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迈克尔·奥斯林:中国人工智能胜过美国,因为中国人数学好

作者: 迈克尔·奥斯林,斯坦福大学胡佛研究所研究员、亚洲政策分析师 发布日期:2020-07-27
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世界首次注意到北京在人工智能领域的高超技术是在2017年末,那时英国广播公司BBC的记者约翰•萨德沃斯(John Sudworth)隐藏在西南地区某个偏远的城市,但中国的闭路电视监控系统在短短7分钟内就准确定位了他的位置。当时,这是令人震惊的技术。但是现在,像依图科技和旷视科技这样先进的面部识别技术公司已能够将7分钟缩短到区区几秒。

是什么使得这些公司的技术如此先进,又是什么促进了中国的宏观经济发展呢,谜底不是中国的人工智能技术,而是支撑人工智能技术发展的数学。

现在,抢占人工智能技术高地也许是中美大国角力最显而易见的部分。世界人工智能领域的霸主将具有塑造全球金融、商业、电信、军事和编程等领域格局的能力。特朗普总统已经认识到这一点,他在去年2月签署了一份行政命令——“美国人工智能计划”,旨在保证美国在人工智能领域的某些关键技术上继续领先。在短短几年内,美国的企业、大学、智库和政府已经撰写了几百份政策文件和发起了很多项目来应对人工智能领域的挑战。

但请忘记“人工智能”本身。其实这一切都与数学有关,而美国却没能培养足够数量的公民掌握正确的数学知识,从而保持本国在人工智能领域的优势地位。

人工智能并不是一个神奇的黑盒子,只要向其投入无限量的资金它就会自己生长。如果美国人无法精通支撑人工智能发展的基础数学,那这些智库项目和政府报告就将变的毫无意义。如果不掌握能够变革经济和军事的抽象数学能力,那在相关领域投资数十亿美元的要求就不合情理。

实际上,我们所谓的“人工智能”不过是打包在一起的各种算法和个别程序,创建它们需要掌握大量高等数学和统计学知识。就拿那些首席信息官/首席技术官嘴里的热门词汇——深层神经网络为例,它们不是人工大脑,它们是大量的信息转换模块,这些模块通过反复计算一连串所谓的梯度来“学习”(gradients,高中微积分课程很少教授梯度这样的知识),而梯度则是反向传播算法(backpropagation)的基础。

类似的剖析适用于机器学习的各个方面,这门学科就是要教会电脑自己学习去执行任务而不是僵硬的执行预先编辑好的代码。更加复杂的算法配备上越来越强大的计算能力和相应数量的数据就能使电脑快速分类海量数据、识别模式、“预测”结果和“自学”。

从iPhone到Summit(位于美国橡树岭国家实验室的全球最强大超级计算机),从谷歌到脸书,这些计算平台和程序都采用极其复杂的数学计算来完成各项工作,包括模拟核试验和提供网页搜索结果。

与某些著名的人工智能倡导者(比如《AI未来》一书作者李开复)看法相反,人工智能绝不仅仅关乎数据。李开复曾经说过一句名言,在当今世界,数据就是20世纪初期的石油,而拥有最多数据的中国就是新的沙特阿拉伯。但是,没有掌握正确的数学知识或没有能够创造性研究数学的人才,当今世界的所有数据也就只能引领人类发展到当前的水平,这显然与那些人工智能倡导者大胆设想的成就相差甚远。

这就是为什么最前沿的数学研究重点关注如何使电脑处理部分信息缺失和稀疏数据的情况,能够让电脑舍弃伴随核心数据一起收集的无用数据。无论你怎样研究数据,这个世界都运行在0和1二进制运算上,运行在创造算法(以便控制运算)的黑板上。然而,更加强大和精巧的算法并不是什么人随随便便就可以创造出来的,这首先需要创造者经年累月耐心学习复杂的数学知识。

不幸的是,美国的中学生和大学生并没有能够掌握基础的数学知识,这就使得他们无法进一步探索数学的前沿领域,比如研发人工智能所需的统计理论和微分几何。在经济合作与发展组织(OECD)的2018年国际学生评估项目测试(PISA)中,美国15岁学生的数学测试成绩排名第35位,远低于平均成绩。即使在大学阶段,想要解决抽象问题也必须接受严格的训练,而美国大学生却没有掌握必需的基础知识,最后他们常常是被要求牢记一些算法,然后在将来用得上时粘贴上去。

未能培训美国学生掌握高等数学知识就意味着会有越来越少的美国公民升读数学和科学专业的高等学位。根据美国国家科学基金会(National Science Foundation)的数据,在2017年,美国计算机科学专业超过64%的博士候选人和将近70%的硕士研究生是外国人,而同年获得数学专业博士学位的学生,其中半数都不是美国公民。在这些学生中,来自中国和印度的学生占了大多数,这主要是因为美国大多数学科的高等教育质量仍然要优于这两国的本土教育质量,尽管中国与美国的差距在缩小。但这也意味着,美国大学为在计算机科学和抽象数学领域开创新局面而准备的人才大部分都不是美国人。在这些人中,有些将会留在美国,但许多人会返回家园以助力发展本国新兴的科技产业。

美国现在有充分的理由放宽技术移民限制,以便吸引更多这些专业的外国人在完成学业后留在美国。但更需警醒的则是选修高等数学专业的美国公民数量不足,这会对各个方面产生相应的影响——从国际竞争到硅谷的创业文化,从国家安全到美国公司的身份认同。

