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    人工智能:從“作坊式”走向“工業化”新時代

  • 發表日期:2021-12-17 【 【打印】【關閉】
  •   編者按:對于普通人來說,人工智能是一個既熟悉而又神秘的詞。在我國“十四五”規劃中,多次提到要推動人工智能產業發展。當前產業現狀如何?正在走向何方?哪些領域最有可能取得突破?帶著這些問題,記者采訪了中國科學院自動化研究所所長徐波。

     

        人工智能創新不斷 “一體兩翼”快速發展 

      人民網:當前,人工智能技術創新不斷,應用層出不窮。它究竟走到了哪一步?能否談談您是如何看待我國人工智能技術發展現狀的? 

      徐波:人工智能是一個高度交叉復合、快速發展的領域。如果要對其發展現狀作一個全面概括,可以從人工智能 “一體兩翼”構成來著手分析。

      其中“一翼”是指人工智能的基礎理論。人工智能快速發展無疑受益于大數據和大算力發展,但基礎還是15年前深度學習基礎理論和方法的突破。人工智能越發展,其計算、生物、數學、材料、心理學和社會學等交叉復合特性就越明顯。我國人工智能高水平論文發表數量已經位居世界一二,人工智能基礎研究發展態勢良好,已經成為人工智能基礎研究大國。但成為人工智能基礎研究強國,還需要在需求牽引下,按照問題導向繼續弘揚“十年磨一劍”的科學家專注精神。

      另外“一翼”就是人工智能的應用。人工智能具有無所不在的廣闊應用場景,技術落地需要和工業制造、農業發展、醫療制藥、社會治理等領域深度結合。我國有市場、人才、規模、數據等方面的優勢,在應用方面走得比較快,對各行業的滲透深度和廣度前所未有,具有世界上獨一無二的優勢,已經走在世界發展最前列。

      人工智能中間非常關鍵的“一體”,指的是人工智能的基礎軟硬件,包括芯片、算法、軟件硬件協同、開源框架、應用開發接口等等。它作為一個橋梁,把人工智能基礎研究成果和場景應用廣泛地結合在一起。目前,我們的基礎軟硬件研發已經從“可用”走到基本“好用”的階段,發展了自主可控的人工智能基礎軟硬件生態。

      人民網:產業應用是技術發展中很重要的部分。您認為我國要發展人工智能產業,占領關鍵技術高地,未來的突破口在哪里? 

      徐波:隨著我國新一代人工智能的發展,人工智能應用呈現出遍地開花的良好發展態勢。但人工智能落地中,也碰到很多問題,例如對數據質量要求高、缺乏相應標準、落地周期長成本高、人才昂貴等。

      我認為可以從這幾方面尋找突破口。

      首先是復合型人才的培養。智能社會發展過程中需要培養一批既懂行業需求流程、又懂人工智能的專業人才。人工智能還完全沒有發展到可以通過調幾個參數就能上線替代部分人工作的水平。其中行業數據的獲取、清洗和加工,以及如何按照業務需求建立相應的應用模型都需要一些這樣的復合型人才支撐。

      其次要降低人工智能的應用門檻?,F在按照專用人工智能技術發展的應用,在很多時候發現還不如用個人更省成本。所以,如何從專用型的人工智能,逐步向更具泛化能力的人工智能技術發展,是一個重要的技術突破口,也是未來5-10年人工智能技術發展的主流。

      這個過程中,從推動產業發展的角度選擇一些超級場景對于牽引人工智能應用發展非常關鍵。例如,自動駕駛會是人工智能在單一領域里最大的產業場景,也是汽車工業發展的必爭之地。類似的還有人工智能+醫療,也是一個特別大的場景。中國有四百萬醫生、全世界最大的臨床海量醫療數據,最適合人工智能去發揮智能化優勢。所以,要選擇一些這樣的超級場景,作為推動人工智能進步的突破口。

     

      加快原始創新策源 努力占據制高點 

      人民網:中科院自動化所作為我國“國家戰略科技力量”的重要組成部分,“十四五”期間在人工智能領域的研究和應用方面,有哪些相應的目標和計劃? 

