论道AI 的开放与自主|清华AI TIME

馨晴天

2020年4月26日，清华大学计算机系举办了庆祝建校109周年的云活动，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；中国科技大学计算机学院院长李向阳教授；搜狗公司CEO王小川；旷视联合创始人唐文斌；清华大学计算机系副主任唐杰教授；清华大学计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。
在中美对抗持续存在、新冠病毒肆虐全球期间，互联网、AI等技术对保障人类健康、维护教育公平、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，在新一轮产业革命中抓住机会，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进行了深入的思辨。
张钹院士：中国AI的发展必须坚持开放的道路

活动伊始，张钹院士首先从科学技术发展史及科学研究的态度两个方面进行了高瞻远瞩的论述：一、科学技术的发展历史表明，科学研究必须在开放的国际环境下面才能够得到健康的发展，并造福于全人类；二、对科学研究我们应该保持更加开放的态度，中国人工智能的发展也必须走开放的道路。
人工智能诞生于美国，美国在2020年在人工智能领域还是处于引领地位，因此很多人误认为美国人在这其中起了主要作用，但经过梳理，我们可以看到对AlphaGo做出贡献的国家包括美国、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，都是全世界科技工作者共同努力的结果，前人大量基础研究的积累尤为重要。






美国之所以在人工智能领域长期处于引领地位，就是营造和利用了开放的国际环境，让那些不是出生在美国的科技工作者，通过去美国学习、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安全的战略科技，反对进行开放和国际合作，对此，唯一可以解释的就是美国要阻止中国科技的崛起，把中国孤立在国际之外。对此，我们应该进一步开放，很好地建立和利用开放共享环境，发展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成功。

开源生态与“卡脖子”

开源概念被提出来以后，Linux、GitHub等产品吸引了海量的用户参与，极大地促进了技术和商业、社会的发展，但是随着GitHub被微软收购，不可避免地要受到美国的管理条例等法律法规的约束，我们会不会列为被禁的国家之一？我们会不会面对相关的风险？我们要不要自由地发展开源生态？这成为摆在我们面前的实际问题。


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命运共同体、自力更生两方面考虑。我们首先要做好自力更生，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，以更加开放、包容的心态，和世界上更多更优秀的开源社区、研究人员一起打造更加健康、更加开放、更加安全的开源生态，让大家在平台上开放、共享、交流。
经济越开放，发展的速度越快。王小川从发展的角度对李向阳教授的观点进行了补充，提出我们在开放和自力更生之外还应该做一件核心的事——对外表达出我们的一种合作共赢性，让世界觉得中国的成功对世界是安全的。AI的发展也是一样的道理。
开放是一个应该做的事情，无论是从利己还是利他的角度，都有一定的好处。唐文斌基于旷视开源天元（MegEngine）的实际情况对开源进行了细致地剖析。开源使得组织不仅能够发挥自己的力量，还能利用社区的力量，和其他的开源项目合作、打通之后，能够形成一个更丰富的生态链，这样更有利于建设一种开放的生态，将真正优秀的人留在国内，同时也是把更多优秀人才吸引到中国来的重要手段。



面对抗疫，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、工作和生活的方式，在这场关乎全人类福祉的全球抗疫战争中，AI相关的论文呈爆发式增长，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，唐文斌用旷视的核心价值观做出了回答。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，因此要把产品做好，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结合，王小川分享了搜狗在抗疫中的工作，并认为AI是靠学习驱动的，AI更多应该是到基层去，到社区、农村去，把好医生、好医生的经验复制到基层，基层的机器产生的空间越大，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，社会发展的每个阶段都有技术，都要考虑技术的价值，要清楚技术的价值有可能在书架上，也可能在货架上，有可能在不同的层面。李向阳教授从技术与社会的层面进行了分享，并就AI在人们互联互通，心理辅导、关怀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，疫情过后我们回过头看，人工智能会有很大作为。张钹院士认为，利用人工智能技术分析大数据，可以更好地认识整个抗疫过程，建立更有效的抗疫措施。我们在事后应该利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、病源方向的应用，唐文斌提出做的东西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，必须跟那个领域的知识相结合，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方向就是把数据跟知识结合起来，要做新冠病毒溯源，不能就数据论数据，必须跟理论知识结合，没有任何数据知识找到准确的结果可能性很小。
面对在线教育，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，但是在线教育也面对师生互动、教育资源分配不均衡的问题，对此AI应该怎么做，AI能做什么？


