中新社柏林3月31日電 題：中歐如何加強人工智能合作？

　　——專(zhuān)訪(fǎng)德國國家工程科學(xué)院院士奧泰因·赫爾佐格

　　中新社記者 馬秀秀

　　當前，人工智能正在成為全球科技競爭核心，各國紛紛加速布局，搶占技術(shù)和市場(chǎng)先機。此背景下，人工智能的發(fā)展趨勢如何？中歐如何攜手推動(dòng)技術(shù)創(chuàng )新與產(chǎn)業(yè)應用？德國國家工程科學(xué)院院士、國際人工智能領(lǐng)域著(zhù)名科學(xué)家?jiàn)W泰因·赫爾佐格近日接受中新社“東西問(wèn)”專(zhuān)訪(fǎng)時(shí)指出，國際合作對人工智能的持續創(chuàng )新至關(guān)重要，而中歐合作將為技術(shù)進(jìn)步與產(chǎn)業(yè)發(fā)展開(kāi)辟更多機會(huì )。

　　現將訪(fǎng)談實(shí)錄摘要如下：

　　中新社記者：人工智能在工業(yè)制造、醫療、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域的應用潛力如何？您預計未來(lái)5至10年人工智能會(huì )有何種顛覆性進(jìn)展？

　　赫爾佐格：人工智能概念已存在約70年，并不新鮮。我在該領(lǐng)域工作超40年，醫療自人工智能發(fā)展初期便是應用方向，但進(jìn)展緩慢。近年來(lái)，計算機視覺(jué)推動(dòng)了其在醫學(xué)領(lǐng)域的突破。工業(yè)制造長(cháng)期受益于人工智能，但需先完成數字化轉型。1986年，德國慕尼黑聯(lián)邦國防軍大學(xué)團隊就已實(shí)現自動(dòng)駕駛，僅需人工干預20次。過(guò)去20年，人們不斷預測“5年內我們將實(shí)現自動(dòng)駕駛”，但每次都推遲。我認為，未來(lái)10年內，憑借足夠強大的硬件資源，我們能真正實(shí)現自動(dòng)駕駛。

　　未來(lái)5至10年，最具顛覆性的進(jìn)展仍是自動(dòng)駕駛，它將重塑工業(yè)與人們的生活方式。事實(shí)上，我們已因人工智能經(jīng)歷過(guò)一次顛覆性變革，那就是互聯(lián)網(wǎng)，搜索引擎便是基于人工智能運作。人工智能在醫療與工業(yè)制造領(lǐng)域仍將持續發(fā)展。

　　中新社記者：在您看來(lái)，當前人工智能發(fā)展面臨的主要挑戰是什么？是否需要國際層面的監管框架？

　　赫爾佐格：人工智能作為一門(mén)科學(xué)，始終面臨諸多挑戰。當前，突破性進(jìn)展往往依賴(lài)資金充足、硬件強大的團隊，最優(yōu)秀的研究多由此產(chǎn)生。然而，中國的一些案例表明，即使資源有限，也能取得同等甚至更好的成果，這一趨勢仍將持續。

　　當前最大的挑戰在于如何以合理成本，將數據轉化為有價(jià)值的知識，使人工智能真正服務(wù)于應用。與食品生產(chǎn)者必須保證食品屬性類(lèi)似，AI產(chǎn)品也必須確保無(wú)偏見(jiàn)、不出錯、不憑空捏造信息。這是所有產(chǎn)品應遵循的基本原則。

　　歐洲通過(guò)了《人工智能法案》，中國、英國亦在制定法規，而美國尚未全國性立法。由于A(yíng)I應用廣泛，統一監管極具挑戰。若監管限制技術(shù)本身，或將阻礙創(chuàng )新，合理方式應是防止負面后果產(chǎn)生，而非束縛技術(shù)發(fā)展。技術(shù)需不斷進(jìn)步，若40年前便限制使用新技術(shù)，今日的進(jìn)展便無(wú)從談起。

　　中新社記者：目前歐洲和中國在人工智能領(lǐng)域的發(fā)展各有哪些特點(diǎn)？如何加強合作？

　　赫爾佐格：中國的人工智能研究人員數量可能是德國的20至40倍。因此，這一問(wèn)題只能概括回答。

　　約25年前，人工智能經(jīng)歷了一次“寒冬”。為避免停滯，德國意識到，基礎研究雖強，但必須輔以應用研究，才能證明其價(jià)值。德國人工智能研究中心(DFKI)便是典型案例，它不僅促進(jìn)了人工智能應用，還結合實(shí)際問(wèn)題推動(dòng)了人工智能基礎研究的發(fā)展。過(guò)去20年，德國在人工智能應用方面進(jìn)展顯著(zhù)，深入多個(gè)領(lǐng)域。中國在人工智能發(fā)展初期更側重應用，近年來(lái)加大了基礎研究投入，但應用推進(jìn)仍然強勁。我在中國的人工智能會(huì )議上做演講時(shí)，常有上萬(wàn)人參與，他們關(guān)注點(diǎn)多在制造、物流等應用領(lǐng)域。歐洲與中國在人工智能發(fā)展上有許多相似之處，長(cháng)期發(fā)展需在基礎研究和應用間找到平衡。

　　人工智能發(fā)展離不開(kāi)國際合作?？茖W(xué)研究依賴(lài)全球交流，領(lǐng)先團隊往往通過(guò)合作獲取最新進(jìn)展。如果一個(gè)國家封閉人工智能研究，最終受損的也是自身。因此，加強國際合作，是推動(dòng)人工智能發(fā)展持續進(jìn)步的關(guān)鍵。

