謹防受制于人的歷史在智能時代重演

2019年06月20日 09:33:26
來源: 中國科學報 作者: 趙廣立

  最近一段時間,我國部分技術受制于人的局面引起人工智能(AI)領域人士的擔憂:架構于開源深度學習平臺發展起來的AI技術產業,會不會再次陷入“缺芯少魂”的境地?

  中國科學院大學一位教授曾在接受采訪時表示,國內無論學術圈還是產業界都某種程度踏進了“拿來主義”的怪圈:盲目跟隨研究熱點,缺少對人工智能的基礎理論、基礎模型、基礎算法、基礎工具等方面的研究與開發,經得起時間考驗的工作較少。相應的,這導致我們在相關的AI應用研發過程中對外高度依賴。

  以深度學習框架為例。處于硬件層和應用層之間的深度學習框架平臺,相當于AI時代的操作系統和編譯系統,其向上可以作為圖像分割、文本分類等各種應用的入口,向下可以用于定義硬件功能和角色,發揮著承上啟下的作用。然而,我國開源深度學習平臺主要控制在國外巨頭手中。在科研領域,谷歌的TensorFlow、臉書的PyTorch等開源平臺已經占據壟斷地位;在產業界,近90%的國內開發者都在使用國外開源平臺,其中半數以上使用的是谷歌TensorFlow。

  此外,這些科技巨頭還將開源深度學習平臺與自身的云計算服務結合,在加強數據運算能力的同時持續增強用戶黏性,以培養開發者依托其平臺開展AI相關開發的習慣。更值得一提的是,國外企業以“開源深度學習平臺+AI芯片”的模式,正構建起智能時代的“Wintel”式生態——如谷歌自研的機器學習芯片TPU與TensorFlow深度融合,讓AI計算和開發更加高效的同時,也設置了越來越高的生態門檻。

  反觀國內,具備完全自主知識產權的開源深度學習平臺,目前只有一棵獨苗——百度的飛槳(PaddlePaddle)。而且,即便飛槳平臺在技術上具備了與國外平臺比拼的實力,但由于推出時間較晚,其在市場占有率和社區資料豐富度方面,仍難以與國外平臺抗衡。換言之,單憑一家企業之力趕超,有相當大的難度。

  目前,學術界和產業界對使用國外平臺問題的認識還不足。但從AI發展的形勢來看,今后AI應用仍將主要基于開源深度學習平臺開發和運行。開源深度學習平臺不可控,意味著我們在智能時代也會面臨失去核心技術主導權、規則制定權等巨大風險。

  也就是說,在人工智能的新時代,我們可能面臨從芯片到操作系統和應用的一整套技術和產業體系再次被國外控制的局面,讓信息化時代受制于“Wintel”的歷史重演。

  因此,政府決策部門應通過政策引導、設立專項、開展競賽等方式,鼓勵國內芯片、軟件算法、硬件等企業、科研機構、開源社區和廣大開發者,基于我國自主可控的開源深度學習平臺進行應用創新;同時應注意到AI技術不僅僅是一項軟件技術,AI芯片等硬件也扮演著智能時代的重要角色。因此,建議飛槳平臺應以開放共贏心態擴大與我國AI芯片廠商合作,共同突破核心技術,建立起國產AI軟硬件技術的“統一戰線”,更好地為我國AI產業服務。

  總之,在芯片、操作系統等很多方面,我們確實需要下定決心,攻堅克難,自力更生。因為一旦核心技術受制于人,就有被人“釜底抽薪”的威脅。所以,我們要有“寶劍鋒從磨礪出,梅花香自苦寒來”的定力,逐漸在AI領域形成一批擁有自主知識產權的核心技術和產業,把發展的主動權牢牢掌握在自己手中。只有這樣,不管是“狼來了”還是“狼走了”,才能泰然自若、從容應對。

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網站編輯 - 孫思清
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