)化,對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō),可以更加快速和便捷的應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)中去。
第三,數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的建立至關(guān)重要。雖然近年來(lái)AI研究者們持續(xù)試圖在小數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)突破,但總體來(lái)說(shuō)收效并不明顯,數(shù)據(jù)仍然是AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要基礎(chǔ)資源,完整、全面、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)非常關(guān)鍵。因此,建立可信、可靠、可用的服務(wù)于AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)至關(guān)重要,當(dāng)然,這種共享平臺(tái)必須要保證數(shù)據(jù)安全、信息脫敏和隱私數(shù)據(jù)保護(hù)。
最后是AI人才浪費(fèi)的問(wèn)題,正如前文所說(shuō):由于在AI人才培養(yǎng)中,計(jì)算機(jī)學(xué)科、人工智能技術(shù)的教學(xué)未能與生物醫(yī)療、交通運(yùn)輸、工程建筑、腦科學(xué)等學(xué)科實(shí)現(xiàn)融合與交叉,造成“AI人才不懂行業(yè),行業(yè)人才不熟AI”的局面,AI人才往往變成了“計(jì)算機(jī)學(xué)科人才”而非AI產(chǎn)業(yè)人才。
針對(duì)這一問(wèn)題,借助跨學(xué)科教育培養(yǎng)新一代信息技術(shù)人才已經(jīng)成為共識(shí):2018年11月,MIT宣布在計(jì)算和AI領(lǐng)域投資10億美元,成立面向全球計(jì)算和人工智能領(lǐng)域的教育與研究的“蘇世民計(jì)算學(xué)院”,該學(xué)院以培養(yǎng)“雙學(xué)科學(xué)者”為目標(biāo),通過(guò)讓各個(gè)學(xué)科的專家對(duì)計(jì)算和AI知識(shí)的掌握程度與他們?cè)谧约旱膶I(yè)領(lǐng)域一樣熟練,從而培養(yǎng)“AI+專業(yè)學(xué)科人才”,從而保證AI人才在產(chǎn)業(yè)中可以學(xué)以致用。(作者:崔浩)
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