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【兼職】神秘崗位正在向你招手， 敢來麼？
本文轉載自：科技導報， 文： 傑瑞·卡普蘭
最近， 人工智慧（AI）研究不斷取得新突破， 幾乎每週都有新型的應用出現， 從智慧化網路攻擊檢測到如何説明顧客挑選合適時裝等， 將給人們的生活、工作和娛樂方式帶來深刻影響。 然而， 仍有公眾對人工智慧存在認識上的誤解， 需要予以澄清。 特別是政策制定者們在人工智慧技術革新的推動、管理等方面將發揮重要作用， 更應避免一些誤解。
01
對人工智慧認識的誤區
隨著人工智慧技術的不斷發展， 人類製造的機器正在變得越來越智慧， 它不斷掌握新技能， 能力越來越強大。 因此很多人擔心， 在不久的將來， 人工智慧很有可能威脅到人類的“統治”地位。
其實， 這種觀點存在誤區。 他們將最近人工智慧領域的創新進展， 理解為AI已經取得能夠複製人類智慧的飛躍式發展。 對於人工智慧進展更恰當的理解應該是人類在資訊處理能力方面的提升。 當前， 所有人工智慧應用的共性是發現龐大資料集中的各種微妙模式， 而這一過程被稱作機器學習。 當然， 資料種類千差萬別， 它們可能是行車記錄儀的位元組流、數以百萬計的電腦圍棋遊戲、數位化X光片， 也可能是龐大的人工翻譯檔等。 但我們應明白， 這遠未達到複製人類洞察能力的程度。
關係型數據庫給我們提供了結構化資訊（主要以二維表形式呈現）的組織和分析方式。 同樣， 新型的機器學習技術， 使我們能夠對非結構化資料進行組織和分析。 這本身是一項重大的科技進步， 再加上資訊採集和傳輸龐大資料能力的大大提升， 其潛在影響是巨大的， 未來幾十年， 這種影響還會繼續擴大。
對於這種即將到來的技術進步， 人們會很自然地問道：人工智慧對於國內或國際間的競爭和商業會產生何種影響？有些國家領導人已經在對新型“軍備競賽”發出警告。 比如， 最近俄羅斯總統普京在一次講話中提到：“誰可領導人工智慧的發展， 誰就可成為世界的統治者。 ”這聽起來有點誇張，
顯然， 美國已經搶先一步。 當前很多人工智慧的重大進展源於美國， 美國在人工智慧教育專案上發展快速， 同時， 各個行業也都在致力於將這項新技術應用到自身業務中去。 不過， 這種優勢很有可能是短暫的。
首先， 這種新技術並非憑空而來， 而是在軟體工程技術基礎上的創新， 就像分散式運算技術或電腦動畫製作技術一樣， 都是基於原有資訊技術的綜合集成與創新發展。 因此， 隨著各種工具的不斷完善， 人們可以很方便地開發、部署各類應用， 從而降低投資成本。
另外， 人工智慧並不依賴某些“保密”技術，
回顧歷史， 我們可以看到， 即使在需要特定設施（如超潔淨車間）或豐富實踐經驗的資訊技術領域， 其他國家也在快速趕上美國， 這些領域包括高密度積體電路和平板顯示器等。 在人工智慧方面，獲取自然資源或專業材料已不成競爭障礙。
再次，新型人工智慧應用的首要價值在於資料，而不是演算法。人工智慧研究人員通常認為，在機器學習方面，資料越多越有利。解決某個特定問題的方法也許有很多，但對大量相關資料的採集總是不可或缺的，而且資料越“整潔”越好。資料集規模越大，訓練結果就會越精確、越好用。當你將機器學習看作模式發現的過程，就會很容易理解這一點了。掌握的實例越多，在資料集中區分噪音和漸行變弱的信號也會更為容易。
02
中國發展人工智慧的優勢
中國在人工智慧領域可能具備顯著且持久的優勢。比如：在中國，有更多的資料用於實現和優化各類有價值的應用，並且採集、分享這些資料的障礙很少。此外，政府具有更強大的推動創新應用的組織動員能力。
1）中國產生的資料量大。眾所周知，相比於世界上其他國家，中國有更多的人口，這會直接或間接生成大量資料，而且隨著中國工業化、城鎮化和網路化的提高，這種優勢還會繼續增加。在美國，穀歌等公司研發了很多基於文字指令或口頭語言進行控制的新產品。通過用機器學習演算法對大量英語文本和語音訊息進行分析，能夠大大提高應用程式的指令接受範圍和精確度。在美國約有2億人使用短信發送服務，占美國總人口的60%（不同於中國，美國人很少發語音訊息）。在中國，僅微信就有超過6.5億的活躍用戶，而微信還只是諸多常用消息業務中的其中之一。騰訊擁有的可用資料量高達穀歌的3倍多，因此在研發可直接理解書面和口頭自然語言的應用方面，明顯比穀歌更具優勢（穀歌僅占美國2/3的市場）。