“一块屏幕改变命运”。王小川根据自己母校——成都七中的经验提出：教育需要激励和约束，传统的形式是老师在一个空间里讲课，同学很认真听讲，不会严重走神。AI应该从这方面发力，不断提醒和规范学生行为，对学生进行约束。“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区，这在广大的中国偏远地区会有极大的应用。
做任何一个方向不能只从AI角度，还从行业的角度看。唐文斌根据远程办公的经验，从交流效率、创意激发的角度，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，立德树人有很多途径，人工智能用在在线教育上，可能在三个方面：课程内容完善、环境互动、技术支撑做很多事情。在教务端，AI可以辅助个性化教案、教学设计、虚拟化的教室、虚拟教学等；在学习端，AI可以实现个性化的答疑；在校园和在线教室管理方向，AI可以提供技术支撑，人脸识别、安防等。
AI在课前、课中、课后可以做很多事情，李向阳教授提出，具体包括：（1）个性化，这是AI跟传统教育能够发挥很大威力的地方。（2）精细化，可以根据学生的学习情况，在时间上、空间上、知识点上做精细化的分析和教育。（3）广泛化，在老少边穷地区，可以通过AI把更好的教育资源广泛覆盖。（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表现分析学习的效果，敏捷化比传统高效多了。
不过，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线上教育在很多时候很难培养动手能力，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巨大的推进作用。
面对复工与新基建：AI能发挥哪些作用？



国家今年在未来的方向上会有大的投入，会把钱用在刀刃上。王小川根据自己的预测，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东西必须要有价值。看待AI、5G的时候，要回到价值本身，要看哪些需求能够对现在、未来有长远的价值。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，进而改变人们的工作与生活。
新基建包含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、人工智能核心技术的发展，然后围绕技术能力开展。从产业发展角度来说，人工智能可以作为新一轮产业变革的核心驱动力。历次科技革命和产业变革需要巨大的能量，持续探索新一代人工智能应用场景，将重构生产、分配、交换等各个经济环节。
相信通过新一轮的新基建，会催生更多的新技术、新产品、新产业，有可能会有很多企业成为更大的巨无霸公司。在国家的规划当中，是希望实现人工智能总体技术发展和应用，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，实现产业全面转型和加速打造。围绕AI核心技术做的新基建非常重要，全面产业转型依赖于AI打造核心技术，AI赋能传统产业。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，可以为产业转型提供更大的驱动力，也会创造更多的产业机会。
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，并不是说它目前就有这样大的作用。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本质是解决复杂环境下的不确定性问题，在研究上还面临很多开放挑战，还有很长的路要走。我们现在的人工智能技术，还只是非常初步的应用，尽管这样，已经对产业和国家产生了巨大影响。
此外，AI研究必须要在开放的国际化环境下进行，要想在AI领域立足，就要在开放环境中把自己的工作做好，只有把AI科技水平做到世界一流，美国才会把我们当做朋友：因为它打不倒我们，脱不了钩，就只能当朋友。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友，才有可能真正建立起平等的合作环境。
开源共享是不是意味着AI创业机会会越来越少

首先需要区分一下核心技术和应用技术，唐文斌认为现在做的很多深度学习算法，其实不是核心的技术，更多是偏应用性的算法研究。真正AI创业机会在于算法跟产业的结合。当你手上拿了一把新的刀，你要去看里面所有产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不一样，如果能，你就能做出一些新的东西来。
领域的需求和知识与AI的结合，这是创业公司AI作为解决方案需要掌握的能力，只有核心技术并不能够使得你在一个行业中立足。王小川就搜狗语音图像、语言的技术区分进行了深入分析。
算法本身并不是核心技术，算法是基础理论研究的成果，需要与大家共享，将基础算法与具体领域结合起来形成的技术才是核心技术。张钹院士论述完算法与核心技术的关系后提出，科学研究成果形成的算法和平台都是基础研究，应当开放共享。
新期刊、新态度、新时代：AI OPEN

经过一个多小时的思辨，唐杰老师对开放与共享，现状与未来做了论述，并介绍了筹备中的AI期刊——《AI Open》，诸位副主编与编委等对新期刊寄予了美好的期待。

轻尘青橙

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