大數據文摘出品
作者：劉俊寰
4月26號下午3點，為慶祝清華大學建校109週年，計算機系“雲校慶”系列活動——“論道AI Open”在線上舉行。
在新一期AI Time辯論中，中國科學院張鈸院士、清華大學計算機系唐傑教授、劉知遠副教授、中國科學技術大學計算機學院李向陽教授、曠視科技聯合創始人唐文斌、搜狗公司CEO王小川一起論道了人機交互與智能的相關問題。
AlphaGo到底是如何煉成的？
AI能夠被大眾所熟知，離不開2016年3月那場與李世石的圍棋大賽。
在活動開始，張鈸院士就以AlphaGo為例，回顧了整個AlphaGo的發展歷程，從1980年日本學者福島邦彥提出卷積神經網絡，到1943年美國學者提出神經網絡模型，再到中國臺灣的黃亞傑團隊開發的圍棋程序等等，橫跨了將近80年的AI歷史。
當把目光從縱向的“時間”轉向橫向的“國家”，我們會發現，前前後後共有10個國家參與到AlphaGo的開發研究中，這也說明，一個科學成就離不開全世界科技人員的共同努力，特別是對前人研究的利用和借鑑。
其次，張鈸院士還提到，如今美國之所以能夠在人工智能領域處於領先地位，與美國開放的科技環境有很深的關係，這給中國科技發展帶來了很好的借鑑，也就是說，我們必須要進一步地開放開源，以吸引國內外的AI研究學者。
開源開放成國際趨勢，但“卡脖子”問題無法忽視
說到AI全球化的開放與共享，從人類基因組計劃到全球最大程序分享社區GitHub，再到典型UGC平臺維基百科，開放開源都是成功的關鍵。
但從GitHub的發展歷史中可以看到，2018年，GitHub被微軟以75億美元收購。當這種開源開放的環境被公司資金文化束縛，應該如何避免“卡脖子”的危機？GitHub是否存在被禁的風險？再進一步，中國是否需要發展自己的開源社區？國內的AI研究人員應該如何平衡獨立自主和開源共享？
對此李向陽教授表示，想要取得更大的科技話語權，就必須自力更生，中國應該建立起更加健康、開放、安全的開源生態，不只是AI，所有的生態都應該這樣。同時，他還提到，應該保護好領域生態，不應該把技術問題政治化。
王小川補充道，在全球化趨勢不可阻擋的當下，疫情的爆發或許能夠成為化解國際衝突的契機，中國應該抓住疫情的機會表達自己的開放性，促進技術和經濟雙向發展。
唐文斌從開放不只利己還能利他的角度展開論述，他指出，我們不能忘記問題的本質，在研究人員參與科研的過程中，不僅可以幫助自己成長，從其他國家的研究者身上學習到不同的視點和方法，也能
匯聚更多社區的力量，他以礦視開源天源為例，強調了在開源項目中合作關係的重要性，企業界和學術界不只要留住中國人才，還應該同時吸引外國人才不斷加入。AI在疫情中發揮了很大作用，但還遠遠不夠
最近，著名科技網站Science在一篇評論中提到了不少低質量論文藉著新冠由頭得以刊發的亂象。回過頭來，我們不禁要問，AI在疫情中到底發揮了怎樣的作用？
唐文斌把這個問題分解成為技術信仰和價值務實的二元問題，他提出，在這方面，我們應該先著眼於“今天”，在這個基礎上再去考慮“明天”和“後天”。他也笑稱曠視科技為“務實的未來主義者”。
王小川指出，在本次疫情中搜狗做了一些事，包括捐款捐物等，但很多不是AI參與的。但他也對AI在遠程醫療以及復工方面的貢獻提出了自己的看法，他認為，
AI應該深入基層，越是基層AI產生的智能潛力越大，藉著本次疫情，國人對AI參與看診從抗拒到慢慢接受，未來AI在醫療領域內的發展也將越來越好。張鈸院士認為，人工智能其實是有很大作為的。在本次疫情中，人工智能統計和記錄到的數據是幾十萬量級的，在未來，這些數據可以被用來做很多更深層次的分析。
比如張鈸院士提到，為什麼本次疫情中國內的死亡率比其他國家要低，這就是可以通過後續的數據分析得出量化值的一個方面，進而將這些數據作為經驗進行分享，包括將病人分為輕中重不同類別的分層分級的治療。