中國人口是美國的4倍多，中國在這方面將獲得的優勢不僅僅體現在人們從手機和電腦上發送的文本信息量。實際上，人們的很多活動都將產生大量資料。共用單車使用資料、生日派對快照、診斷用醫療掃描、汽車事故資料、銀行存取款、農田衛星圖像等，所有這些資料都將推動人工智慧應用的發展。
2）中國有著對個人資料共用的文化認同。相比於許多其他國家，中國擁有的另一個長期優勢是對個人資料共用的文化認同。在美國和歐洲，法律嚴格限制對個人資訊的採集，限制個人資料的保留時間，並對資料共用人員作出嚴格限定。的確，這有助保護個人隱私，但同時也限制了通過機器學習構建人工智慧應用的技術創新活動。比如，在美國，個人醫療資訊為個人所有，未經許可，不可被雇主、保險公司，甚至自己的家人共用使用。這在人工智慧診斷研究方面構成巨大障礙，因為研究人員很難或無法獲得足夠資料，開展演算法研究。另外，這也給對潛在恐怖分子的追蹤（這也是美國重要的人工智慧研究領域之一）帶來重重困難，因為美國政府明確禁止在美國境內採集或追蹤個人資訊，除非有法庭指令，而獲得該指令並非易事。
即使在美國政府內部，不同部門之間也是嚴格限制資料共用的。比如，除非在極特定的情況下，負責助學貸款的政府機構不可查看個人納稅申報單。美國非法移民可以在公立學校上學，不用擔心被驅逐出境，因為美國聯邦法規定，學校不可以從移民署官員那裡查詢學生的公民身份。
3）中國的政治結構適於開展那些在其他國家難以或無法開展的“重大實驗專案”。比如，在各類道路和高速公路上開闢出專用通道之前，無人駕駛汽車的諸多經濟優勢，無法完全實現。在人類司機和自動駕駛共存的道路上，安全跟車距離等參數要求只能保持在較低水準，以適應人類司機較慢的反應時間及其他局限性。現在，一條高速公路處於最大通行量時（即各車連續按限速行進），由於安全距離的限制，在任何時間點實際只有約15%的路面被汽車佔用。而如果從政策上為無人駕駛汽車專門開闢出道路，即禁止人工司機在某個車道或道路駕駛，安全車距就有可能大為縮短，這樣在高峰時刻，有望使現有道路容量提高3倍以上。
在多數西方國家，要想達成政治共識，不讓人工司機在某些道路或城市行駛，幾乎是不可能的。但是，中國的規劃管理相比更為集中，因此更容易指定特定空間開展重大實驗專案。例如，上海以西的蕪湖市有望成為世界上首個開闢人工司機禁行的全自動駕駛道路的城市，在美國這種舉動是不可想像的。
在這種模式下，中國可以針對重點領域開展更大型、更長期的投資，比如中國當前正在大力發展高鐵和太陽能，中國也可以將某些城市指定為特定技術的“卓越中心”。例如，美麗的山城貴陽被選為大資料、雲計算和技術型初創公司的聚集中心，產業的要素聚集效應有力促進了大資料產業的快速發展。
03
對中國發展人工智慧的建議
隨著對新型人工智慧技術的深入瞭解，中國政府正處於加速人工智慧發展的關鍵時期。中國政府或許可以增加投入或啟動新計畫，從以下幾個方面促進這項重大技術的發展。
1）在實用人工智慧工具和相關培訓方面加大投入。開發出實用的軟體工具和開展初級人工智慧工程師培訓計畫，對於未來人工智慧產業的發展將發揮重要作用。在未來5~10年，我們有可能看到類似HTML網站開發所經歷的轉型。起初，HTML網站開發需要熟練程式師的參與，如今得益于易用工具和網站主機服務，HTML網站開發的門檻已大大降低。當前，中國有多家世界級人工智慧研究中心（如清華大學），政府可以鼓勵中文人工智慧軟體工具的開發，並在全國各技術院校設立指導課程。另外，相關線上教育培訓也可並行開展。
2）制定國家資料保護策略。應認識到資料是一項重要戰略資產，需要收集、保護和使用，而不僅將焦點聚集在軟體研發上。通常，我們總是在瞭解其用處後才去保存資料。相反，為了推進人工智慧發展，重要的一點是，要將資料更多地視作一項自然資源加以保護，以備將來之需。廣泛收集越多可用的資料，基於該資料開發出來的人工智慧應用會越實用。
