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机器人新闻

  • 人工智能产业与通识教育

  • 某地打算划出一大片黄金地段,打造人工智能产业园。我对此颇有微词。在我看来,AI技术很重要,但却未必能作为产业来培育,至少不能用传统的产业模式来培养。为此,我请教了一位顶级智库做产业研究的专家,他明确表示:“当产业推确实不合适”。

    AI难以成为产业的原因是:难以切割出来、作为可销售的产品。


    AI可以用到很多地方:可以用来网络搜索、可以用在无人驾驶、越来越多的智能设备具有语音或图像识别等AI技术。但AI往往要与其他技术领域融合起来才能称为产品,而AI产品往往应该属于其他产业。例如,即便汽车采用了无人驾驶技术,也应该属于汽车产业。在这些产品技术中,AI或许很重要、甚至是产品的亮点,但往往不是主体技术:汽车厂的总工,不会是搞AI的。

    如果AI的某种算法具有较强通用性的话,往往会用论文的形式来发表。如深度学习算法。这时,AI就属于基础科技的范畴,与统计学很相似:统计学可以用在很多地方、甚至有专门的统计专业,但却没有统计产业。如果AI技术不具备通用性的话,又往往与其他专业的还是结合得太密切,难以切割出来作为商品出售。而且,如果是AI的算法,知识产权也难以保护保护手段,从而难以形成有效的商业模式。AI难以作为单纯的产品出售,就导致难以形成AI的产业。

    当然,随着互联网技术的发展,未来或许会出现一批“自由职业者”或小的团队,专职从事AI研发。他们的“产品”其实与咨询一样,是一种以人为主的服务。但是,即便这种产业模式出现,恐怕也不适合用传统的产业园模式来推动。

    从工程哲学的角度看,科学、技术、工程、产业是不同尺度的事情。虽然都与科技有关,但尺度不同,方法论就大不一样。

    我国的很多政府官员不理解这种差别,制定了很多不合适的政策:常常用学术界的标准衡量工程、技术领域的人才和成果,常常让所谓的科学家来引导产业政策。这些错误的做法,导致我国出现了很多怪事:带着各种“大帽子”的科技“人才”遍地走、国家花了很多的钱、取得了很多“世界领先”的“科技成功”。“成果转化率”却特别低。而华为、BAT、大疆等成果丰富的高科技产业中,却看不到这些“人才”的影子。

    我请教了一位在工程界德高望重的老院士。他认为,出现上述情况的一个重要原因,是“缺乏工程哲学方面的通识教育”。


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