AI 的开放与自主 清华 AI TIME 论道

2020 年 4 月 26 日，清华大学盘算机系举行了庆祝建校 109 周年的云运动，邀请了中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹院士；中国科技大学盘算机学院院长李向阳教授；搜狗公司 CEO王小川；旷视团结首创人唐文斌；清华大学盘算机系副主任唐杰教授；清华大学盘算机系副教授刘知远副教授等系友一起论道 AI 的开放与自主。

在中美反抗连续存在、新冠病毒肆虐全球期间，互联网、AI 等技术对保障人类康健、维护教育公正、维持社会基本秩序的作用格外重要。全球面临前所未有的挑战，如何顺应开放、共享的趋势，在新一轮工业革掷中抓住时机，这是摆在眼前的重要课题。当日，来自学术界、工业界等领域的清华校友，秉持“自强不息、厚德载物”的校训，就AI在抗疫、复工、在线教育、新基建等领域的应用举行了深入的思辨。

年在人工智能领域还是处于引领职位，因此许多人误认为美国人在这其中起了主要作用，但经由梳理，我们可以看到对 AlphaGo 做出孝敬的国家包罗美国、英国、法国、新西兰、中国、俄国、日本、加拿大、芬兰等多个国家。这说明任何一个科学取得的成就，都是全世界科技事情者配合努力的效果，前人大量基础研究的积累尤为重要。

张钹院士：中国 AI 的生长必须坚持开放的门路

运动伊始，张钹院士首先从科学技术生长史及科学研究的态度两个方面举行了高瞻远瞩的叙述：一、科学技术的生长历史讲明，科学研究必须在开放的国际情况下才气够获得康健的生长，并造福于全人类；二、对科学研究我们应该保持越发开放的态度，中国人工智能的生长也必须走开放的门路。

人工智能降生于美国，美国在 2020

美国之所以在人工智能领域恒久处于引领职位，就是营造和使用了开放的国际情况，让那些不是出生在美国的科技事情者，通已往美国学习、交流，最后定居美国为美国服务。美国是开放共享的最大收益者，今天，美国有些人提出把人工智能作为关乎国家宁静的战略科技，阻挡举行开放和国际互助，对此，唯一可以解释的就是美国要阻止中国科技的崛起，把中国伶仃在国际之外。对此，我们应该进一步开放，很好地建设和使用开放共享情况，生长人工智能科学和技术，只有把中国的人工智能技术提上去，美国的脱钩政策才不会乐成。

开源生态与“卡脖子”

开源观点被提出来以后，Linux、GitHub 等产物吸引了海量的用户到场，极大地促进了技术和商业、社会的生长，可是随着 GitHub 被微软收购，不行制止地要受到美国的治理条例等执法法例的约束，我们会不会列为被禁的国家之一？我们会不碰面对相关的风险？我们要不要自由地生长开源生态？这成为摆在我们眼前的实际问题。

对于开源社区的看法，李向阳教授站在宏观的视角认为应该从构建人类运气配合体、自力重生两方面思量。我们首先要做好自力重生，壮大我们的国家的科研能力，只有我们自身强大才可以增强我们的话语权，以越发开放、包容的心态，和世界上更多更优秀的开源社区、研究人员一起打造越发康健、越发开放、越发宁静的开源生态，让大家在平台上开放、共享、交流。

经济越开放，生长的速度越快。王小川从生长的角度对李向阳教授的看法举行了增补，提出我们在开放和自力重生之外还应该做一件焦点的事——对外表达出我们的一种互助共赢性，让世界以为中国的乐成对世界是宁静的。AI 的生长也是一样的原理。

开放是一个应该做的事情，无论是从利己还是利他的角度，都有一定的利益。唐文斌基于旷视开源天元（MegEngine）的实际情况对开源举行了细致地剖析。开源使得组织不仅能够发挥自己的气力，还能使用社区的气力，和其他的开源项目互助、买通之后，能够形成一个更富厚的生态链，这样更有利于建设一种开放的生态，将真正优秀的人留在海内，同时也是把更多优秀人才吸引到中国来的重要手段。

面临抗疫，AI 应该是先发论文还是先做系统

今年，突如其来的疫情改变了我们每个学习、事情和生活的方式，在这场关乎全人类福祉的全球抗疫战争中，AI 相关的论文呈发作式增长，基于 AI 的系统，如测温、诊断、消毒等系统先后涌现，AI 到底是应该做研究还是做系统，AI 应该发挥什么样的作用？

