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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如果要总结2023年的科技产业大事件,人工智能几乎可算贯穿全年的主线之一。
从去年年底GPT-3通用语言大模型出现“智慧涌现”,到今年年初ChatGPT高调出圈;从如火如荼的“千模大战”,到“所有业务都值得用人工智能再做一遍”;从英伟达市值一飞冲天,再到OpenAI的人事变动大戏……
不过,在过去数十年的大部分时间里,这条AI赛道上没有IPO的锣声和花团锦簇,有的只是漫长的荆棘之路。
对中国AI人来说,更是如此。由于错过了上世纪50年代世界人工智能的第一波高潮,中国人工智能界没有明斯基、麦卡锡、司马贺、费根鲍姆、辛顿这样的权威学者,但从上世纪70年代起,我们迎头追赶,以相对有限的资源投入,不仅在符号主义人工智能的研究上取得了世界级的成果,也赶上了神经网络研究的热潮,逐步追到今天世界第二的位置。
这个过程中,一件大事是国家“863”计划。在上世纪90年代全球人工智能跌入低谷的转折时刻,“863-306”主题通过持续投入,在高性能计算机、智能接口、智能应用等方面取得一批重大科研成果,为我国培养了一大批进入国际高技术前沿的计算机人才,也成为曙光、汉王、中科星图、科大讯飞、寒武纪等一大批高技术公司的源头。
近期出版的《中国人工智能简史(第1卷)》,通过大量对当事人的对话,以中国计算机学会的人工智能和模式识别委员会,以及中国人工智能学会的部分人员为主线,系统梳理了从1979年到1993年中国人工智能发展早期的源流,为今天希望了解和投身人工智能领域的朋友们提供了一张不可多得的地图。
本文是科工力量对《中国人工智能简史(第1卷)》作者之一、雷锋网创始人林军的对话实录。
科工力量: “人工智能”如今不仅成为科技界热词,甚至已经深入到普通人的日常生活中,成为检验一个国家科技发展的试金石,中国也成为这个新赛道的重要参与者。您当初是怎么萌生要撰写一部《中国人工智能简史》的想法的?
林军:高文老师在序言里也提到了,那是2018年的元旦,我在美国圣地亚哥白沙滩陪女儿度假,突然接到老师的视频电话。他说,有个关于《中国人工智能史》的PPT,想问问我的意见。
我听着听着,发现画风不对,原来他是想忽悠我来写。我头脑一发热,就答应了。
几周之后,我回到国内,跟高文老师在办公室面谈。高老师给了一个思路,以中国计算机学会的人工智能和模式识别委员会,以及中国人工智能学会的部分人员为主线,展开我们的访谈。
中国计算机学会(CCF)是一级学会,其人工智能和模式识别专委会是相当于其他学会的二级学会,具有较大的影响力。而中国人工智能学会(AAI)起初并不是一个纯粹的搞人工智能的学会,其中还包含了很多社科和哲学等领域的学者,这一定程度上导致他们与计算机科学为主的学会之间某种程度的不契合。随着时间的推移,中国人工智能学会也逐渐转向更专注于自然科学和工程领域的方向。
以这两大学会的人员和发展为线索,在一定程度上能够反映中国人工智能领域的发展历程,当然,也不完全涵盖所有对人工智能领域有重要贡献的学者和机构。
然后我就去了一趟东北,拜访了中国自然语言领域的重要老师、哈工大的老系主任王开铸,还到吉林大学找了王湘浩的学生刘大有等人。回来后开始构思和准备写作。
但是这本书的出版经历的时间比较长,也有点曲折,首先因为我当时正在集中精力写《沸腾新10年》,到了2020年,又出现疫情影响,再叠加当时人工智能话题在舆论圈不是热点了,出版社也不太热心,就把出版进度给耽搁了。但是访谈一直在推进。
到了2022年底,ChatGPT又火了,我们就加快进度,在2023年先出版第一卷。目前,第二卷写了一半多,第三卷写了30%,我们想争取春节前把第二卷写完,到明年7月能把第三卷写完。
科工力量: 去年年底以来,通用大模型进展迅猛,国际上有谷歌、微软这样的大公司不断引领创新,国内企业也积极跟进,人工智能的江湖前途未定、精彩纷呈。这会不会影响到你们第三卷的写作?
林军:我们这三本书的逻辑设计是,第一卷写学术起源,厘清中国人工智能的源头在哪,开山立派的宗师是谁;第二卷是开枝散叶,更多写教育家的故事,这一阶段正值全球人工智能低谷,各位宗师们开始传弟子,这些学生现在大都是各大高校的系主任、各大科研院所的所长、各个体系的带头人;第三卷我们认为应该写继往开来,谈一些人工智能产业化的进展,因为2008年之后互联网崛起,开始有算法推荐引擎、有机器视觉、有自动驾驶等产业应用。
2021年我们的写作一度停顿,原因之一就是发现这一系列写作有点难以收尾。
当时,虽然语音、语义、机器,安防、自动驾驶等各种各样的应用场景都已经衍生出来,但它只是大家对 AI的产业化过程中比较前沿的一些应用的投入,在资本市场上也有一定的高估和泡沫。
本来我们不知道该怎么结尾,总不能写一部产业史,最后写到行业一地鸡毛,到2022年下半年GPT出现了,我们就可以把结尾落到GPT大模型带来的新的产业化。同时,这两年人工智能发展很快,我们会再写一个面向未来的篇章。
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本文仅代表作者个人观点。
- 责任编辑: 史岱君 
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