4）開展公共基礎設施優化改造，加快某些人工智慧應用的部署。在許多地區，人工智慧價值的充分發揮，取決於對現有公共空間或設施的建設。比如，行人可能不願意與送貨機器人共用人行道，這就會限制送貨機器人的發展與使用，因此有必要為這些機器人指定專用通道；再比如，要求送貨機器人在出行高峰時間的擁擠空間（如，火車站等）完成自主導航，或者要求機器人操作適用于人眼和人手操作的購票機器，不僅可能影響公眾的日常活動，而且無疑將大大增加其功能設計的複雜性，並且限制了這些機器人的使用。未來，城市中高層建築可能需要配置獨立的自動機器入口，包括配置有標準無線協定的專用電梯，以方便這些智慧化機器很方便地進出電梯並到達目的地。
人工智慧的發展確實將在未來國際戰略優勢對比中扮演重要角色，但更重要的是它將成為一種通用型經濟力量。人工智慧終將像汽油發動機、個人電腦、無線網路和智慧手機等發明一樣具有實用價值，並被廣泛使用。各國技術競爭也將促進該項技術向更有利於惠澤全人類、增加人類財富和減少貧困，並為個人提供新發展機會的方向發展。在此過程中，採取切實可行的戰略路徑，對於創造中國人工智慧的美好未來將發揮重要作用。
作者簡介：傑瑞·卡普蘭，美國斯坦福大學福裡曼·斯普利全球研究所客座教授，暢銷書《人工智慧時代》作者。
作者授權翻譯：李修全
（責任編輯 王麗娜）
注：本文發表在2017年第24期《科技導報》，歡迎關注。本文部分圖片來自互聯網，版權事宜未及落實，歡迎圖片作者與我們聯繫稿酬事宜。
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在人工智慧方面，獲取自然資源或專業材料已不成競爭障礙。再次，新型人工智慧應用的首要價值在於資料，而不是演算法。人工智慧研究人員通常認為，在機器學習方面，資料越多越有利。解決某個特定問題的方法也許有很多，但對大量相關資料的採集總是不可或缺的，而且資料越“整潔”越好。資料集規模越大，訓練結果就會越精確、越好用。當你將機器學習看作模式發現的過程，就會很容易理解這一點了。掌握的實例越多，在資料集中區分噪音和漸行變弱的信號也會更為容易。
02
中國發展人工智慧的優勢
中國在人工智慧領域可能具備顯著且持久的優勢。比如：在中國，有更多的資料用於實現和優化各類有價值的應用，並且採集、分享這些資料的障礙很少。此外，政府具有更強大的推動創新應用的組織動員能力。
1）中國產生的資料量大。眾所周知，相比於世界上其他國家，中國有更多的人口，這會直接或間接生成大量資料，而且隨著中國工業化、城鎮化和網路化的提高，這種優勢還會繼續增加。在美國，穀歌等公司研發了很多基於文字指令或口頭語言進行控制的新產品。通過用機器學習演算法對大量英語文本和語音訊息進行分析，能夠大大提高應用程式的指令接受範圍和精確度。在美國約有2億人使用短信發送服務，占美國總人口的60%（不同於中國，美國人很少發語音訊息）。在中國，僅微信就有超過6.5億的活躍用戶，而微信還只是諸多常用消息業務中的其中之一。騰訊擁有的可用資料量高達穀歌的3倍多，因此在研發可直接理解書面和口頭自然語言的應用方面，明顯比穀歌更具優勢（穀歌僅占美國2/3的市場）。
中國人口是美國的4倍多，中國在這方面將獲得的優勢不僅僅體現在人們從手機和電腦上發送的文本信息量。實際上，人們的很多活動都將產生大量資料。共用單車使用資料、生日派對快照、診斷用醫療掃描、汽車事故資料、銀行存取款、農田衛星圖像等，所有這些資料都將推動人工智慧應用的發展。
2）中國有著對個人資料共用的文化認同。相比於許多其他國家，中國擁有的另一個長期優勢是對個人資料共用的文化認同。在美國和歐洲，法律嚴格限制對個人資訊的採集，限制個人資料的保留時間，並對資料共用人員作出嚴格限定。的確，這有助保護個人隱私，但同時也限制了通過機器學習構建人工智慧應用的技術創新活動。比如，在美國，個人醫療資訊為個人所有，未經許可，不可被雇主、保險公司，甚至自己的家人共用使用。這在人工智慧診斷研究方面構成巨大障礙，因為研究人員很難或無法獲得足夠資料，開展演算法研究。另外，這也給對潛在恐怖分子的追蹤（這也是美國重要的人工智慧研究領域之一）帶來重重困難，因為美國政府明確禁止在美國境內採集或追蹤個人資訊，除非有法庭指令，而獲得該指令並非易事。
即使在美國政府內部，不同部門之間也是嚴格限制資料共用的。比如，除非在極特定的情況下，負責助學貸款的政府機構不可查看個人納稅申報單。美國非法移民可以在公立學校上學，不用擔心被驅逐出境，因為美國聯邦法規定，學校不可以從移民署官員那裡查詢學生的公民身份。
