美國會丟失人工智能科技高地嗎_風聞

2021年5月，美國國會指派、有谷歌前CEO埃裏克·施密特和美國前國防部副部長羅伯特·沃克領導的人工智能事務國家安全專門委員會發表了長篇報告，指出美國在硬件、算法、人才方面領先，中國在應用、整合、數據方面領先。報告認為，美國的算法領先在5-10年內會被中國趕上，但美國在總體上還略微領先。

9月12日，委員會發表了競爭力研究特別報告，再次強調美國的人工智能優勢正在迅速消失。

美國的擔心是有道理的。

人工智能還是野蠻生長的領域。各種應用搞得熱火朝天，但缺乏統一、嚴格的理論框架，理論嚴重落後於實踐。最大的問題是難以分析、預測、設計系統的性能，使得人工智能的決策難以理解，難以信任。“阿爾法狗1.0”和2.0在與人類棋手大戰的時候，都走出一些匪夷所思的步子。事後分析好像是好棋，又説不出好在哪裏，更是想不出什麼思路能走出這樣的步子。這只是下棋，看不懂棋路不是大問題。要是人工智能用於國家核導彈自動發射控制，也給你來幾步人類看不懂的反應，那問題就大了。

在缺乏理論指導的情況下，算法成為各家的“手工藝”。手工藝不可怕，可以在大量實踐中精益求精，很多工業技術（包括尖端科技）都有這樣只可意會不可言傳的手工藝成份，事實上成為技術壁壘的重要部份。

問題是，人工智能的最大量實踐是在中國，不是在美國。在美國和西方眼裏，中國的人工智能就是用於大數據人羣監控的，這是意識形態偏見。中國的人工智能應用正在野蠻生長中，頭條、抖音的推送就是人工智能，這只是冰山一角。形成商業利益後，人工智能不再是純學術或者純政府行為，具有強勁的自我增殖能力，不僅引發更多的應用，也推動算法的發展。

在美國，人工智能應用依然主要由軍方拉動，商業人工智能缺乏自我發展的動力。美國試圖把私營資本拉入人工智能競賽，但風險較大、沒有明確的盈利前景，私人資本沒有理由加入。華爾街能承受風險，但風險大，回報還慢，這就沒有幹勁了。這是美國各種“公私合作”設想的共同問題。

片面依靠軍方拉動正是蘇聯科技發展的問題根源，大力依靠民用需求拉動則是美國的成功經驗。有意思的是，美國在走蘇聯的路，而中國在走美國的路。

所以施密特-沃克報告清楚地看到，中國將迅速趕上美國的算法優勢，如果不是在理論框架上首先突破的話。

理論突破需要人才，但美國人工智能人才是否領先中國，是一個一言難盡的問題。如果把具有中國血統和教育的人統統排除，美國人工智能人才圈大概立刻坍塌一半。同時，中國人工智能在大量實踐中，中國人工智能教育、科研、人才形成良性互動，中國人工智能人才趕上美國不是夢。

有意思的是硬件。中國還在先進芯片困境中，美國對英偉達和AMD高端芯片對中國禁運，就是衝着人工智能來的。但這些芯片在本質上是圖形處理芯片，並行處理能力恰好與人工智能運算的要求符合，但本身未必是為人工智能優化的。

中國芯片在闖關中，一方面是7nm、2nm等更高集成度的硬技術，另一方面是在專用芯片方面實現架構突破。中國超算就是通過精巧的架構設計，在較低的硬件技術水平上實現世界領先。尤其重要的是，這樣的架構突破需要在實踐中得到思路，在實踐中檢驗成效。

在現在，中國還在大量採用來自美國的算法成果，硬件上也對美國有依賴，但歷史上有過先例：要是在總體實踐上掉隊，核心技術的領先並不保證持續領先。

在40年代，英國與德國同時發明噴氣式發動機，德國搶先一步，首先將Me262投入使用，但英國緊隨其後，只是因為戰爭大局已定，就不急於將格洛斯特“流星”戰鬥機投入實戰了。但羅爾斯-羅伊斯的“尼恩”渦噴在40年代末代表最先進技術，蘇聯引進後，用於米格-15，從此蘇聯航空科技一騎絕塵。

發動機是航空科技的核心。蘇聯戰鬥機借用英國技術起飛後，在大量實踐中迅速將“尼恩”改進為克里莫夫VK-1，以後克里莫夫和留裏卡一起，成為蘇聯戰鬥機發動機的哼哈二將，羅爾斯-羅伊斯也在進步，但英國戰鬥機再也沒有趕上過。

另外，人工智能現在一根筋搞大數據學習，是存在“數據困境”的，尤其是工業應用。要使得人工智能有效、準確，需要大量歷史數據；但產品一直在轉換，大同小異但畢竟不一樣。等訓練出來了，也該轉產了。繞了一大圈又回來了當然很好，但這是可遇而不可求的。單純靠學習，可能跟不上變化的現實。這是大問題。

但變化與變化不一樣。大部分變化是變表不變本的，本的變化緩慢得多。這也是人類思維善於適應變化的環境的道理。在思維方式上，有演繹和推理兩個方面。一味依靠歸納是經驗主義，無視了變化的環境。歸納最終是為下一步演繹提供基礎，從現有邊界拓展一步才是歸納的目的。

人工智能需要在框架上形成演繹能力才好。這是巨大的挑戰，但很可能不是從純理論的空想中產生，而是從大量實踐的摸索中完善。

如果説芯片、軟件是當今科技高地的話，人工智能是未來科技高地。美國很擔心中國會搶佔這個高地，擔心就對了。

報告還提到，中國在5G、商用無人機、高超音速、鋰電池方面領先，美國在生物科技、量子計算、商用航天和雲計算方面領先，但這些領先隨時可能被中國翻盤。2025、2030年是關鍵節點。