美国自作自受的“数学创伤”并非小事,因为中国已设立国家计划,决心在2030年前在全球人工智能领域占据主导地位,并投入大量资源以保证实现这个目标。实际上,现在全世界都已看清,人工智能领域的激战主要就发生在美国和中国之间。在习近平总书记的领导下,中国在人工智能相关技术上投入巨资,立志使其成为中国工业现代化的核心重点项目。这一努力为北京达成“中国制造2025”倡议奠定了基础,该倡议旨在保证中国在未来掌握大多数先进的高科技工艺。

中国目前人工智能行业的市场规模据估算大约是35亿美元,北京设定的目标是到2030年这一市场规模达到1万亿人民币(1420亿美元)。中国政府已承诺在其它重要投资的基础上再投资21亿美元在北京郊区建立一个人工智能产业园区。在中国人工智能研究领域引领风潮的是华为公司,该公司已在伦敦和新加坡设立了人工智能研究实验室,推出了新一代“人工智能处理”芯片,并发布了人工智能战略与全栈全场景人工智能解决方案。

中国正准备利用面部识别等技术创建一个“社会信用”系统,通过该系统来奖励或惩治某些特定行为(如乱穿马路、贷款失信或不够爱国等),用以塑造个人在私密空间和公共空间的行为。

中国的人工智能研究还对全球安全产生了影响。中国的“军民融合”政策要求所有的高科技成果都必须向中国军队开放,以便将其整合进武器系统中。据报道,北京正暗中招募本国最优秀的大学生,将他们培养成人工智能武器研究专家。美国国家科学基金会(National Science Foundation)最近发布的一份报告指出,中国政府的政策与“美国科学伦理价值观”并不相容,这使得公众开始关注在美接受教育的中国科学家会不会从事有助于中国军力发展的尖端研究。

中国人工智能产业不但在招揽人才方面赶超美国同行,该国还加大投资增强本国学生的数学能力。在最近一次国际学生评估项目测试中,中国学生的数学能力(以及科学和阅读)被评测为全球第一。尽管有理由质疑部分中国学生成绩的真实性,但毫无疑问的是中国要远比美国和欧洲等国更重视科学、技术、工程和数学等理工科专业的教育。中国最近宣布的“强基计划”旨在招收该国最优秀的学生学习数学、物理学、化学和生物学等专业。

此外,中国还积极招揽国外一流的数学家。中国的“千人计划”正在吸引华裔和外国裔重点学科的研究人员投向中国。与这些研究人员一道而来的还有他们在美国大学、企业以及研究机构工作时取得的研究成果,他们也一并将这些成果转交给了中国的公立和私立研究机构。《亚洲时报》的大卫•戈德曼(David Goldman)说,仅华为一家中国公司就雇佣了5万名外国人,其中很多训练有素的工程师被巨额薪水和奖金所吸引而从国外流失到了中国。

因此,毫不奇怪,中国的数学实力足以让中国在人工智能研究领域挑战美国的霸主地位。从美国各个公司的首席技术官到波士顿咨询集团(Boston Consulting Group),各种声音都警告称,中国正疯狂投资公立和私立机构的人工智能研究,这将威胁到美国在该领域的领先地位并将吸干美国的技术。正如一家位于旧金山的小型人工智能研究公司负责人最近所抱怨的,“如果我不雇佣华裔工程师,那我将失去一半的研究力量。但我不知道自己雇佣的这些华裔工程师是否是安全隐患。”

两套全球技术体系(一套中国的,一套美国的;一套开放的,一套封闭的)同台竞技一直是当代人心中挥之不去的梦魇。北京一直在向国外出口自己掌握的技术,主要是向亚非等国,但也向诸如英国这样的民主国家出口。监视摄像头在全球日益普及意味着各国政府和社会有必要加强个人权利保护,并防止政府或企业滥用自己手中的技术权力。

面对美国在人工智能领域日益下滑的竞争力,外国政府和公司可能会被迫将先进的中国技术系统引入本国社会,这可能会在当地塑造一种压制性或侵入性的人工智能驱动型技术环境。

尽管像李开复这样的投资家认为中国能在人工智能研究领域迅速赶上美国,但他们对中国人的数学能力却鲜有评论,但数学能力恰恰是推动人工智能研究发展的关键。中国人的数学能力,再加上中国在发展5G通讯网络方面的领先优势和政府为了成为半导体芯片制造领域的领头羊而投入的巨资,这些加在一起就意味着很有可能在未来不仅是美国公司会成为中国科技产品的用户,再没有能力塑造本国的数字经济,而且就连美国政府也会失去保持全球军力平衡的能力。

防止出现这种情况的最佳方法是打牢基础。美国需要发动全社会的力量来推动更多的美国学生学习数学基本原理和更高等、更严谨以及更有创造性的数学知识。美国政府和顶尖的高科技企业应担负起领导责任,要舍得向雄心勃勃的项目投资。我的一些建议是:设立人才发现计划,建立数学研究中心,制订现代版的新《国防教育法》(Sputnik National Defense Education Act),这个法案要向有才能的学生提供数学专业奖学金并保证他们毕业后能在公立或私立机构找到工作。

假设这些措施真提升了美国人的数学能力,那到时候美国就要有一个通盘考虑,要使得美国的私营企业勇于保护自己的知识产权不受中国侵害,并确保在美接受教育的数学家和工程师安心待在国内,而不必通过类似中国“千人计划”之类的项目向外国出售他们的技能。

要想赢得这场人工智能竞赛,我们首先要承认,本国并没有成功吸引和培养各阶层美国人提升自身的数学能力。如果不认真加以改进,那我们美国人输掉这场人工智能竞赛就会像2+2=4一样确定无疑。

来源:观察者网,https://www.guancha.cn/MichaelAuslin/2020_07_12_557245.shtml 发表时间:2020年7月12日