我们是务实的未来主义者，追求技术信仰，价值务实，唐文斌用旷视的焦点价值观做出了回覆。做系统和做研究是辩证统一的。做前沿的研究是技术信仰，做实用系统是价值务实，真正的技术信仰其实是最终价值务实。一家公司肯定是先让自己活过今天，因此要把产物做好，把真正的客户价值交付好，同时在有余力的情况下，坚定地投入明天和后天的研究。

AI 必须与自己原有的能力联合，王小川分享了搜狗在抗疫中的事情，并认为AI是靠学习驱动的，AI 更多应该是到下层去，到社区、农村去，把好医生、好医生的履历复制到下层，下层的机械发生的空间越大，辐射的空间越大。

我们在做事情的时候，肯定要瞄准国际科技前沿，但最主要的却是要服务国民经济，要以技术为推动力服务国民经济。从可行到可看再到可用，社会生长的每个阶段都有技术，都要思量技术的价值，要清楚技术的价值有可能在书架上，也可能在货架上，有可能在差别的层面。李向阳教授从技术与社会的层面举行了分享，并就AI在人们互联互通，心理领导、眷注弱势群体方面的应用谈了自己的看法。

疫情期间我们做的事情都是人工智能小的应用，疫情事后我们回过头看，人工智能会有很大作为。张钹院士认为，使用人工智能技术分析大数据，可以更好地认识整个抗疫历程，建设更有效的抗疫措施。我们在事后应该使用数据好好分析一下中国分层分级的治疗措施，给出一个更准确、更科学的解答。

对于 AI 在病理、病源偏向的应用，唐文斌提出做的工具应该和先前积累相关联，张钹院士和李向阳教授认为人工智能要想在某个领域里起作用，必须跟谁人领域的知识相联合，不能单纯靠数据，这就是我们现在经常提倡的，第三代人工智能最重要的偏向就是把数据跟知识联合起来，要做新冠病毒溯源，不能就数据论数据，必须跟理论知识联合，没有任何数据知识找到准确的效果可能性很小。

面临在线教育，AI 如何增强互动，优化教育资源分配

疫情催生出了在线教育的火热，可是在线教育也面临师生互动、教育资源分配不平衡的问题，对此AI应该怎么做，AI 能做什么？

“一块屏幕改变运气”。王小川凭据自己母校——成都七中的履历提出：教育需要激励和约束，传统的形式是老师在一个空间里授课，同学很认真听讲，不会严重走神。AI 应该从这方面发力，不停提醒和规范学生行为，对学生举行约束。“双师教育”是一种很好的模式，对远端老师的要求很低，能让教育下沉到偏远地域，这在宽大的中国偏远地域会有极大的应用。

做任何一个偏向不能只从 AI 角度，还从行业的角度看。唐文斌凭据远程办公的履历，从交流效率、创意引发的角度，认为远程教育仍然存在一定的局限性。

教育的本质是要立德树人，李向阳教授提出，立德树人有许多途径，人工智能用在在线教育上，可能在三个方面：课程内容完善、情况互动、技术支撑做许多事情。在教务端，AI 可以辅助个性化教案、教学设计、虚拟化的课堂、虚拟教学等；在学习端，AI 可以实现个性化的答疑；在校园和在线课堂治理偏向，AI 可以提供技术支撑，人脸识别、安防等。

AI 在课前、课中、课后可以做许多事情，李向阳教授提出，详细包罗：（1）个性化，这是 AI 跟传统教育能够发挥很大威力的地方。（2）精致化，可以凭据学生的学习情况，在时间上、空间上、知识点上做精致化的分析和教育。（3）广泛化，在老小边穷地域，可以通过 AI 把更好的教育资源广泛笼罩。（4）敏捷化，以前传统教育，这个学生学的好与坏，考试完了以后才知道，应用 AI 技术可以通过学生在课上的实时体现分析学习的效果，敏捷化比传统高效多了。

不外，AI 教育与传统线下教育肯定要做互补，AI 线上教育永远替代不了线下教育，线上线下的互补，校内校外的互补，课内课外的互补很关键。AI 线上教育在许多时候很难造就动手能力，现在大家很苦恼动手能力在线教育怎么做，理论和实际怎么做好互补。这四个互补确实不容易做。

