“如果缺少核心算法，當(dāng)碰到關(guān)鍵性問題時(shí)，還是會(huì)被人‘卡脖子’?！闭憬髮W(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)研究所所長孔德興教授對(duì)科技日?qǐng)?bào)記者表示，我國人工智能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力并沒有傳說中的那樣強(qiáng)，事實(shí)是，產(chǎn)業(yè)發(fā)展過度依賴開源代碼和現(xiàn)有數(shù)學(xué)模型，真正屬于中國自己的東西并不多。

    4個(gè)月零基礎(chǔ)學(xué)會(huì)人工智能、16講入門人工智能、算法線下大課……類似培訓(xùn)在網(wǎng)絡(luò)上非?；鸨?，通過對(duì)于現(xiàn)有算法、模型的學(xué)習(xí)和訓(xùn)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，為什么還有可能被“卡脖子”？

    孔德興解釋，開源代碼是可以拿過來使用，但專業(yè)性、針對(duì)性不夠，效果往往不能滿足具體任務(wù)的實(shí)際要求。以圖像識(shí)別為例，用開源代碼開發(fā)出的AI即使可以準(zhǔn)確識(shí)別人臉，但在對(duì)醫(yī)學(xué)影像的識(shí)別上卻難以達(dá)到臨床要求。 “例如對(duì)肝臟病灶的識(shí)別，由于邊界模糊、對(duì)比度低、器官黏連甚至重疊等困難，用開源代碼很難做到精準(zhǔn)識(shí)別。在三維重構(gòu)、可視化等方面難以做到精準(zhǔn)反應(yīng)真實(shí)的解剖信息，甚至?xí)霈F(xiàn)誤導(dǎo)等問題，這在醫(yī)學(xué)應(yīng)用上是‘致命’的?！?

    “碰到專業(yè)性高的研究任務(wù)，一旦被‘卡脖子’將會(huì)是非常被動(dòng)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(diào)教”出的AI頂多是個(gè)“常人”，而要幫助AI成長為“細(xì)分領(lǐng)域?qū)＜摇保枰詳?shù)學(xué)為基礎(chǔ)的原始核心模型、代碼和框架創(chuàng)新。

    有算法之“根”才能撐起產(chǎn)業(yè)“繁茂”

    所謂“樹大根深”，人工智能的發(fā)展也是同樣道理，越在底層深深扎下根基，越能夠發(fā)展出強(qiáng)大的產(chǎn)業(yè)。

    那么，借助開源代碼，“半路出家”的AI產(chǎn)業(yè)為什么會(huì)難以為繼？

    孔德興解釋說，在獲得同樣數(shù)據(jù)的前提下，以開源代碼運(yùn)行，AI深度學(xué)習(xí)之后或許能輸出結(jié)果，但由于訓(xùn)練框架固定、算法限制，當(dāng)用戶進(jìn)行具體的實(shí)際應(yīng)用時(shí)，將很難達(dá)到所期望的結(jié)果，而且難以修改、完善、優(yōu)化算法。

    “如果從底層算法做起，那么整個(gè)數(shù)學(xué)模型、整個(gè)算法設(shè)計(jì)、整個(gè)模擬訓(xùn)練‘一脈相承’，不僅可以協(xié)同優(yōu)化，而且可以根據(jù)需求隨時(shí)修改，從而真正解決實(shí)際問題。”孔德興說，基礎(chǔ)算法往往是指研究共性問題的算法，它涉及到基礎(chǔ)數(shù)學(xué)理論、高性能數(shù)值計(jì)算等學(xué)科，可以應(yīng)用到多種實(shí)際問題中；而針對(duì)性強(qiáng)的應(yīng)用算法往往會(huì)應(yīng)用到具體問題所涉及的“具體知識(shí)、先驗(yàn)信息”，從而更好地解決實(shí)際應(yīng)用問題。

    “基礎(chǔ)算法和應(yīng)用算法都很重要，擁有基礎(chǔ)算法將更有助于應(yīng)用算法的豐富與深入?！笨椎屡d說，AI要應(yīng)對(duì)的現(xiàn)實(shí)生活是復(fù)雜、多變的，當(dāng)能夠“應(yīng)對(duì)自如”時(shí)，才能夠促成產(chǎn)業(yè)的“繁茂”。

    呼吁三方協(xié)力讓數(shù)學(xué)不再置身事外

    “一方面是政策引導(dǎo)，其實(shí)國家已經(jīng)在加大這方面的扶持，例如科研基金上的設(shè)置等?！贬槍?duì)如何解決“徐匡迪之問”反映出來的問題，孔德興認(rèn)為，第二方面是行業(yè)企業(yè)在進(jìn)行科技創(chuàng)新時(shí)，應(yīng)有意識(shí)將數(shù)學(xué)學(xué)者納入進(jìn)來。

    “如果通過算法的開發(fā)，最終產(chǎn)品落地了，企業(yè)應(yīng)該將算法開發(fā)時(shí)的數(shù)學(xué)學(xué)者納入到成果分享中來。”孔德興說，社會(huì)目前對(duì)于數(shù)學(xué)科學(xué)等“軟實(shí)力”的認(rèn)可程度不足，行業(yè)或法規(guī)層面應(yīng)該做好數(shù)學(xué)研究成果的產(chǎn)權(quán)保護(hù)工作。

    “第三方面，數(shù)學(xué)家本身應(yīng)該積極參與到人工智能發(fā)展的浪潮里?！笨椎屡d呼吁，AI的未來發(fā)展需要數(shù)學(xué)家深度參與。由于目前仍處于“弱人工智能”時(shí)代（可以說是數(shù)據(jù)智能時(shí)代），AI的實(shí)現(xiàn)主要是依賴計(jì)算機(jī)的巨大算力和巨大的存儲(chǔ)能力，底層算法的問題或許并不突出，但在未來的發(fā)展，AI將可能融入邏輯、思維等智慧的內(nèi)容，這些都需要數(shù)學(xué)科學(xué)的原始創(chuàng)新，有大量的基礎(chǔ)問題亟待數(shù)學(xué)家攻克。

    算法的進(jìn)階一定是來源于“原創(chuàng)者”，而不是“跟隨者”。孔德興說：“實(shí)際上深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用已遇到了天花板，我們需要新的數(shù)學(xué)技術(shù)（如部分依賴邏輯、部分依賴數(shù)據(jù)的‘聰明算法’），讓計(jì)算機(jī)變得聰明起來。這些工作都需要數(shù)學(xué)家的參與。”