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打造新一代人工智能开放创新平台

已有 2077 次阅读 2019-11-21 08:34 |系统分类:观点评述

 打造新一代人工智能开放创新平台

——访中国科学院自动化研究所教授 王飞跃


 在2019年8月29日在世界人工智能大会上,科技部发布了10家新一批国家新一代人工智能开放创新平台名单。新一代人工智能开放创新平台是聚焦人工智能重点细分领域,充分发挥行业领军企业、研究机构的引领示范作用, 有效整合技术资源、产业链资源和金融资源,持续输出人工智能核心研发能力和服务能力的重要创新 载体。新一代人工智能开放创新平台的建设对人工智能的发展有何促进作用?我国新一代人工智能开放创新平台建设情况如何?本刊记者就相关问题采访了中国科学院自动化研究所教授、复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃。


记者: 请您简单介绍一下什么是人工智能开放创新平台,人工智能开放创新平台的建设对社会经济、产业发展有什么影响?

 

 王飞跃教授:人工智能平台是探索、研发、调试、检证和完善各种各类智能算法、技术、产品和服务等的工具性系统,其作为连接底层硬件和上层应用之间的重要与关键纽带,对人工智能的研究和产业发展起着决定性作用与影响。人工智能日前的快速发展,很大程度得益于各类平台的规模和效率,其中开放开源性平台的作用尤为显著。

 

科技部印发《国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引》,鼓励人工智能细分领域领军企业搭建开源、开放平台,面向公众开放人工智能技术研发资源,向社会输出人工智能技术服务能力。

 

  新一代人工智能开放创新平台(以下简称开创平台)是聚焦人工智能重点细分领域,充分发挥行业领军企业、研究机构的引领示范作用,有效整合技术资源、产业链资源和金融资源,持续输出人工智能核心研发能力和服务能力的重要创新载体。开创平台重点由人工智能行业技术领军企业牵头建设,鼓励联合科研院所、高校参与建设并提供智力和技术支撑。   

 

开创平台将围绕《新一代人工智能发展规划》重点任务中涉及的具有重大应用需求的细分领域组织建设,原则上在每个具体细分领域中建设一家国家开创平台,不同开创平台所属细分领域应有明确的区分和侧重。


记者:人工智能开放创新平台对人工智能的发展有哪些影响和意义?

 

王飞跃教授:与互联网产业发展逻辑最大的不同点在于,人工智能产业的发展动力很大程度源于算法、大数据、专用芯片等领域的科技创新,特别创新人才是此轮智能产业发展的原动力。现阶段智能产业发展的瓶颈集中于机器学习技术的突破、数据孤岛和数据碎片化、算法训练周期长、创新创业人员技术研发基础软硬件缺乏等问题。开创平台是解决这类问题、引导产业发展方向的重要工具。

 

建设成熟高效的人工智能开创平台,能够在智能产业发展中实现从想法到算法、算法到技术、技术到产品、产品到服务、服务到安全、安全到可持性之间的快速无缝转化,更是培养和提高智能产业创新人才的核心支撑工具和系统。拥有各种开创平台是构成开放智能产业生态环境的必备之器,是深度融合IT工业技术、IT信息技术、IT智能技术的必须之举,是优化工业社会、促进信息社会、开拓智慧社会,进一步跨入智能新时代的必经之路。

 

开放、共享是推动我国人工智能技术创新和产业发展的重要理念,通过建设开放创新平台,着力提升技术创新研发实力和基础软硬件开放共享服务能力,鼓励各类通用软件和技术的开源开放,支撑全社会创新创业人员、团队和中小微企业投身人工智能技术研发,促进人工智能技术成果的扩散与转化应用,使人工智能成为驱动实体经济建设和社会事业发展的新引擎。

 

新一代人工智能开放创新平台建设成功之后,国内人工智能行业领军企业、研究机构的引领示范作用将得充分发挥,同时人工智能与实体经济的融合也将进一步走向深入,这对于未来我国人工智能的技术创新和产业发展来说价值非凡、意义重大。


 记者: 目前我国人工智能平台建设状况如何?世界上其他国家的人工智能平台建设又进展到了什么阶段?

