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科技部等六部门联合印发了《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》,随后科技部又公布了《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》。
理由:“人工智能”是一个很热门的研究方向,预示着一个巨大的产业市场,人民群众基于朴素认知对“人工智能”抱有美好愿景。然而实际情况是否如此,需要有严肃的媒体节目以相对客观的角度向公众说明相关信息。

一篇关于人工智能时评的读后感,主要提及:
1, 补充时评中提到的十大应用场景之外的应用场景
2, 关于人工智能在生产端大规模应用的过程和影响的推演
3, 人工智能在生活端基础设施的形态设想
4, 人工智能基础研究值得关注的方向

【读书】一篇关于人工智能时评的读后感

1,除了通知中提到的十大应用场景之外,我觉得人工智能在未来养老看护上的应用场景值得关注,如智能外骨骼或辅助设备,智能看护机器人或设备设施等。

2,传统工业场景中,业主其实并不缺少人工智能应用的思路,基于行业认知和生产过程,他们其实最清楚哪些环节和位置最适合进行人工智能改造,但是这样的改造需求往往很科幻,需要了解人工智能技术的人用技术语言进行重构,另外现有的技术并不一定能够支持这些需求有效实现。了解实际需求,把科幻落地成科学,是目前人工智能行业一个非常大的痛点。

3,接上条,假设 2 的痛点已经完美解决,那必将是一次社会生产力跨越式进步, 然而社会生产力进步必须配套合适的生产关系和分配制度,若三者错配,可能会造成新的(剧烈的)社会矛盾。应组织研究社会、经济和法律等社会学科的科学家重点进行相关研究,提前做好事实调研、逻辑推演和理论准备。(在这里有很多有趣讨论和探讨,比如说杨安泽提出的 UBI 方案及其变种)

4,大规模应用人工智能所需的基础设施除了西数东算这样基于集中大规模算力 和高速通信网络的云计算结构之外,个人或个体运算单元也应该得到足够的重视。因为个体产生的数据全部上网,既不隐私,也不环保。在算力和算法达到要求时候,应让这些个体数据主体留在本地,有选择的上网;另外,一些本地设备和应用需要的运算和存储,云计算也很难满足(比如由于通信上的物理极限导致网络延迟),所以个人运算单元就是必不可少的基础设备。类比于目前相对普及的 PC 或手机等终端,个人计算单元的算力至少要是它们的数十倍或百倍以上,才

能满足未来的计算需求。这样的设备即使摩尔定律一直有效,也不太可能完全小型化,它的形态很值得探讨。一个比较有趣的想法是个人计算单元可以和智能驾驶的新能源汽车有机结合起来。

5,基于上述推演,人工智能的基础研究有三个非常值得关注的方向:一是安全, 二是系统应用,三是底层算法。

5.1 ,安全包含两个方面,一是 safety ,人工智能大规模参与甚至取代人类进行社会生产,原有的安全边界肯定要发生剧烈变化,相关流程守则规范都需要研究;二是 security ,人工智能大规模应用到关键或敏感领域,必然面临各式各样的潜在威胁和攻击,由于人工智能本身也可以成为攻击的工具,所以相关防御工作很值得关注;此外值得一提的是人工智能的伦理研究,比如人工智能本身没有危险,但是它的应用会对社会公平、公开和公正等方面产生影响, 从而造成安全风险。

5.2 ,系统应用是指运行人工智能的计算机和网络系统技术的开发。人工智能是一种高算力、密集通讯、频繁储存的技术应用,且对能源、散热和系统健壮性也有很高要求。某些算法在实验室也许有成果,但是在工程上却很难实现经济应用。在硬件上进行研究突破将是很好的探索方向。

5.3 ,底层算法区别于 5.2,是实现智能效果的核心因素。目前的人工智能算法虽然经过大几十年的发展,屡有重大突破,但底层逻辑仍然是通过数学手段拟合现实世界,输出结果仍然是一种“概率”。概率代表了某种程度上的不确定性,然而现实生活中很多场景需要高度的确定性才能运作,因此底层算法仍然需要不断研究。此外从国家安全的角度考虑,某些底层算法也需要一定程度上的重构和保密,避免被更强算力,更先进算法直接暴力拟合。