Artificial intelligence leads
so-called 4th Industrial Revolution
來源:科技日报
對話德國人工智慧研究中心波爾特博士
以深度學習,自我升級為主要特徵的人工智慧,有望將人類各方面智慧拓展到極限,從而在各領域做到極致。
人工智慧的研發在全球如火如荼,自2015年年以來,各發達國家都將人工智慧,列為本國高科技發展策略重點,一場人工智慧全球競賽已拉開帷幕。
記者就國際人工智慧的發展情況,做了專題採訪,幫助我們在這一關鍵領域知己知彼。
人工智慧的研發在全球如火如荼,自2015年年以來,各發達國家都將人工智慧,列為本國高科技發展策略重點,一場人工智慧全球競賽已拉開帷幕。
記者就國際人工智慧的發展情況,做了專題採訪,幫助我們在這一關鍵領域知己知彼。
美中兩國都將人工智慧視為,確保未來經濟和軍事優勢的關鍵技術,並投入了巨資,這場科技競賽不亞於當年美蘇兩國的太空競賽,有人稱其為新的技術「冷戰」。
在這場全球人工智慧競賽中,德國的戰略如何?與中美有何不同?目前取得了哪些進展?帶著這些問題,記者近日參加了在柏林舉行的一場對話會,聆聽了德國人工智慧研究中心(DFKI)負責人之一的達米安·波爾特博士的解答。
在這場全球人工智慧競賽中,德國的戰略如何?與中美有何不同?目前取得了哪些進展?帶著這些問題,記者近日參加了在柏林舉行的一場對話會,聆聽了德國人工智慧研究中心(DFKI)負責人之一的達米安·波爾特博士的解答。
「工業4.0」平台人工智慧平台
波爾特是DFKI所屬的深度學習能力中心主任,長期從事多媒體分析和資料採掘研究,曾獲麥肯錫商業技術獎和谷歌研究獎。DFKI是德國首個以公私合作夥伴關係(PPP)模式,建立的大研究中心,分佈在凱撒斯勞滕、薩爾布呂肯、不萊梅、柏林等地,主要負責應用性基礎研究,產品功能及樣品開發,提供專利方案等。
波爾特介紹,2013年德國政府提出的「工業4.0」策略,就涵蓋了人工智慧。「工業4.0」策略著重在製造業等領域,利用網際網路、人工智慧技術,將人與機器,機器與機器連線起來,實現智慧化操作和智慧化生產。
之後,在聯邦教研部的倡導下成立的「工業4.0」平台,將研究機構,大學和企業的研發力量,集中到一個平台上,大大推進了人工智慧在這個平台下的開發和應用。聯邦政府為這個平台前期投資了2億歐元,並帶動了工業界和民間的投資。
之後,在聯邦教研部的倡導下成立的「工業4.0」平台,將研究機構,大學和企業的研發力量,集中到一個平台上,大大推進了人工智慧在這個平台下的開發和應用。聯邦政府為這個平台前期投資了2億歐元,並帶動了工業界和民間的投資。
人工智慧與認知系統,會學習的機器密切關聯。因此,2017年年9月,聯邦教研部又啟動了一個稱為「學習系統」的人工智慧平台,這是繼「工業4.0」平台之後,德國政府推出的第二個以數位化為主題的研發平台。
這項計劃是透過開發和應用「學習系統」,使未來的工作和生產更加靈活和節省資源,提高工作效率和生活品質,促進經濟,交通和能源供應等領域的可持續發展。
聯邦教研部部長萬卡表示:「我們必須從新的角度來思考人工智慧,它就像」工業4.0「一樣,將帶來深刻的變化,在德國起到系統性的推動作用」。
這項計劃是透過開發和應用「學習系統」,使未來的工作和生產更加靈活和節省資源,提高工作效率和生活品質,促進經濟,交通和能源供應等領域的可持續發展。
聯邦教研部部長萬卡表示:「我們必須從新的角度來思考人工智慧,它就像」工業4.0「一樣,將帶來深刻的變化,在德國起到系統性的推動作用」。
投資力度不夠發展模式不同
德國新一屆政府在其組閣檔案中,曾6次提到人工智慧,足以顯示重視程度。
但與美、中相比,目前德國的投資力度還遠遠不夠,政府在專案上的投資僅數億歐元。而中國政府在2107年出台了詳細的人工智慧發展規劃,將投入數十億美元。
在企業界,美國的Big Five(微軟、谷歌、蘋果、臉書和亞馬遜)和中國的BAT ,阿里巴巴和騰訊),投資人工智慧的研發費用約為200億-300億美元。
但與美、中相比,目前德國的投資力度還遠遠不夠,政府在專案上的投資僅數億歐元。而中國政府在2107年出台了詳細的人工智慧發展規劃,將投入數十億美元。
在企業界,美國的Big Five(微軟、谷歌、蘋果、臉書和亞馬遜)和中國的BAT ,阿里巴巴和騰訊),投資人工智慧的研發費用約為200億-300億美元。
波爾特博士介紹,德國除了投資力度不夠的外,與美、中兩國明顯不同的還有發展模式。美、中兩國在網際網路技術方面具有優勢,Big Five和BAT都是網路巨頭,以其IT和網路優勢帶動人工智慧發展。
而德國的優勢是高階機械製造業,即便是在DFKI這樣的人工智慧研究機構,很多科研人員也是來自機械工程系。他們可以做出很像樣的硬體,但在軟體開發和應用方面略顯遲鈍。
而德國的優勢是高階機械製造業,即便是在DFKI這樣的人工智慧研究機構,很多科研人員也是來自機械工程系。他們可以做出很像樣的硬體,但在軟體開發和應用方面略顯遲鈍。
缺乏風險資本注重隱私保護
無論是Big Five還是BAT,都有很大的市場和盈利,因此這些巨頭有充足的風險資本,可以投資到研發人工智慧的初創企業。而德國企業雖然技術和產品品質高,但缺乏風險資本,而且德國人的天性不善於冒險。
德國許多人工智慧初創企業資金不足,不得已而紛紛被美國或其他國家收購。再有人才的流失,也是德國未來發展人工智慧面臨的最大風險。
德國許多人工智慧初創企業資金不足,不得已而紛紛被美國或其他國家收購。再有人才的流失,也是德國未來發展人工智慧面臨的最大風險。
中國由於人口多,資料量大,加上資料獲取相對容易,對基於大數據的人工智慧應用開發,就相對有利。而德國資料量少,對個人隱私和資料保護的法規較嚴,因此,在一定程度上限制了人工智慧產品的開發和應用,但在某種程度上也減少了人工智慧可能帶來的潛在危害。
波爾特博士稱,德國與美、中在發展人工智慧方面,還有很多其他差 異,例如,美、中都重視人工智慧,未來在軍事領域的應用,美國防部高階研究計劃局(DARPA)就有很多人工智慧研究專案,但德國沒有相關專案。
德國人工智慧的研發重點是工業、交通、醫療和能源領域,還有人工智慧對隱私,法律和道德影響方面的研究,關注新技術的兩面性和制定法律框架,這是德國擅長的。
德國在這場全球人工智慧競賽中,正在扮演越來越重要的角色,德、法兩國已決定建立人工智慧聯合研發中心,進一步增強歐盟在人工智慧領域的競爭力。
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