“为什么一款聊天机器人能引起全球热议，尤其是引起人工智能（AI）产学研各界高度关注？”
近日，在一场学术分享活动上，西安电子科技大学人工智能研究院院长焦李成将上述问题抛出，然后给出了自己的答案：“它让大众见识到了人工智能的力量。”
会不会将人工智能带入第四次发展浪潮？焦李成没有就此给出答案，但他表示，目前全球已经有40多个国家制定了国家层面的人工智能战略政策、产业规划文件，推动人工智能赋能社会和实体经济。“各国计划都离不开硬件、软件、基础理论、应用和产业化方面的源头创新，而这些源头创新反过来就是国家使命的基础。”
AI发展再成焦点
今年全国两会如期而至。引发的各种讨论，也被代表、委员们带进了两会的议事厅。
全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰提出，我国必须尽快推出能够实现智慧能力自进化的认知智能大模型，在自主可控平台上让行业尽快享受AI红利，让每个人都拥有AI助手。
全国政协委员、360集团创始人周鸿祎建议，通过建立大型科技企业+重点科研机构的产学研协同创新模式，打造中国的“微软+”组合引领大模型技术攻关，并支持设立多个国家级人工智能大模型的长期开源项目，打造开源众包的开放创新生态。
全国政协委员、奇安信集团董事长齐向东提出，标志着人工智能成为了当前科技革命的核心技术之一，正在改变整个社会。作为应对之策，人们要做好将AI作为效率工具的准备，同时产研侧要以人为核心发展人工智能。
全国政协委员、北京通用人工智能研究院院长朱松纯则在他的一份提案中建议，最近 的火爆，让大家对遥不可及的通用人工智能重新充满期待。而作为下一代“原子弹级”的关键技术，我国要将发展通用人工智能提升到当代“两弹一星”的高度，抢占全球科技与产业发展制高点。
……
事实上，早在2017年我国将发展人工智能上升为国家战略之前，人工智能就已是全国两会上的“常客”。只是这一次，的火爆让人们似乎看到了7年前（第一个战胜围棋世界冠军的AI机器人）的影子。人们不禁再次思考：中国该如何奋起直追？
“挑战前所未有”
本质上是一款大型语言模型，尽管其应用尚处于初级阶段，但焦李成认为，它作为AI一项技术创新和应用，展现了强大的生命力，代表了自然语言处理（NLP）领域数十年的积累，也为AI的下一步发展注入了新的活力。
仅从大型语言模型这一视角管中窥豹，就可见我国在全球AI竞争方面仍处于劣势。
刘庆峰告诉《中国科学报》，虽然我国也有多家机构和企业发布了一系列大模型，但未能真正走通“通用大模型预训练-基于（计算机语言）任务的有监督训练-基于人类反馈的强化学习”等系统性算法路径，大模型的智能水平相比仍有显著差距。
“可以预判，如果我国不能快速跟进，那么将在信息竞争、数字经济、人机交互甚至某些科学研究领域的国际竞争中处于被动局面。”刘庆峰说。
“我国的大模型与相比，技术上是存在差距的。”全国政协委员、中国科学院计算技术研究所研究员张云泉在接受《中国科学报》采访时透露，此次 对 后续的改进算法并未开源，说明这几步很关键。而这种算法的改进，包括编码、指令、对齐等聊天方面的算法都是有专利的，可能在短期内不会向外公布。
更让张云泉忧虑的是，就连中国引以为傲的算力优势，在面前也显得单薄无力。
“虽然国内目前也在研发中国版AI芯片，但还没有一家能够完全对标英伟达高端芯片A100或H100。”张云泉说，后者是训练背后大模型的硬件基石，目前我国进口该类芯片尚处于受限状态。
为此，张云泉建议：“我国一定要加大在相关研发上的投入，要在芯片、算法上集中人才和力量，争取早日实现突破、打破垄断、弥补差距。”
朱松纯也直言，人工智能领域的激烈竞争已经超越了学术、产业、经济，上升到国家安全层面。世界各国都在纷纷加码人工智能战略，尤其是处于先进行列的美欧日俄等国更是强调AI领先优势，不断强化其战略地位。
焦李成不无担忧地说：“挑战是前所未有的，技术发展的迫切性也是前所未有的。”
独辟蹊径
从科学技术演进的视角看，我国AI的发展其实面临着一好一坏两个消息。
好消息是，随着产业研发与资本介入，国内外互联网巨头的研发都聚焦在诸如搜索、推荐、内容制作、美颜、聊天等应用方面。
学术界普遍认为，这一次深度学习的热潮并没有产生根本性的理论突破，只是依赖数据和算力的优势提升了系统性能，在一些应用问题上起到了“临门一脚”的效应。应用型、渐进式科研成果批量涌现的同时，从事人工智能基础理论和系统框架研究者的声音却十分微弱。
坏消息是，这种态势在我国更为明显。
“创新的差距在哪里？差距在人才。”焦李成表示，人工智能技术的演进是计算机、语言学、社会学、生物学、政治经济学等多个学科交叉的结果。2018 年，美国麻省理工学院宣布投资10亿美元建设新的计算机学院，目标是把计算机和AI技术引入所有学科的研究中，想让所有专业的学生都用AI做研究。他以此为例谈到，交叉学科人才培养是AI发展的重中之重。
朱松纯援引钱学森先生“搞导弹不是靠一两个科学家，要靠一批有理论基础，又有实践经验的大的研究队伍”的话表示，要突破人工智能基础理论研究、创造代表人工智能最终目标的通用智能体，迫切需要组织跨领域的交叉研究，并以系统论、整体论思维开展有组织的团队科研攻坚，进而实现有全球影响力的原创性突破。
然而，当前我国人工智能人才储备不容乐观。据人力资源和社会保障部统计，全球人工智能人才储备中，中国只占5%左右，人工智能人才缺口超过500万人，供求比例为1：10，供需比例严重失衡。朱松纯认为，相比欧美国家，跨学科复合型人才的匮乏将成为制约我国人工智能产业发展的首要瓶颈。
2021年，国务院学位委员会决定设置“交叉学科门类”，并于2022年直接体现在研究生新版学科专业目录上。焦李成认为此举是我国“交叉科学发展和人才培养的大变革”。
“要以有组织的科研推进原创性、引领性创新。”在朱松纯看来，通用人工智能是智能科学的初心，也是终极目标；是科技制高点，也是必经之路。向着这个目标出发，他谈道：“从全局出发，我们不应盲目跟跑当前以大数据、大算力、大模型为特征的人工智能热点，而是要以强大的战略定力，‘纵向贯通、横向交叉’，独辟蹊径地探索自己的科研创新道路。”
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