補(bǔ)齊人工智能技術(shù)短板
作者:光明網(wǎng) 來源: 頭條號(hào)
101003/19
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作者:李濤人工智能是今年全國(guó)兩會(huì)期間的熱議話題之一。一直以來,我國(guó)企業(yè)在人工智能領(lǐng)域持續(xù)布局,相關(guān)技術(shù)已在社會(huì)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)極大地提高了生產(chǎn)效率。如果把過去信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展比喻為“手工時(shí)代”,那么人工智能技術(shù)的出現(xiàn)則將把信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)推向“自動(dòng)
作者:李濤人工智能是今年全國(guó)兩會(huì)期間的熱議話題之一。一直以來,我國(guó)企業(yè)在人工智能領(lǐng)域持續(xù)布局,相關(guān)技術(shù)已在社會(huì)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)極大地提高了生產(chǎn)效率。如果把過去信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展比喻為“手工時(shí)代”,那么人工智能技術(shù)的出現(xiàn)則將把信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)推向“自動(dòng)化時(shí)代”。黨的十八大以來,我國(guó)高度重視智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展,促進(jìn)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合,為高質(zhì)量發(fā)展注入強(qiáng)勁動(dòng)力。特別是十四屆全國(guó)人大一次會(huì)議表決通過的關(guān)于國(guó)務(wù)院機(jī)構(gòu)改革方案的決定,明確組建國(guó)家數(shù)據(jù)局負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)推進(jìn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度建設(shè),統(tǒng)籌數(shù)據(jù)資源整合共享和開發(fā)利用。對(duì)此,須抓住機(jī)遇,把人工智能這個(gè)“硬科技”上升至更加重要的地位,加快創(chuàng)新發(fā)展。當(dāng)前我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展還有很大提升空間。在數(shù)據(jù)方面,我國(guó)企業(yè)制作的模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫規(guī)模有限,而且有“各自為戰(zhàn)”的問題,數(shù)據(jù)較分散。而一些發(fā)達(dá)國(guó)家開發(fā)出的相關(guān)模型則值得借鑒。在算法方面,我國(guó)人工智能領(lǐng)域的研究起步較晚,研究和應(yīng)用方向多集中在應(yīng)用層面,對(duì)深度學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)技術(shù)重視不夠。在算力方面,眾所周知,AI訓(xùn)練需要超大規(guī)模計(jì)算資源,依賴于配備高性能圖形處理單元服務(wù)器的計(jì)算中心,涉及浮點(diǎn)運(yùn)算能力、GPU內(nèi)存大小和帶寬等多項(xiàng)指標(biāo)。受限于芯片等技術(shù),我國(guó)自行研發(fā)高性能GPU進(jìn)展有限。有鑒于此,未來應(yīng)抓住重點(diǎn)、聚焦關(guān)鍵,有針對(duì)性地施策,攻克人工智能技術(shù)短板。第一,加強(qiáng)頂層規(guī)劃設(shè)計(jì)。明確人工智能科技投入的國(guó)家目標(biāo),協(xié)調(diào)相關(guān)機(jī)構(gòu)根據(jù)自身職責(zé)、能力確定發(fā)展重點(diǎn),規(guī)劃發(fā)展路線;促進(jìn)不同研究領(lǐng)域的協(xié)調(diào)合作,鼓勵(lì)探索更多應(yīng)用場(chǎng)景,促進(jìn)人工智能的廣泛應(yīng)用,形成良好產(chǎn)業(yè)生態(tài),支撐行業(yè)長(zhǎng)期穩(wěn)健發(fā)展。第二,重視人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究。加強(qiáng)前瞻性基礎(chǔ)研究,鼓勵(lì)多學(xué)科交叉創(chuàng)新研究,對(duì)深度學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)給予政策資金引導(dǎo),扶持致力于機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的企業(yè);規(guī)范人工智能的學(xué)科設(shè)置和職業(yè)培訓(xùn),加大對(duì)從事基礎(chǔ)技術(shù)和創(chuàng)新研發(fā)核心人才的培養(yǎng)力度,鼓勵(lì)采用產(chǎn)學(xué)研聯(lián)動(dòng)模式,確保人才儲(chǔ)備充足。第三,加快建設(shè)“算力”“算法”“數(shù)據(jù)”等新型基礎(chǔ)設(shè)施。集中力量在芯片設(shè)計(jì)、制造上取得突破,縮小算力差距;加強(qiáng)科研與產(chǎn)業(yè)的結(jié)合,引導(dǎo)科研人員兼顧應(yīng)用場(chǎng)景可行性,尋找算力消耗更小的人工智能算法。整合行業(yè)力量和上下游產(chǎn)業(yè)鏈,建立起一套用于人工智能超大模型訓(xùn)練的高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫,降低訓(xùn)練成本。第四,優(yōu)化支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政府集中采購等制度。前期,宜采用報(bào)價(jià)優(yōu)惠、合同預(yù)留等方式向科技創(chuàng)新型企業(yè)采購,扶持AI產(chǎn)業(yè),并及時(shí)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整與分配設(shè)計(jì)。后期,可通過稅收、獎(jiǎng)補(bǔ)等政策,鼓勵(lì)A(yù)I企業(yè)形成百花齊放、萬眾創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)格局。(李濤)來源: 經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)
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