 

王飞跃教授:西方各国都将人工智能平台建设作为其产业升级发展的重要策略,有些国家甚至将其作为新时代保护国家主权、限制国外产品与服务的重大举措。以美国为首的国外许多人工智能领域巨头,例如谷歌、苹果、脸书等早已进行技术开放并搭建各自的人工智能平台,且巨资收购初创的开源人工智能平台。总体而言,发达国家人工智能平台的发展具有开源开放性好、分布广、数量多、影响力大以及可持续性强等特征。

 

国外的人工智能平台普遍将智能决策算法和数据相结合,使开发人员能够创建业务解决方案。一些平台提供了预先的算法和简化的工作流程,并具有拖放建模和可视化界面等功能,可轻松将必要的数据连接到最终解决方案,不像其他平台对开发和编程还有更多的要求。这些预先的算法包括图像识别,自然语言处理、语音识别、推荐系统和预测分析等。因此,为了提高效率,开发人员需要使用人工智能平台来创建学习算法和智能应用程序,而且,即使用户不具备丰富的开发经验也可以从平台的预设算法中受益。国外还为符合资质的人工智能平台设立了以下标准:

 

  1)可提供一个平台来构建智能且具有人工智能功能的应用程序;

 

  2)允许用户创建机器学习算法或为更多新用户提供预建的机器学习算法,从而方便用户用来设计自己的应用程序;

 

  3)为开发人员提供一种将数据连接到算法以供他们学习和适应的方法。

 

 目前国外人工智能平台主要活跃在机器学习、知识自动化、自然语言处理和自然语言理解以及云基础设施等领域,主要如下:

 

  ● 机器学习:机器学习被看作当前人工智能的一个主要分支。为更好地让机器学习算法发挥作用,一个可靠且高质量的数据集至关重要。机器学习就是基于人工智能平台所预设的算法和功能来更好地学习复杂决策系统,找出数据的规律和异常。

 

  ● 自动化:获得人工智能带来的全部收益,是一个未来人工智能系统必须具有的特征。通过让一些人为的过程变得自动化,开发者可以节省很多时间和资源去进行更多的创新。一个好的人工智能平台应该是一个简答易用可以解决问题的工具,且并不需要很多额外的技能。用户可以让一些流程变得自动化,比如任务优化过程和决策制定流程。

 

  ● 自然语言处理和自然语言理解:这两个特征对于人工智能解决方案的全局优化很重要。这是因为我们需要一个支持深度语音识别和交互的智能系统。日常生活中,很多信息是基于消费者的短信和电话留言。因此智能系统需要将声音信号转化为文字或数据,再进行处理分析,只有这样才能给人们的生活带来利益。

 

  ● 云基础设施:这一特征为今后增加和访问数据资源提供了可扩展性,从而可以有效解决部署复杂人工智能和机器学习算法的难题。通过结合人工智能和云端来将人工智能利益最大化。因此,为确保数据资源可以百分之一百地共享,在启动人工智能解决方案时充分利用平台和云端服务就显得至关重要。

 

  国外一些知名的人工智能平台主要有:微软Azure Machine Learning, 谷歌Cloud Prediction API, TensorFlow, Infosys Nia, Wipro HOLMES, API.AI, Premonition以及Meya等。下面将对这些人工智能平台的发展现状做具体阐述:

 

  1) 微软Azure机器学习平台 – 它主要提供一种基于云端的高级分析工具并用来简化机器学习在商业中的应用。商业用户可以依照他们的方式建模,并可以使用XboxBingRPython包中的最佳算法,也可以使用自动以R或者Python代码。完成的模型可以在几分钟内作为web服务部署,它可以连接到任何地方的数据。它还能发布到机器学习平台,通过Azure连接数据使得应用程序编程接口和上传的模型都是高效可用的。

 

 2) 谷歌Cloud Prediction API – 这一平台是通过一个叫做RESTfulAPI来建立机器学习模型的。基于云的预测机器学习工具箱可以帮助开发人员分析数据,并在应用过程中添加多种属性,比如用户情绪分析、垃圾邮件检测和推荐系统等。谷歌预测API提供模式匹配和机器学习功能。当它从你的训练数据中学习之后,预测API可以预测一个数值或者选择一个种类来描述新的数据。有了这些功能,用户可以创建应用程序来执行诸如预测用户可能喜欢的电影或者产品、将电子邮件归类为垃圾邮件等任务。

 

 3) TensorFlow – 它是一个使用数据流图为数值计算而设计的开源的软件库。图中的node表示数学操作符,而图的边缘表示与它们通信的多维数组(张量)。灵活的体系结构允许用户使用单个的API将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个CPUGPUTensorFlow最初是由谷歌的机器智能研究组织中的谷歌大脑团队的研发人员和工程师开发的,其目的是进行机器学习和深度神经网络研究,具有非常好的通用性。

 