　　中新社記者：學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界在發(fā)展人工智能過(guò)程中合作是否充分？如何推動(dòng)研究成果轉化？

　　赫爾佐格：工業(yè)界關(guān)注短期利益，而應用研究更注重未來(lái)中期發(fā)展。這種思維差異是個(gè)問(wèn)題。

　　德國的弗勞恩霍夫研究所是成功案例，它基于科研成果開(kāi)發(fā)可供工業(yè)界使用的產(chǎn)品或技術(shù)解決方案，年收入達34億歐元。然而，研究所數量有限，需要支持的企業(yè)則非常多。此外，許多企業(yè)因商業(yè)機密問(wèn)題不愿合作。在機械制造領(lǐng)域，長(cháng)期以來(lái)保持著(zhù)科研與工業(yè)界的合作，但在信息技術(shù)和人工智能領(lǐng)域并不普遍。近年來(lái)，企業(yè)逐漸認識到軟件和人工智能是關(guān)鍵生產(chǎn)力，需要與專(zhuān)家合作。但企業(yè)必須相信合作能帶來(lái)實(shí)際收益，才會(huì )投入資金。

　　歐洲尤其是德國有大量研究項目，如德國聯(lián)邦負責研究和技術(shù)的部門(mén)，歐洲“地平線(xiàn)”計劃也為許多研究提供資金支持。然而，許多項目成果最終被束之高閣，大學(xué)、研究機構與工業(yè)界之間的聯(lián)合研究效率往往較低。

　　即使研究成果再好，若不能轉化為穩定運行、能夠維護的軟件產(chǎn)品，便毫無(wú)意義。理想模式是初創(chuàng )公司與大學(xué)結合，推動(dòng)人工智能產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，同時(shí)與實(shí)際應用這些產(chǎn)品的公司合作，使技術(shù)真正落地。

　　中新社記者：在人工智能創(chuàng )業(yè)方面，歐洲和中國的初創(chuàng )公司如何互相學(xué)習及合作？

　　赫爾佐格：我們可以彼此學(xué)習如何支持初創(chuàng )公司，使它們真正有機會(huì )開(kāi)發(fā)出能夠在市場(chǎng)上站穩腳跟的產(chǎn)品。德國和中國的初創(chuàng )公司也可以相互學(xué)習。在德國，初創(chuàng )公司通常由工程師基于技術(shù)創(chuàng )意創(chuàng )立，技術(shù)本身是重點(diǎn)。而在中國，許多初創(chuàng )公司更關(guān)注客戶(hù)需求，與客戶(hù)緊密合作，而非僅憑技術(shù)可能性開(kāi)發(fā)產(chǎn)品。這種差異為雙方提供了互相借鑒的機會(huì )。

　　如果德國的初創(chuàng )公司掌握對工業(yè)有價(jià)值的技術(shù)，應盡早考慮與中國企業(yè)或初創(chuàng )公司合作，探索在龐大中國市場(chǎng)的發(fā)展機會(huì )。

　　中新社記者：如何看待“人工智能會(huì )造成失業(yè)”的擔憂(yōu)？

　　赫爾佐格：信息技術(shù)帶來(lái)的就業(yè)變化早已存在。歷史證明，雖然一些崗位被取代，但更多新職位也同時(shí)被創(chuàng )造，如系統構建、技術(shù)開(kāi)發(fā)、管理與控制崗位等。關(guān)鍵在于，新崗位需要不同的知識技能。因此，那些擔心失業(yè)的人需要不斷學(xué)習，以適應新的崗位需求，跟上技術(shù)發(fā)展步伐。政府在這方面應發(fā)揮積極作用，推動(dòng)終身學(xué)習和職業(yè)培訓。全球各國都面臨這一挑戰，美國對此投入較少，而歐洲和中國更為重視，積極幫助潛在失業(yè)者通過(guò)培訓和教育適應變革。

　　中新社記者：您對希望從事人工智能研究的年輕學(xué)者或工程師有何建議？您未來(lái)是否有計劃與中國開(kāi)展更多合作？

　　赫爾佐格：人工智能發(fā)展迅速，在學(xué)術(shù)生涯中專(zhuān)注某項技術(shù)意義不大，因為五年內就可能被新技術(shù)取代。對學(xué)生和年輕科學(xué)家而言，掌握技術(shù)開(kāi)發(fā)的基礎知識至關(guān)重要，否則在新技術(shù)出現時(shí)將無(wú)從適應。

　　基礎知識包括數學(xué)和統計學(xué)，但同樣重要的是應用領(lǐng)域知識。如果在輔修或平行學(xué)習中掌握特定應用領(lǐng)域的運作方式，了解人工智能的實(shí)際應用，將極大提升能力。取得突破的關(guān)鍵在于，將人工智能學(xué)習建立在理論知識與應用知識的結合上。這樣在他們進(jìn)入職場(chǎng)后才能持續提升技能，而非止步不前。

　　我已在同濟大學(xué)工作十年，并且還會(huì )在這一優(yōu)良的科研環(huán)境中繼續工作下去。我也希望進(jìn)一步加強德國乃至歐洲同中國的合作，也正努力吸引更多德國專(zhuān)家參與同濟大學(xué)項目，以推動(dòng)人工智能的共同研究和應用開(kāi)發(fā)。(完)