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林军:中国人工智能界曾争论,走日本路线还是走美国路线
最后更新: 2024-05-09 03:36:01科工力量:国外人工智能拥有先发优势和生态优势。之前AlphaGo出圈,当下ChatGPT出圈,加上英伟达的GPU芯片、cuda工具链、TensorFlow和PyTorch的主流ai框架,大量的开发者,强势的英语语料,还有成熟的资本和融资环境,共同构成了一个具有先发优势的强势ai生态。面对这样的情况,中国的企业应该怎么应对?
林军:这要看我们怎么定义“中国企业”。如果所谓“中国企业”是在中国创立,只用中国原创技术,做中国本土业务的企业,那这样的讨论可能没什么必要。但是如果谈论的是中国人主导的,拥有全球业务的企业,那是有很多变化和讨论空间的。
我举个简单例子,《数据安全法》出台后,字节跳动正在推动数据跨境流动“第一案”。这件事情的背景是,国内的视频内容比美国量大得多,生态丰富程度也比美国强得多,抖音的数据量10倍于Tik Tok,字节跳动因此希望能够以国内数据为材料,以不受限制的国外算力来训练人工智能大模型。
其实美国的顶级科技企业也一样,像英伟达这样的算力提供者,也有很强的冲动在中国市场销售产品。这是一个很有意思的话题,美国的巨头们也正在面临一个国家立场和自身价值观的冲突问题,因为他们要做全球生意,特别是要支持全球化。
像可口可乐、惠普、IBM、微软、谷歌、Facebook、英伟达等等这些全球巨头,都是曾经超越了国家之间的冲突,业务遍布全球,美国本土生意只占20%-30%,中国巨大的市场在这里摆着,他们想放弃也放弃不了。
在这个问题上我是乐观的,只要我们愿意坚持开放和交流,以中国人的勤劳和智慧,必能将全世界资源为我所用。
科工力量:大模型需要那么多算力,它有明显的基础设施特征,边际成本是递减的,有很强的规模效应。国外的发展现状是,由跨国巨头或者巨头联盟来提供这样一个公共基础设施,供全球使用,作为中国来说,是否需要新型举国体制才能与之抗衡?
林军:超级计算机和算力网络无疑是国家关键的基础建设,其重要性甚至可以比肩核武器。
中国可能的确还没有能力率先造出这件“核武器”,但是我们有可能在别人造出核武器的情况下,跟随造出核武器,只要有交流和信息的传递,就不可能阻断技术的扩散。
高文老师领衔鹏城实验室,从一开始就围绕为华为提供算力基础设施这项使命来建设。它是一个结合科研目标和产业转化为导向的实验室,这是一种新的机制,传统的大学可能更多围绕科研目标,而鹏城实验室同时面向产业,有自己的工程化管理能力,集中了全国和全球最好的人才,可以说是“新型举国体制”的一个代表。
鹏城实验室主任高文院士
科工力量:中国人工智能发展有高端人才不足的短板,同时拥有大批优秀的年轻人,如何看待这个局面?对有志于投身人工智能领域的年轻人,您有什么建议?
林军:第一,在人工智能方面,中国拥有全世界最好的高等教育人才批量培养体系;第二,中国缺少大师,这是两个事实。
顺便一提,美国方面和我们相反,他们有大师成长的体系,但是在人才大批量培养方面不行。
这是有历史渊源的,世界人工智能在这波起势前,曾经两起两落,中国的人工智能发展是在第二波人工智能浪潮开始的时候起步的,所以天生就比世界水平晚了一个周期,这也是我们现在缺乏大师的原因。
但是中国在应用层面拥有独一无二的人才培养机制,现在还拥有全球独一无二的丰富应用场景。2016年前后,中国出现了机器视觉(CV)四小龙,为什么它们首先出现在中国,而没有出现在美国呢?机器视觉落地往往是算法有了,需要针对特定场景进行具体的工程化适配调参,在这件事情上,美国的人力成本很高,而1979年以来,中国培养出了一批基础比较扎实,擅长解决场景问题的人才,落地场景也更丰富。
未来在计算机领域,算力越来越成为核心资源,而算法将在商业上成为新的驱动力。所以,中国人工智能的业者如果想有所作为的话,我的建议是,选定算力或者算法方向,年轻的时候到海外走走,见见世面,在海外获得一定成就之后回国发展,这仍然是一个快捷高效的路径。
科工力量:这本书的写作过程中有没有一些遗憾?
林军:我们想说一个挺感伤的事情。在这本书的对话和编辑出版过程中,就有一些前辈老先生离开了我们。在中国科技史上,通过我们这次小小的努力,留下了一些先行者的珍贵史料。
附
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《简史》编写过程中逝世的(老)先生们
董振东
著名中文信息处理专家、知网发明人。2019年2月逝世。
第十五章“306 渐入佳境”中提及在机器翻译中的相关贡献。
Thomas Huang
华人计算机视觉泰斗,桃李满天下。2020年4月逝世。
在第六章“计算机视觉青出于蓝”中有专门一节。
刘叙华
中国人工智能研究领域开拓者、吉林大学教授。1994年脑出血进入植物人状态。2020年5月逝世。
第一章“符号主义与数学家”中提及刘叙华作为王湘浩的主要助手对早期AI的推动。
边肇祺
模式识别先驱、《模式识别》教材编著者。2021年3月逝世。
第三章讲模式识别和第七章讲清华AI研究均有提及。
许孔时
计算机软件科学家,中国科学院软件研究所创所所长。2021年9月逝世。
第一章“中国的达特茅斯会议”中提及许孔时为1979年吉林大学CCF会议的小组成员;第五章“计算理论的春天和计算语言学兴起”中提及许孔时对马希文的帮助。
俞士汶
计算语言学先驱、北京大学计算语言所前所长。2021年11月逝世。
第五章“计算理论的春天和计算语言学兴起”中提及在马希文出国后主持计算语言所的工作。
刘开瑛
著名自然语言处理领域学者,山西大学教授。2022年3月逝世。
第五章“计算理论的春天和计算语言学兴起”中提及。
李三立
中国工程院院士、清华大学计算机系原系主任,我国微机结构学术带头人。2022年3月逝世。
第七章“清华大学的人工智能研究”中提及在早期清华人工智能建设中起的作用。
孙剑
2022年6月逝世。
在第六章“计算机视觉青出于蓝”中提到郑南宁的时候顺带提了孙剑。
刘倬
中国机器翻译开山鼻祖,NLP先行者。2022年9月逝世。
第五章“计算理论的春天和计算语言学兴起”中提及。
杨叔子
机械工程专家、教育家、华中科技大学前校长。2022年11月逝世。
在第九章“机器人的曲折向前”中有提到杨叔子作为学术带头人对华中工学院(华中科技大学)机器人领域的贡献。
涂序彦
自动控制和人工智能领域著名科学家、中国人工智能学科的主要奠基人,中国人工智能学会前理事长。2023年3月逝世。
第二章“中国人工智能学会的筹备”和第四章“专家系统的井喷”中均提到涂序彦的相关工作和在早期人工智能研究者群体中的突出位置。
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