李向陽教授通過將技術作為推動力服務於國民經濟的做法，反向提出了本次疫情帶來的積極影響，包括迴歸家庭、技術突破等。具體來說，在控制傳染源、切斷傳染途徑、保護易感人群三個控制傳染病方面，AI都做了很多事，比如已經投入使用的
防疫機器人和配送機器人，智慧相機判斷口罩的佩戴，遠程體溫檢測系統等等。當然，這些還遠遠不夠，他還指出，在傳染病之外，AI還可用於對患者和居民的心理輔導，對遠程辦公和線上教育的聯繫，甚至是關懷弱勢群體等。
當然在這個過程中，針對AI也有不少反對的聲音，很多人認為，目前落地投入使用的很多技術都沒有擊中傳染病的命脈，對病毒病理、病毒源頭為代表的兩方面，AI的力量還沒有顯現出來。
對此李向陽教授回應道，在這些方面的應用，還需要生物化學等交叉領域的研究，AI目前已經在疫情監控、預測和溯源都有所涉足，但對於後兩者，如何做到更加精確，還需要和其他領域知識的結合。
張鈸院士直接指出，AI要在某個領域起作用，就必須要和該領域結合，單靠數據是行不通的，同時，他也再次強調了不能把技術政治化，他認為，在這兩方面我們需要靠醫學科學，但大數據在其中也能發揮很大的作用。
唐傑認為，本次疫情正在把全球的對抗過程逐步轉變為進一步地開放共享，目前他們也正在和各大醫院合作，構建醫學知識圖譜。
在線教育任重道遠
疫情帶來的另一個變化就是線上教育的興起，據學堂在線後臺統計，在二三月，註冊用戶的數量激增，但是，線上教育如何保證有效的師生互動？AI能否打破教育資源不平衡的現狀？這些也都是需要思考的問題。
李向陽教授分享到，教育的本質是立德樹人，要在線上實現這個目標，需要多種途徑共同協作實現，包括內容創新、師生互動、技術支撐。具體來說，AI在實現教育個性化方面將發揮智能潛力，除此之外，還包括了實現教育的精細化、廣泛化、敏捷化，在過程中實現在線教育和動手能力培養的互補。
王小川認為，我們需要展望未來發展新的社會基本架構，在AI新基建裡如何能夠容納更多AI和5G的服務。首先應該看國家如何把資金撥到促進未來發展的方案中，我們也應該藉機斬斷原來有慣性的推動變化。
唐文斌從遠程辦公的角度進行了分享，他指出，不管是遠程辦公還是線上教育，領導和老師很難確定員工和學生是否全身心地投入到了工作呵學習中，辦公效率自然不如線下來得高效。他還提到，工業界的很多創新想法其實是在閒聊氛圍下產生的，但是
線上不具備這樣的土壤。AI新基建遇到新問題
最後，圍繞著“新基建”的問題，對“新基建”如何解讀，應該進行產業轉型的升級還是打造AI核心技術？如何在AI新基建中如何容納更多新技術？
王小川指出，疫情推動了社會變化，加速了社會進步和技術更新，尤其是雲端技術的發展。
唐文斌分享了2015年在天貓超市某倉庫的事，他指出AI能夠在物流和生產上幫助提升工作效率，尤其是倉庫面對著大量的繁瑣工作，這便是AI大展拳腳的場地。
李向陽教授將目前AI在做的事分為了信息基礎設施、融合基礎設施、創新基礎設施三方面，他指出，AI作為新一輪產業變革的驅動力，正逐漸釋放出巨大的能量，新基建催生著新技術和新產業的應用，反過來，AI也通過新基建得以發展，因此，圍繞AI基礎的新基建顯得十分重要。
張鈸院士指出，今天為止所談的內容，包括AI的重要性、作用和影響等方面，這些都是在說AI潛在的可能性而不是現在的作用。在國家層面，AI研究和AI應用肯定應該兩手抓，但是
對於高校來說，AI研究應該是重點對象。他還補充道，目前的AI主要解決的是結構化問題，嚴格來說，這應該是自動化和信息化領域的問題，而第三代AI應該著眼在非結構環境下的不確定問題解決上，我們可以說，很多問題都有待解決，很多應用也都還處於初級階段。儘管如此，AI對國家和行業的影響和重要性自是不言而喻，但這也必須建立在開放的環境條件下。