      徐波:我們按照“兩加快一努力”要求,加快原始創新策源和關鍵核心技術突破,努力占據人工智能科技創新制高點。

      中國科學院自動化研究所始終關注人工智能中長遠發展布局。十年前在深度學習剛剛開始應用于語音、圖像并產生技術突破時,我們意識到感知類人工智能應用將逐漸由產業界為主導,于是開始布局更前瞻性的類腦智能,推動人工智能和腦科學的交叉研究實現,并與科學院神經所成立腦科學與智能技術交叉研究中心。目前這個方向已經成為研究所三大主力研究方向,相信在下一代人工智能發展中也將扮演重要角色。

      人工智能想要在經濟發展、社會治理、大工程系統等復雜問題的決策中發揮作用,需要人工智能與復雜系統進行交叉融合,這也是人工智能從感知、認知走向決策的必然發展趨勢。因此,研究所進一步布局了可自主進化智能方向,研究建模人、環境和機器之間的演化、合作和競爭等關系,并通過交互提升人和機器對環境的認識和認知。這項技術可廣泛應用于大量復雜問題的智能輔助決策。

      這兒要重點談一下我們最近研發的“紫東太初”多模態大模型。這是基于我們多年基礎積累形成的面向關鍵技術攻關的研究方向。我們人類對世界的認識天然是多模態的。舉個例子,我說“貓”這個字,你馬上腦子里能想到貓的圖片、貓叫的聲音、貓的文字。我們大腦里面把貓有關的聲音、圖像和文字關聯在一起,共同組成了“貓”這樣一個語義。這個語義是跨模態存在的。模擬人的多模態認知特點,自動化所推出了全球首個千億參數的三模態大模型“紫東太初”,把圖像、文本和語音結合起來,它采用了多層次、多任務、自監督、預訓練的學習方式,不僅可以實現跨模態理解,還能實現跨模態生成。這是我們在已有多個很好技術積累基礎上,通過多模態把人工智能眾多方向加以融合創新的研究成果,服務于產業和國民經濟主戰場。

      人民網:在人工智能創新鏈中,科研院所在扮演怎樣的角色?自動化所又是如何面向國民經濟主戰場,為我國人工智能產業鏈發展賦能? 

      徐波:人工智能包括智能和智能化。智能即智能科學內涵、基礎理論和模型算法等,智能化則是智能與各個領域行業的結合。研究所發展規劃一方面要承擔主責主業,大力探索智能本身。同時,需要考慮智能怎么去和社會、和企業、和政府合作,政產學研結合,面向國民經濟主戰場,為人工智能產業鏈發展賦能。無論從科研還是產業化,我們始終秉持在低潮時堅守、在高潮時冷靜的理念,努力成為默默的開拓者和引領者。

      六年前,人工智能落地應用剛剛萌芽,基于人工智能自身發展特點,研究所及時推出了“離崗創業”制度,鼓勵已在智能應用領域深耕多年的團隊進行轉化。制度實施以來,已經誕生了在工業視覺、融媒體、生物特征識別等垂直行業里多家有影響力的企業。離崗創業,這是一種人工智能技術轉化1.0版本形式。

      作為一種賦能千行百業的技術,我們不能止步于此。我們正在探索人工智能技術轉化的2.0版。2.0核心就是要利用研究所力量,以核心創新為抓手,以構建創新生態為目標,做一個大的人工智能平臺。如上所述,目前人工智能存在落地周期、成本、人才等問題,同時國產基礎軟硬件從基本“好用”到非?!昂糜谩?,都需要協同各方力量共同努力。

      為了解決這一行業痛點,今年5月,中國科學院自動化研究所、華為技術有限公司、武漢東湖高新區管委會簽署《人工智能技術開發合作備忘錄》,三方共同籌建武漢多模態大模型人工智能平臺。該平臺以自動化所的“紫東太初”大模型為核心,以全國產的昇騰AI基礎軟硬件為底座(包含昇騰AI處理器、異構計算架構CANN和全場景AI框架昇思MindSpore等),通過合作支撐當地產業實現智能升級。大模型、大底座、大數據形成了一個天然的合作模式,來為各個行業賦能。這是我們技術轉化2.0的一個開始的初步嘗試。

     

      打破應用門檻 解決人工智能“落地難”痛點 

      人民網:您如何看待這個平臺的未來發展? 