 4) Infosys Nia – 这是一个基于知识的AI平台。它将机器学习与组织的深层知识结合起来,以推动自动化和创新。这使得企业可以不断地重新设计它们的系统环境。Nia提供Infosys AiKiDo服务,大大降低了实体和数字资产的维护成本。它通过分散和复杂的系统来捕获人们的知识技能,并简化了核心业务流程的持续更新。Nia还使企业能够利用最新的技术,带来新的愉快的用户体验。

 

 5) Wipro HOLMES – 人工智能平台是一套丰富的认知计算服务,用于开发数字虚拟代理、预测系统、认知过程自动化、可视化计算应用、知识虚拟化、机器人和无人机。Wipro HOLMES采用机器学习、自然语言处理、遗传和深度学习算法、语义本体、模式识别和知识建模技术来提供解决方案,以增强用户的认知能力,提高用户体验和使用效率,还通过自动化加速处理过程以实现在最高熟练度阶段达到自主能力。这一AI平台的设计重点是服务于来自IT和商业流程领域。

 

 6) API.AI – 它允许用户为机器人、应用程序、服务和设备构建独特的自然语言交互。它提供了一种自然语言理解工具来设计独特的对话场景,设计相应的动作并分析与用户的交互。利用这几年来收集的预定义的知识包,包括百科全书式的数据、天气、新闻、预定、航班时刻表等等。虽然平台从开发人员提供的示例和与终端用户的对话学习,以不断改进用户体验。API.AI提供对话支持,用户可以在对话主题之间无缝切换,同时记住他们在每个话题上的停顿。

 

 7) Premonition – 人们对优秀律师的看法和他们的实际水平存在巨大差异。许多收费昂贵的律师业绩不佳,而许多廉价的律师却有着很好的业绩。世界上最大的诉讼数据库是由Premonition所创建的。这个预测系统每秒可以读取和分析5万多份文件。它能使律师提出以前从未有过的问题。这套AI平台可以进行数据挖掘并预测出哪个律师会最终获胜。

 

8) Rainbird – 它是一个获奖的人工智能平台,并使业务操作更加智能。Rainbird能使企业能够建立具有人类决策能力的系统,从而提高效率和工作质量。Rainbird允许用户使用现有的、人性化的商业知识,并将其与公司的数据结合起来,以建立使知识自动化的咨询系统。Rinbird是知识自动化技术的前沿,这是一个强大生态系统,用于重新设计知识工作,使公司能够自动化增加员工的工作量。

 

 9) Ayasdi – Avasdi的愿景是让用户能够轻松地利用他们自己处理的大量客户端、产品的市场相关数据,从而发现数据的规律并创建预测模型,最终通过智能应用程序实现自动化。Ayasdi是一个企业级的机器智能平台,它可以提供从公司庞大而复杂的数据中获得竞争优势所需的自动化流程。它还支持组织中大量的业务分析师、数据科学家、最终用户、开发人员和操作系统,同时创建、验证、使用和进行复杂的分析和数学模型。

 

 10) Meya – Meya Bot Studio是一个完全成熟的基于web的合成开发环境。该平台包含了公司所需的机器人、流程代码编辑器、测试聊天和现场测试。它在简单的Bot Flow Markup语言中写入流,并使用内置组件在Python或节点中编写用户自己的组件,并实施测试和调试。该平台还可以很方便地连接Github.Meya的用户将能够通过其连接到一个广泛的集成生态系统来增强机器人性能。

 

参考资料:

https://www.g2.com/categories/ai-platforms.

https://www.predictiveanalyticstoday.com/artificial-intelligence-platforms/.

 

2017年科技部新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会召开以来,截至目前,我国先后有5家获批建设国家新一代人工智能开放创新平台,主要包括,依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开创平台:依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台、依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台、依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台及依托商汤集团建设智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台。

 

以上开放创新主要是围绕涉及的具有重大应用需求的细分领域组织建设。比如,依托百度公司建设的自动驾驶国家新一代人工智能开放平台,实际上是百度将在Apollo平台基础上,在3-5年打造成的一个开放的、完整的、安全平台,帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统,快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统;依托腾讯的医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台聚集1300万合作伙伴的资源优势,以及腾讯觅影在医疗AI领域取得的技术突破,从创新创业、全产业链合作、学术科研、惠普公益四个维度驱动合作和创新。

 

2019全球人工智能产品应用博览会上,这五大国家人工智能开放创新平台首度集中亮相,展示我国人工智能产品应用的最新成果。当前,科技部正在着力构建人工智能科技创新体系,大力推动人工智能技术经济产业社会等各方面的融合发展。推进科技创新,依托科技创新2030—“新一代人工智能重大项目,推动基础研究技术研发。倡导开放共享,推动建设国家新一代人工智能开放创新平台,促进创新资源开放共享。聚焦前沿战略研究,加强人工智能在相关法律伦理标准和社会治理方面的研究。


记者:我国人工智能平台与世界一流水平相比存在哪些差距?未来如何抓住机遇实现快速发展?

