中評社北京4月30日電／“中國有多少數學家投入到人工智能的基礎算法研究中？”日前，在上海召開的院士沙龍活動中，中國工程院院士徐匡迪等多位院士的發問引發業界共鳴，被稱為“徐匡迪之問”。
“我國人工智能領域真正搞算法的科學家鳳毛麟角。”在4月28日召開的“超聲大數據與人工智能應用與推廣大會”上，東南大學生物科學與醫學工程學院教授萬遂人表示，“徐匡迪之問”直擊我國人工智能發展的核心關鍵問題，“如果這種情況不改變，我國人工智能應用很難走向深入、也很難獲得重大成果”。
我國人工智能領域發展的現狀如何？依靠開源代碼和算法是否足夠支撐人工智能產業發展？為什麼要有自己的底層框架和核心算法？
缺少核心算法，會被“卡脖子”
“如果缺少核心算法，當碰到關鍵性問題時，還是會被人‘卡脖子’。”浙江大學應用數學研究所所長孔德興教授對科技日報記者表示，我國人工智能產業的創新能力並沒有傳說中的那樣強，事實是，產業發展過度依賴開源代碼和現有數學模型，真正屬於中國自己的東西並不多。
4個月零基礎學會人工智能、16講入門人工智能、算法線下大課……類似培訓在網絡上非常火爆，通過對於現有算法、模型的學習和訓練，成長為人工智能工程師的“短平快”可見一斑。
既然代碼是開源的，拿來用就好，為什麼還有可能被“卡脖子”？
孔德興解釋，開源代碼是可以拿過來使用，但專業性、針對性不夠，效果往往不能滿足具體任務的實際要求。以圖像識別為例，用開源代碼開發出的AI即使可以準確識別人臉，但在對醫學影像的識別上卻難以達到臨床要求。“例如對肝臟病灶的識別，由於邊界模糊、對比度低、器官黏連甚至重叠等困難，用開源代碼很難做到精准識別。在三維重構、可視化等方面難以做到精准反應真實的解剖信息，甚至會出現誤導等問題，這在醫學應用上是‘致命’的。”
“碰到專業性高的研究任務，一旦被‘卡脖子’將會是非常被動的，所以一定要有自己的算法。”孔德興說。換句話說，是否掌握核心代碼將決定未來的AI“智力大比拼”中是否擁有勝算。用開源代碼“調教”出的AI頂多是個“常人”，而要幫助AI成長為“細分領域專家”，需以數學為基礎的原始核心模型、代碼和框架創新。 |
