斯坦福大學(xué)報告稱(chēng)中國AI論文引用率首超美國！但李國杰院士也發(fā)文靈魂拷問(wèn)

來(lái)源：zhihu

編輯：yaxin、su

2020年，中國AI論文引用量「首超」美國！而近日，工程院院士李國杰在科學(xué)網(wǎng)發(fā)文稱(chēng)，國內 AI 研究「頂不了天，落不了地」。多數網(wǎng)友表示并不認可，聽(tīng)君一席話(huà)，如聽(tīng)一席話(huà)。

中國霸榜AI期刊論文發(fā)表，論文引用量「首超」美國！

然而，中國工程院院士李國杰卻戳著(zhù)國內AI研究的脊梁骨說(shuō)「頂不了天、落不了地」。

近日，如何看待「李國杰院士發(fā)文稱(chēng)國內 AI 研究頂不了天、落不了地」這一話(huà)題引起網(wǎng)友熱議。

簡(jiǎn)短8個(gè)字，卻值得每個(gè)人深思...

中國霸榜AI期刊論文發(fā)表，引用量「首超」美國

在人工智能研究領(lǐng)域，中國正超越美國。

根據斯坦福大學(xué)的一份報告顯示，2020年，中國在學(xué)術(shù)期刊上有關(guān)AI的論文引用率占比為20.7%，美國為19.8%，這是中國首次超過(guò)美國。

另有數據顯示，自2012年以來(lái)，中國的AI論文數量為24萬(wàn)篇，美國則為15萬(wàn)篇，中國壓倒性地多于美國。

特別是在「圖像識別和生成」方面，中國取得優(yōu)異的研究成果。

李國杰院士在文中指出，近3年，國內學(xué)者發(fā)表了大量人工智能論文，申請幾萬(wàn)件專(zhuān)利。

這些AI在北京冬奧會(huì )、城市大腦等應用場(chǎng)景和抗擊新冠取得了顯著(zhù)成效，同時(shí)催生了一些人工智能獨角獸企業(yè)，取得的「成績(jì)可圈可點(diǎn)」。

「總的來(lái)講，我們的研究多數是技術(shù)驅動(dòng)、論文導向，目標導向和問(wèn)題導向的研究較少?！?/span>

國內AI研究「頂不了天，落不了地」

這8個(gè)字是李國杰院士對國內AI研究的總體評價(jià)。

那問(wèn)題到底出在哪兒呢？

首先，在科研課題選擇上，「我們與一流科學(xué)家的差距之一是選擇可突破的重大科學(xué)問(wèn)題的眼光不夠敏銳。

布局的科研項目要么是增量式的技術(shù)改進(jìn)，要么是幾十年都難以突破的理想型目標?！?/span>

總之，科學(xué)家目光不夠敏銳，科研項目難以實(shí)現「質(zhì)變」。

就拿AlphaFold 2的例子來(lái)說(shuō)，DeepMind團隊10年前就開(kāi)始關(guān)注「蛋白質(zhì)折疊」，而國內研究并未將這一方向列入新一代人工智能重大科技項目。

至于當下值得關(guān)注的研究方向，李院士認為，人工智能應重點(diǎn)關(guān)注涉及經(jīng)濟發(fā)展的重大問(wèn)題。

比如，「用機器學(xué)習的方法全自動(dòng)地做集成電路的前端和后端設計有可能十年左右取得突破?！?/span>

如果能成功，集成電路人才缺口難題將得到解決，而2020年，集成電路人才缺口超過(guò)了30萬(wàn)。

為何人工智能學(xué)者視野不夠超前？李院士認為問(wèn)題出在對人工智能這門(mén)學(xué)科的認識上。

學(xué)者們「大多盯住了『像人』這個(gè)原則，以『像不像人』作為目標?！?/span>

比如，2017年，沙特阿拉伯授予香港漢森機器人公司開(kāi)發(fā)的機器人索菲亞公民身份，使其成為首個(gè)獲得公民身份的機器人。

今年6月，清華大學(xué)宣布機器人華智冰入學(xué)清華計算機系。

而虛擬人華智冰本身只是技術(shù)上的集合，和以前最大的差距大概就是長(cháng)了一張「美女臉」。

李院士認為，沒(méi)必要把電子線(xiàn)路構成的機器做成與人一樣。研究人員應當努力擺脫『模仿人』、『替代人』的思想束縛。

AlphaFold的另一個(gè)啟示則是：科研第五范式的雛形已經(jīng)出現。

「基于最基礎科學(xué)原理的機器學(xué)習需要人類(lèi)多領(lǐng)域科學(xué)家的智慧和機器『智能』有機融合」

也就是說(shuō)，AI研究要取得重大突破，應當依賴(lài)于跨學(xué)科科研人員的緊密合作。

AlphaFold團隊人員就來(lái)自不同領(lǐng)域，包括機器學(xué)習、語(yǔ)音和計算機視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、分子動(dòng)力學(xué)、生命科學(xué)、高能物理、量子化學(xué)。

最后，李院士指出了將工程科學(xué)技術(shù)應用到基礎研究中的重要性。

畢竟，AlphaFold也沒(méi)有提出新的科學(xué)原理，其本質(zhì)也只是一種集成式的工程科學(xué)技術(shù)。

網(wǎng)友：聽(tīng)君一席話(huà)，如聽(tīng)一席話(huà)

李國杰院士這篇文章從DeepMind的人工智能程序AlphaFold引入，討論了國內AI研究的問(wèn)題。

最后以分析DeepMind的研究團隊結尾，指出了科研范式的轉向。

網(wǎng)友表示，「聽(tīng)君一席話(huà) 如聽(tīng)一席話(huà)」。

還有網(wǎng)友指責，李院士的文章凈是在夸AlphaFold，6次DeepMind，13次AlphaFold。

「為什么會(huì )這樣，后浪想都懶得想。規矩是誰(shuí)在定的呢？方向是誰(shuí)在拿呢？資源是誰(shuí)在配置呢？

「一邊喊口號『年輕人要沉得住氣，十年磨一劍』，一邊考核『三五年沒(méi)成果，淘汰出局了』。得好好探討一下游戲規則才行?！?/span>

細想，為什么國內各個(gè)領(lǐng)域都極其缺少從0到1的原創(chuàng )性工作。

最直接的原因就是，學(xué)術(shù)評價(jià)體系不合理！

它過(guò)分看重文章數目、IF、citation 等表面化、指標化的東西。

最最根本的原因便是，各行各業(yè)都在「內卷」，科研不可能例外。

進(jìn)而導致，科研人員績(jì)效壓力大，短期需要出成果；科研項目在原有研究基礎上創(chuàng )新，不敢開(kāi)天辟地。

這8個(gè)字「頂不了天、落不了地」，你認為該怎么解？