人工智能顶尖人才远远不能满足需求

两年前，AlphaGo将我们预想中电脑战胜人类围棋手的时间提前了二十年，也将人工智能带到了公众的面前。那一年，“人工智能”成为网络年度热搜榜第7名，全球有将近两千家人工智能初创公司拿到融资。在智能语音、图像识别、自动驾驶等领域，一大批应用级产品在这一年落地。尽管人工智能的发展早就跨越半个世纪，还是有很多人愿意将2016年称为“人工智能元年”。

从某种意义上说，这种说法没有问题

从某种意义上说，这种说法没有问题。媒体的聚焦与公众的注视，为人工智能行业带来了资本的关注。今天，经济巨头在人工智能领域不断发力，以深度学习算法为底层技术的互联网内容产品突飞猛进，而仅仅在计算机视觉、智能芯片等专注于人工智能技术的细分领域，国内就已经诞生至少七家估值在十亿美元以上的人工智能创业公司，这也部分验证了李开复的预言：“未来十年，出现最多的独角兽公司，肯定是人工智能公司。”

人工智能也已经上升为国家战略，成为中华民族伟大复兴的重要拼图。去年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，对人工智能发展进行了战略性部署，力争到2030年把我国建设成为世界主要人工智能创新中心。

有关注、有资金、有政策

有关注、有资金、有政策，无论从哪个方面看，人工智能都面临着巨大的发展机遇。然而，对于人工智能行业这两年狂热和喧嚣，不少行业内的顶尖学者们也都保持着自己的冷静。联想集团首席技术官芮勇就认为，现在讨论人工智能取代人类还为时过早，“如果要实现真正的人工智能，也许还要大约500年，如果你要在后面再加个0，我也不反对。” 而机器学习领域的教父级人物、吴恩达教授也曾经表示：“似乎很多人认为人工智能可能是解决所有技术问题的灵丹妙药。事实上并非如此。在深度学习方面，存在一些不必要的泡沫。”

任何事物都有其发展的客观规律

无论泡沫与否，任何事物都有其发展的客观规律。人工智能的发展，实际上是一个厚积薄发的过程，并非短平快的一锤子买卖。具体来说，近年最热门并取得一定突破的深度学习领域，大多数算法的理论基础实际上都源于二三十年前甚至半个世纪以前，只是长时间的理论、数据、实践积累甚至计算机运算能力上的突破，让我们今天真正得以见识它们的威力。

人工智能顶尖人才远远不能满足需求

从另一方面，目前我国缺少重大原创科研成果、人工智能顶尖人才远远不能满足需求，这是业内的一个共识，在当前形势下更是一个需要紧迫解决的问题。腾讯研究院去年发布的《中美两国人工智能产业发展全面解读》指出，美国基础人才数量是中国的13.8倍。而另一方面，中国对人工智能的投资主要集中在应用层，对基础层及技术层这些需要长期投入、获取远期回报的项目重视不足。

在当下，我们应该如何理性务实地推进人工智能发展，让它更契合客观发展规律？在国家战略层面，如何正视不足，苦练内功，真正构建人工智能领域坚实的技术基础？作为汇聚人工智能行业精英的顶尖盛会，CCAI也需要发出自己的声音。在本次大会设立的“我国人工智能发展如何务实推进”分论坛上，中国人工智能学会理事长、中国工程院院士李德毅；中国科学院院士、中国科学院神经科学研究所所长蒲慕明；中国科学院自动化所所长徐波；南京大学人工智能学院院长、AAAI/ACM/IEEE Fellow周志华；百度高级副总裁、ACL Fellow王海峰将和我们共同探讨，作为一名从业人员，我们应该用什么姿势拥抱这个时代。