      徐波:這是人工智能向更加通用化方向邁出的重要一步。以前的人工智能是屬于“作坊式”的。想要做一個應用,需要從算法開始進行開發,類似于我們常說的“重復造輪子”。多模態大模型人工智能平臺,是人工智能從“作坊式”向“工業化”轉型升級的一次重要探索。通過對多模態大模型人工智能平臺的持續研發、應用、優化、升級等,大大降低應用門檻和對應用人才要求,同時推動全自主可控軟硬件體系的形成。

      這個過程中大模型技術持續創新研發是我們的主責主業。例如現在計算量還比較大、成本和能耗也比較大,未來大模型在現有基礎上還會有很多突破。需要我們不斷融合類腦等智能新機制,使得大模型的運營成本越來越低,越來越好用。

      目前,我們也正在同步研究大模型基礎上蒸餾出小模型技術,這也非常重要。對于不想上云的,或者是應用場景不那么復雜的,其實并不需要用到大模型。因為大模型的參數特別多,使用成本非常高。這個時候,就可以用大模型中蒸餾出一個小模型,小到可能只有幾兆的大小,不但降低成本,而且實現從通用向專用的進一步優化。

      打個比方來說,大模型類似于一個知識非常淵博的老師,他學了無數多的數據,但是如果從事一件具體的工作,就不需要那么淵博的知識,這時候,我們可以根據需求,自動蒸餾出一個小模型,教出一個小徒弟來做這項工作。

      人工智能要邁上工業化階段,必須要滿足以下幾個條件,批量化,成本低,易訪問,輕能耗以及最大程度的開源開放。未來,“云端的大模型+末端小模型”很可能會成為人工智能應用的重要模式。

      人民網:這個平臺,目前是否有一些成功的應用? 

      徐波:我們已經有一些應用,效果很好。以前解決不了或者解決不好的現在有了全新的技術手段。

      我們在智慧媒體方面做了一些探索。和頭部視頻網站合作,針對其海量的短視頻、電影和電視劇,做到了跨模態內容的檢索。比如輸入一段文字,就能定位到視頻中的某一個片段;可以根據電視劇的簡介自動生成1分鐘的視頻摘要;還可以指定某個特定演員出現的場景、某件事的前因后果等內容進行“跳播”。

      工業視聽覺已經進行了應用嘗試。過去,人工智能在工業領域的應用是一個痛點,因為樣本非常少,而且很多時候數據是多模態的。比如發動機的質檢,往往是靠老師傅們“聽”出來的。用人工智能怎么做呢?我們把各種各樣的工業缺陷數據混合在一起,首先讓機器進行模型自學,應用的時候只需要給兩個樣本,就可以達到很高的質檢精度。這方面我們已經實驗過了,原來可能需要一萬個樣本才能做到90%以上的識別率,現在只要用幾個或幾十個樣本,精度就能達到90%,大幅降低了人工智能的應用門檻。

      另外一個應用案例是具像化的教學,可以在打手語的同時生成對應圖片,輔助學生理解,更好地達到教學目的。

      類似的應用還有很多,只靠自動化所一家單位去落地,會錯失大量的助推產業升級的機會,也會比較慢,所以一定要在推廣模式上創新,吸引更多的人、更多的機構來實踐,來應用。我剛才說的“2.0”就是這個意思?,F在我們自己先做一些樣例出來,然后進一步完善模型,通過標準化、流程化等一系列手段,將門檻降下來。未來越多人用,這個模型就會越完善,也越好用。

      近期,自動化所聯合大學、產業界等在積極推進 “多模態人工智能產業聯盟”的建設,這個聯盟的成立就是為了讓產學研各界都能更好的應用我們創新的成果,并基于這些成果再去推廣、完善。12月18日即將在武漢舉行的“2021東湖國際人工智能高峰論壇”上,我們也會就推動人工智能通用化、技術應用國產化和參會嘉賓進行進一步的探討與合作。

      人民網:多年來您在研究人工智能的過程中,有沒有覺得它的發展速度超越了您的想象? 

      徐波:有句話說,“大多數人高估了他們一年所能做的事情,卻低估了他們十年所能做的事情?!?/font>

      這句話來描述人工智能的發展也很適用。它的影響是潛移默化的。目前人工智能落地碰到一些困難,但過了十年以后回頭來看,人工智能的發展速度會比你原來想象的要快。

      目前,全世界很多優秀的人在研究人工智能,每個人都從不同的角度攻克其中一塊磚,最終合力去建立起一座人工智能的高樓大廈。人工智能的發展非常激動人心。

      這里的每一塊磚可能就是一個很小的研究或者應用領域,它們正在以飛快的速度不斷迭代和突破。人工智能研究離終極目標還有很遠的距離,但人類正在朝著它光明前景的快速道上大步前進,并看到沿途一路風景。

     

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