如果能做好四化、四个互补，AI 将会在教育领域发挥庞大的推进作用。

面临复工与新基建：AI 能发挥哪些作用？

国家今年在未来的偏向上会有大的投入，会把钱用在刀刃上。王小川凭据自己的预测，提出我们应该展望未来新的社会基本架构。疫情加速了社会的变化和进步，我们应该斩断原来有的惯性，推动变化，思考新基建里如何能够容纳更多 AI 和 5G 的服务。

国家会有一些经济激励的政策。唐文斌认为沉淀下来的工具必须要有价值。看待 AI、5G 的时候，要回到价值自己，要看哪些需求能够对现在、未来有久远的价值。AI 本质上是一个术，是一种手段，最主要是要有价值。新基建也是手段，最后也是交出价值，我们需要思考怎么样通过技术手段，让场景提升效率、降低成本、改善体验，进而改变人们的事情与生活。

新基建包罗的七个大的点主要是围绕信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施这三个方面做事情。李向阳教授认为，新基建的本质是技术能力、人工智能焦点技术的生长，然后围绕技术能力开展。从工业生长角度来说，人工智能可以作为新一轮工业厘革的焦点驱动力。历次科技革命和工业厘革需要庞大的能量，连续探索新一代人工智能应用场景，将重构生产、分配、交流等各个经济环节。

相信通过新一轮的新基建，会催生更多的新技术、新产物、新工业，有可能会有许多企业成为更大的巨无霸公司。在国家的计划当中，是希望实现人工智能总体技术生长和应用，通过新基建的推动实现与世界领先同步，催生更多的经济增长点，实现工业全面转型和加速打造。围绕 AI 焦点技术做的新基建很是重要，全面工业转型依赖于 AI 打造焦点技术，AI 赋能传统工业。AI 有两类，一类是新型 AI 技术公司，一类是用 AI 技术赋能传统企业，让传统企业焕发第二春。AI 技术具有很大的引领性、创新性，可以为工业转型提供更大的驱动力，也会缔造更多的工业时机。

张钹院士认为讨论 AI 的重要性、作用和影响，都是在探讨它潜在的可能性，并不是说它现在就有这样大的作用。从国家层面来讲，AI 研究和 AI 应用两手都要抓；而从学校来讲，重点还是抓 AI 研究。AI 本质是解决庞大情况下的不确定性问题，在研究上还面临许多开放挑战，另有很长的路要走。我们现在的人工智能技术，还只是很是开端的应用，只管这样，已经对工业和国家发生了庞大影响。

此外，AI 研究必须要在开放的国际化情况下举行，要想在 AI 领域驻足，就要在开放情况中把自己的事情做好，只有把AI科技水平做到世界一流，美国才会把我们当做朋侪：因为它打不倒我们，脱不了钩，就只能当朋侪。现在世界上美国没有这样的对手，我们应该成为这样的对手，才有可能成为它的朋侪，才有可能真正建设起平等的互助情况。

开源共享是不是意味着AI创业时机会越来越少

首先需要区分一下焦点技术和应用技术，唐文斌认为现在做的许多深度学习算法，其实不是焦点的技术，更多是偏应用性的算法研究。真正 AI 创业时机在于算法跟工业的联合。当你手上拿了一把新的刀，你要去看内里所有工业是否都有可能被重新做一遍，你是否有可能让它的成本结构发生改变，能够让它的效率结构发生改变，能够让它的体验跟以前变得纷歧样，如果能，你就能做出一些新的工具来。

领域的需求和知识与 AI 的联合，这是创业公司 AI 作为解决方案需要掌握的能力，只有焦点技术并不能够使得你在一个行业中驻足。王小川就搜狗语音图像、语言的技术区分举行了深入分析。

算法自己并不是焦点技术，算法是基础理论研究的结果，需要与大家共享，将基础算法与详细领域联合起来形成的技术才是焦点技术。张钹院士叙述完算法与焦点技术的关系后提出，科学研究结果形成的算法宁静台都是基础研究，应当开放共享。

新期刊、新态度、新时代：AI OPEN

经由一个多小时的思辨，唐杰老师对开放与共享，现状与未来做了叙述，并先容了筹备中的AI期刊——《AI Open》，诸位副主编与编委等对新期刊寄予了优美的期待。

运动回放链接：https://www.bilibili.com/video/BV1GK41157hq/

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