 

王飞跃教授:我国AI开放创新平台的发展,将会面临以下几个相关联的重要问题,第一,观念的落后,现在世界范围内开源软件平台观念体系已经形成主流,但是我国仍然对此认识不足,认识不足就会导致观念落后,观念落后就导致开源文化难以形成;第二,商业模式难以建立,开源AI平台是需要资本和产业大规模配合才能形成的基础设施行业,落后开源观念会阻碍开源行业的发展,进而导致了投资者和从业者望而却步,产业和商业模式便难以形成;第三,国外比较成熟和先进的AI开放平台,会不断挤压国产AI平台的生存空间,进一步,资本的逐利性和产业惰性又会加剧以上两个方面的问题,形成恶性循环。我们要从这几个问题入手,将我们对AI开放创新平台的认识、观念、商业模式通过教育普及、市场引导等手段得到根本改善,这样才能够形成有利于我国的AI开源平台发展的态势。


当前阶段,各个细分创新领域的技术正呈现爆发的状态,国与国,企业与企业之间的前沿技术竞争日趋常态化。在产业应用发展的窗口期,人工智能企业在加快构建差异化技术、产品、平台体系,提升自身在垂直领域的创新壁垒的同时,需要重视对数据资产与算法核心技术的保护,防止同行在快速扩张期对产品方案实行恶性竞争,保证企业的核心竞争力。

 

在开创平台的发展战略上,首先,要切实增强使命感和紧迫感,充分认识新时代我国发展人工智能的重大意义。要深刻领会党的十九大精神,进一步统一思想、提高认识,把发展人工智能作为当前乃至未来一项战略性任务来抓,汇聚高端人才、金融资本、财政资金、政策法规等各类资源,全面推进人工智能的技术突破、产业发展以及经济社会深度应用,把握好人工智能发展的机会窗口,为建设社会主义现代化强国提供强大支撑,为世界人工智能发展做出中国贡献。

 

其次,要强化重点任务部署,打造我国人工智能先发优势。要突出基础前沿和高端引领,牢牢把握创新源头和方向,实施好重大科技项目,形成新一代人工智能技术体系的前瞻布局。要大规模推进人工智能创新应用,促进人工智能与实体经济深度融合,引领带动智能经济和智能社会发展。要加强人才队伍建设,加快形成人工智能人才高地。

 

同时,要强化开源开放和政策引导,形成推进人工智能健康发展的良好生态。强化企业主体和市场主导,突出企业在技术路线选择和行业产品标准制定中的主体作用。注重开源开放,建设开放知识平台、开源软件平台,开源硬件工厂,打造群智众创空间、社会交流平台,推动人工智能创新创业。深化国际合作,加强人工智能技术研发合作和全球共性问题研究。要注重政策设计和风险防范,探索对人工智能新业态包容审慎的监管,研究应对人工智能对就业结构、伦理道德、隐私保护等带来的挑战。

 

在开创平台的发展战术上,一是着力实体经济高质量发展,构建开源开放的产业生态。新一代人工智能的典型特征是应用驱动,在经济增长、社会发展的需求牵引下辐射、渗透于各行各业,提高实体经济发展的质量和效益,因此被称为引领产业变革的赋能产业。从国内外经验分析,近年来人工智能技术之所以能够快速拓展并取得应用成效,构建开源开放的共享平台、服务产品开发、营造产业生态是关键抓手:领军企业牵头研发共性关键技术,并且向社会开放,服务于传统产业智能化升级,实现跨界发展,如百度的自动驾驶平台。通过面向社会的知识共享,聚集科研资源、加快技术和产品迭代和完善,科大讯飞语音翻译是典型代表。

 

二是通过线上线下相结合的众创空间,共享软件、硬件和计算资源,支撑大众创新创业,海尔家电设计平台、大疆无人机平台都是成功的典范。

 

三是通过跨领域知识和技术集成,服务于社会发展,阿里城市大脑、腾讯医疗影像正在发挥日益重要的作用。

 

总之,新一代人工智能开创平台是国家层面的战略大协作,必须重视并切实落实开创平台的建设。中国经过四十年的改革开放,已成为世界的产业大国,人工智能和智能产业为我们在新时期进一步成为世界的产业强国提供了绝佳机会,建设高效安全的开创平台,是抓住这变革性机会的关键。


本文是在2019年8月29日举行的世界人工智能大会上由《时事报告》杂志记者采访编辑而成。

 







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