专家：整合资源 发展人工智能技术

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核心提示:Alpha Go机器人和韩国棋手李世石之间的“人机大战”被称为“人工智能发展的里程碑事件”。专家和业内人士认为，“Alpha Go”的“深度学习”和“神经网络”等算法可能在未来的生产和生活领域发挥重要作用。

新华社记者王赢

沈阳Alpha Go机器人和韩国选手李世石之间的人机大战被称为人工智能发展的里程碑。专家和业内人士认为，Alpha Go的深度学习神经网络等算法在未来的生产和生活领域可能会发挥重要作用。

人工智能时代越来越近

专家指出，我国在人工智能各个分支领域的研究成果较多，但实际应用较少，科研项目较多，但横向合作较少，模仿追赶较多，创新引领较少。建议进一步整合资源，根据未来的行业趋势进行深入研究和重新布局，抓住人工智能的红利。

人机战争用人工智能打败了人类棋手。中国科学院自动化研究所研究员、复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃坦言，Alpha Go短短几年的研发是一个重要的技术突破，标志着人类已经迎来了一个以机器人和人工智能为核心的新的it智能技术和智能产业的新时代。

中国机器人产业联盟(China Robot Industry Alliance)主席曲道魁认为，竞争的结果并不重要，人机大战表明，人工智能已经达到了从“机器”到“人类”的实质性转折点。随着计算能力、网络、大数据、感知系统等技术的发展，人工智能已经从计算智能和感知智能转变为认知智能，具有更丰富的判断、思考和学习能力。人工智能时代离我们越来越近了。

专家认为，人工智能包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等分支技术，在未来的生产和生活中可以广泛应用于各个领域。

王飞跃表示，Alpha Go的深度学习算法可以快速搜索和优化问题的处理，这意味着在未来，整个系统、整个工厂甚至整个城市的决策优化问题可以用Alpha的思想来解决，软件定义的系统、工厂和城市将成为现实，大数据将真正成为原材料，数字体验、案例和预览将成为生产力，计算实验和计算优化将成为管理的新常态。

同时，人工智能的发展机遇和挑战并存。曲道魁认为，人工智能的发展还需要考虑技术的双刃剑作用。一方面，我们必须加快进程，让技术更好地为人类服务；另一方面，为了避免技术的负面影响以及人工智能是否会失控，我们还应该考虑它给社会伦理和法律带来的挑战。

中国科学院沈阳自动化研究所研究员郑泽宇表示，人工智能的安全性是一个新课题。从开发者的角度来看，他们不太考虑产品安全，以免降低研发进度。然而，能够学习人类情感的机器人是否会产生情感或做人类指令以外的事情，需要由相关安全专家进行评估。

人工智能的发展面临多重挑战

人工智能正在迅速发展并被广泛应用。然而，中国的相关概念和技术与国外仍有一定差距，其发展面临多重挑战。

东北大学人工智能与机器人研究所所长吴承东表示，经过搜索，可以发现中国人在人工智能领域写了很多文章，但在专利和产品方面落后于外国。

转化成就需要大量的时间和金钱。目前的评价机制不鼓励研究者这样做，也没有企业参与成果转化的良性机制。吴承东说道。

此外，人工智能是一门跨学科的学科，涉及认知、生物学、社会伦理、图像识别、语音处理等多个分支。目前国内有很多研究团队，但由于缺乏整合，往往互不相同，很难共享和充分利用研究成果。

我做图像处理，不太注意其他事情，也不与其他研究小组交流。可能做核心算法的研究小组有了新的发现，所以我们只能知道其他人什么时候完成它并看到由公众开发的论文。郑泽宇说，人工智能的各个小组需要相互交流，但现在已经不多了。

吴承东认为，许多人工智能技术需要研究10年、20年，每个人都可以组成一个梯队，取得巨大的成就。然而，在中国，大多数项目在三到五年内完成，许多成果是阶段性的，没有得到有效的推广。

中国科学院沈阳自动化研究所机器人国家重点实验室研究员杨聪认为，目前我国原创性创新并不多，主要原因是自主创新意识和能力还不够，目前的科研体制、试错机制和科研经费的使用在一定程度上限制了研究者的创造力。

杨聪认为，我们的图像处理、视觉和语音处理并不比外国差，有些技术甚至领先于其他国家，但在基础研究方面存在问题，例如机器人的关键部件和照相机成像芯片。基础研究和应用基础研究需要加强。

加强关键领域人工智能的研究与开发

专家指出，人机大战为中国人工智能的发展敲响了警钟。无论是在国家层面还是企业层面，都必须抓住机遇，根据未来的行业趋势进行深入研究和重新布局。我希望政府进一步支持企业加强行业基础研究，整合资源，重点解决智能汽车、智能医疗等领域的关键问题，在智能革命中获得更多机器人红利。

专家建议:

集中资源解决关键领域的关键问题。Alpha Go的开发公司Deepmind宣布将进一步探索人工智能在医疗、机器人和手机领域的应用。在与伦敦皇家自由医院的试点合作中，deepmind health开发了一个名为streams的软件，它可以帮助临床医生更快地检查医疗结果并优化患者的治疗计划。

建议从国家层面引入大型科研支撑计划和科研创新计划，进行顶层规划，组织专门团队重点攻关和重点领域突破。

打破R&D垄断，开放市场，鼓励公众参与人工智能技术创新。建议部分人工智能项目的研发应通过国家项目审批和市场招标的方式进行，同时应建立一个人工智能基础平台，专注于大型服务器的开放使用，以鼓励公众在此平台上进行实验和创新，充分调动企业和科研人员的积极性，充分鼓励创新。

加强科技成果转化，加强企业与科研院所的合作。研究人员表示，政府应积极引导中央企业和国有企业与高校和科研机构密切合作，各司其职，共同完成科技成果转化的最后一程，并进一步加强科研机构的专利保护。