隨著人工智能概念持續快速升溫,世界各國都對人工智能技術的發展與產業化前景充滿了憧憬與渴望。在20日全國政協召開的雙周協商座談會上,相關領域委員和專家在表達了“不能錯過這個歷史機遇”的迫切之外,也結合我國當前發展狀況,對人工智能的發展與對策提出了建議,其中“補基礎研究短板,加強原始創新”,無疑是立足深遠又應對現實的重要一環。

陳霖院士和曹健林委員在一起交談 攝影/人民政協報記者姜貴東

“總體來看,經過多年積淀,我國在人工智能領域具備跨越趕超的重要基礎。”曹健林委員肯定了我們的趕超潛力,但長遠的“趕超”也意味著,我們要承認當下的差距,“我國在全球人工智能發展過程中做出的原創性貢獻還不多。”

“我們的優勢主要體現在應用層面,缺乏原始理論創新和重大原創成果。”這也正是當前“中興困局”的重要原因。在智能基礎理論、核心算法及關鍵設備、高端芯片等還落后于他國的情況下,如何能真正實現從趕跑、并跑到領跑的跨越?從根本上不再“受制于人”?

首先是要打好根基。曹健林提出,要強化跨學科探索研究,吸引更多的數學家、物理學家、腦認知領域科學家進入人工智能領域開展探索研究。這一建議也回應了后來發言的陳霖院士的問題:我們必須開展什么樣的人工智能基礎研究,才能使我國成為人工智能領域的真正意義上的科學強國?

曹健林說的是“要研究”。陳霖接著舉例“研究什么”:“發展新一代人工智能的核心基礎科學問題是:認知和計算的關系。”

陳霖進一步細化了認知與計算的關系,從專業層面解讀要研究的問題,“起源于特定細胞的超越腦區的全腦成像;探索建立新一代人工智能的數學基礎……”在他看來,解答好認知與計算的關系,才能奠定新一代人工智能的基礎。

做好基礎研究,加強原始創新毋庸置疑。但是如何結合我國實際,發揮各方優勢,扎實推動這項工作?徐波委員的建議是,籌建人工智能國家實驗室。

在他看來,我國人工智能基礎和應用基礎研究主要分布在大學和科研機構。這些研究工作涵蓋了許多明顯的單點優勢,但研究工作與隊伍的條塊化、碎片化、重復化現象明顯,缺乏系統性的融合與整合,在人工智能領域無法形成大型平臺、團隊和成果。

“人工智能基礎是一個突破點多、技術鏈條長、應用領域廣的充分競爭領域,構造從原始創新、算法、芯片、軟硬件到應用方案的技術和產業生態是復雜系統工程。”徐波認為,迫切需要在國家實驗室的旗幟下,前瞻性地從智能科學角度更加全面地認識人工智能未來20年的發展,系統梳理智能科技的內涵、外延和總體發展脈絡,從而打破條塊分割,“要集中力量辦大事,把握發展的主動權”。