2019年春節(jié)之后的第一個(gè)工作日，美國(guó)國(guó)家科技政策辦公室發(fā)布了由總統(tǒng)特朗普親自簽署的《美國(guó)人工智能倡議》（American AI Initiative），該倡議開篇第一句話就寫到：人工智能（AI）有望推動(dòng)美國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，增強(qiáng)我們的經(jīng)濟(jì)和國(guó)家安全，并改善我們的生活質(zhì)量。
很顯然，將其中的“美國(guó)”兩字換成任何一個(gè)國(guó)家的名字，這句話都是適用的，作為全新的生產(chǎn)力，人工智能已經(jīng)成為社會(huì)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素之一。
據(jù)國(guó)內(nèi)媒體報(bào)道，人工智能產(chǎn)業(yè)已進(jìn)入全球價(jià)值鏈高端，新一代人工智能在智能制造、智能醫(yī)療、智慧城市、智能農(nóng)業(yè)、國(guó)防建設(shè)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，我國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過(guò)4000億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)5萬(wàn)億元。
但在人工智能產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展中，卻在不經(jīng)意間產(chǎn)生一些本可以避免的浪費(fèi)：
1、算力浪費(fèi)，計(jì)算（算力）是發(fā)展人工智能（以下簡(jiǎn)稱AI）的核心基礎(chǔ)，AI的研發(fā)、訓(xùn)練需要大量的算力，但大部分AI企業(yè)往往選擇自建計(jì)算平臺(tái)，而非使用AI就緒的云計(jì)算平臺(tái)，由于工作負(fù)載不飽和、調(diào)優(yōu)水平有限等原因，企業(yè)無(wú)法發(fā)揮出全部算力，這導(dǎo)致了相當(dāng)程度上的算力浪費(fèi)；
2、數(shù)據(jù)浪費(fèi)，擁有深度的、細(xì)致的、海量的數(shù)據(jù)是訓(xùn)練出“智能”的前提，但由于數(shù)據(jù)共享機(jī)制、數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)／市場(chǎng)的建設(shè)仍然不成熟，導(dǎo)致許多AI學(xué)習(xí)／訓(xùn)練無(wú)法達(dá)到預(yù)期的水平；
3、AI能力浪費(fèi)，當(dāng)前許多AI技術(shù)（如計(jì)算機(jī)視覺）已經(jīng)進(jìn)入比較成熟的發(fā)展階段，但AI技術(shù)通過(guò)云計(jì)算平臺(tái)向外賦能的水平還不夠，更多的AI技術(shù)應(yīng)用還是“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”（即開發(fā)者面向最終客戶，而非開發(fā)者－云平臺(tái)－最終客戶的平臺(tái)思維），這造成了AI技術(shù)未能充分發(fā)揮其應(yīng)有的作用，打破“成見”，擁抱平臺(tái)思維，既能夠避免AI能力的浪費(fèi)，也能夠?yàn)殚_發(fā)者提供更豐厚的收入；
4、AI人才浪費(fèi)，由于在AI人才培養(yǎng)中，計(jì)算機(jī)學(xué)科、人工智能技術(shù)的教學(xué)未能與生物醫(yī)療、交通運(yùn)輸、工程建筑、腦科學(xué)等學(xué)科實(shí)現(xiàn)融合與交叉，造成“AI人才不懂行業(yè)，行業(yè)人才不熟AI”的局面，AI人才往往變成了“計(jì)算機(jī)學(xué)科人才”而非AI產(chǎn)業(yè)人才。
當(dāng)然，存在浪費(fèi)就需要有針對(duì)性的解決方案，在此針對(duì)性的提出相關(guān)的建議以拋磚引玉。
首先，針對(duì)AI算力浪費(fèi)來(lái)說(shuō)，使用公共計(jì)算平臺(tái)（公共云）所提供的算力，尤其是AI算力，是一個(gè)避免重復(fù)建設(shè)AI計(jì)算平臺(tái)（硬件基礎(chǔ)設(shè)施）的重要方式。公共云因其按需付費(fèi)、資源共享的特性，可以實(shí)現(xiàn)公共服務(wù)所帶來(lái)的天然的邊際成本效應(yīng)降低，而能夠以更低的成本獲得人工智能算力，不僅降低企業(yè)獲得AI算力的成本，更能避免AI算力的浪費(fèi)；
其次，就AI能力的浪費(fèi)來(lái)說(shuō)，公共云平臺(tái)也是一個(gè)很好的選擇，一方面，云平臺(tái)天然解決了企業(yè)數(shù)據(jù)和技術(shù)的統(tǒng)一，這也構(gòu)成了企業(yè)獲取人工智能能力的最重要路徑；另一方面，云服務(wù)商將AI能力作為“公共服務(wù)”提供，對(duì)其易用性、適用性、功能性都有所優(yōu)化或強(qiáng)化，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，可以更加快速和便捷的應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)中去。
第三，數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的建立至關(guān)重要。雖然近年來(lái)AI研究者們持續(xù)試圖在小數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)突破，但總體來(lái)說(shuō)收效并不明顯，數(shù)據(jù)仍然是AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要基礎(chǔ)資源，完整、全面、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)非常關(guān)鍵。因此，建立可信、可靠、可用的服務(wù)于AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)至關(guān)重要，當(dāng)然，這種共享平臺(tái)必須要保證數(shù)據(jù)安全、信息脫敏和隱私數(shù)據(jù)保護(hù)。
最后是AI人才浪費(fèi)的問(wèn)題，正如前文所說(shuō)：由于在AI人才培養(yǎng)中，計(jì)算機(jī)學(xué)科、人工智能技術(shù)的教學(xué)未能與生物醫(yī)療、交通運(yùn)輸、工程建筑、腦科學(xué)等學(xué)科實(shí)現(xiàn)融合與交叉，造成“AI人才不懂行業(yè)，行業(yè)人才不熟AI”的局面，AI人才往往變成了“計(jì)算機(jī)學(xué)科人才”而非AI產(chǎn)業(yè)人才。
針對(duì)這一問(wèn)題，借助跨學(xué)科教育培養(yǎng)新一代信息技術(shù)人才已經(jīng)成為共識(shí)：2018年11月，MIT宣布在計(jì)算和AI領(lǐng)域投資10億美元，成立面向全球計(jì)算和人工智能領(lǐng)域的教育與研究的“蘇世民計(jì)算學(xué)院”，該學(xué)院以培養(yǎng)“雙學(xué)科學(xué)者”為目標(biāo)，通過(guò)讓各個(gè)學(xué)科的專家對(duì)計(jì)算和AI知識(shí)的掌握程度與他們?cè)谧约旱膶I(yè)領(lǐng)域一樣熟練，從而培養(yǎng)“AI＋專業(yè)學(xué)科人才”，從而保證AI人才在產(chǎn)業(yè)中可以學(xué)以致用。（作者：崔浩）
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