3）中國的政治結構適於開展那些在其他國家難以或無法開展的“重大實驗專案”。比如，在各類道路和高速公路上開闢出專用通道之前，無人駕駛汽車的諸多經濟優勢，無法完全實現。在人類司機和自動駕駛共存的道路上，安全跟車距離等參數要求只能保持在較低水準，以適應人類司機較慢的反應時間及其他局限性。現在，一條高速公路處於最大通行量時（即各車連續按限速行進），由於安全距離的限制，在任何時間點實際只有約15%的路面被汽車佔用。而如果從政策上為無人駕駛汽車專門開闢出道路，即禁止人工司機在某個車道或道路駕駛，安全車距就有可能大為縮短，這樣在高峰時刻，有望使現有道路容量提高3倍以上。
在多數西方國家，要想達成政治共識，不讓人工司機在某些道路或城市行駛，幾乎是不可能的。但是，中國的規劃管理相比更為集中，因此更容易指定特定空間開展重大實驗專案。例如，上海以西的蕪湖市有望成為世界上首個開闢人工司機禁行的全自動駕駛道路的城市，在美國這種舉動是不可想像的。
在這種模式下，中國可以針對重點領域開展更大型、更長期的投資，比如中國當前正在大力發展高鐵和太陽能，中國也可以將某些城市指定為特定技術的“卓越中心”。例如，美麗的山城貴陽被選為大資料、雲計算和技術型初創公司的聚集中心，產業的要素聚集效應有力促進了大資料產業的快速發展。
03
對中國發展人工智慧的建議
隨著對新型人工智慧技術的深入瞭解，中國政府正處於加速人工智慧發展的關鍵時期。中國政府或許可以增加投入或啟動新計畫，從以下幾個方面促進這項重大技術的發展。
1）在實用人工智慧工具和相關培訓方面加大投入。開發出實用的軟體工具和開展初級人工智慧工程師培訓計畫，對於未來人工智慧產業的發展將發揮重要作用。在未來5~10年，我們有可能看到類似HTML網站開發所經歷的轉型。起初，HTML網站開發需要熟練程式師的參與，如今得益于易用工具和網站主機服務，HTML網站開發的門檻已大大降低。當前，中國有多家世界級人工智慧研究中心（如清華大學），政府可以鼓勵中文人工智慧軟體工具的開發，並在全國各技術院校設立指導課程。另外，相關線上教育培訓也可並行開展。
2）制定國家資料保護策略。應認識到資料是一項重要戰略資產，需要收集、保護和使用，而不僅將焦點聚集在軟體研發上。通常，我們總是在瞭解其用處後才去保存資料。相反，為了推進人工智慧發展，重要的一點是，要將資料更多地視作一項自然資源加以保護，以備將來之需。廣泛收集越多可用的資料，基於該資料開發出來的人工智慧應用會越實用。
4）開展公共基礎設施優化改造，加快某些人工智慧應用的部署。在許多地區，人工智慧價值的充分發揮，取決於對現有公共空間或設施的建設。比如，行人可能不願意與送貨機器人共用人行道，這就會限制送貨機器人的發展與使用，因此有必要為這些機器人指定專用通道；再比如，要求送貨機器人在出行高峰時間的擁擠空間（如，火車站等）完成自主導航，或者要求機器人操作適用于人眼和人手操作的購票機器，不僅可能影響公眾的日常活動，而且無疑將大大增加其功能設計的複雜性，並且限制了這些機器人的使用。未來，城市中高層建築可能需要配置獨立的自動機器入口，包括配置有標準無線協定的專用電梯，以方便這些智慧化機器很方便地進出電梯並到達目的地。
人工智慧的發展確實將在未來國際戰略優勢對比中扮演重要角色，但更重要的是它將成為一種通用型經濟力量。人工智慧終將像汽油發動機、個人電腦、無線網路和智慧手機等發明一樣具有實用價值，並被廣泛使用。各國技術競爭也將促進該項技術向更有利於惠澤全人類、增加人類財富和減少貧困，並為個人提供新發展機會的方向發展。在此過程中，採取切實可行的戰略路徑，對於創造中國人工智慧的美好未來將發揮重要作用。
作者簡介：傑瑞·卡普蘭，美國斯坦福大學福裡曼·斯普利全球研究所客座教授，暢銷書《人工智慧時代》作者。
作者授權翻譯：李修全
（責任編輯 王麗娜）
注：本文發表在2017年第24期《科技導報》，歡迎關注。本文部分圖片來自互聯網，版權事宜未及落實，歡迎圖片作者與我們聯繫稿酬事宜。
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