郭淳学：促进我国人工智能发展步健蹄疾、行稳致远

　　2017年国家发布《新一代人工智能发展规划》五年之际，科技部等六部门印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》通知，说明国家对发展人工智能的高度重视，同时也说明我国人工智能应用还需要加快发展。

　　人工智能是将人的智慧赋予机器的计算机应用技术。所以，人工智能应用场景会在计算机应用场景之内。当前，信息化的深入发展，计算机已在社会各行各业广泛应用，随之人工智能也应有广泛的场景发挥作用。

　　但是，人工智能应用除了以计算机的应用场景为基础外，还需人工智能算法才能实现。即人工智能算法的优劣也决定人工智能应用场景的多和少。

　　目前，在我国人工智能占主流地位的是国际垄断公司提供的深度学习算法。我国人工智能的专家和技术人员及在培养中的人才也基本都是学习和应用深度学习算法。

　　深度学习算法是大数据、大模型、大硬件的算法，在应用中需大算力的支持、还有黑箱等安全隐患。所以，在占计算机应用95%以上的工业控制和嵌入式系统应用中基本不能应用。

　　又由于，已有许多专家和技术人员发现深度学习算法存在着鲁棒性差、不可解释、有NP问题等严重缺陷，在应用中还不稳定、很难调试、不好复用、要配大量人力做标注、还需非常多的算力支持等问题。所以，在剩余不到5%的计算机应用中，适合深度学习算法的场景也有限。而且，深度学习算法的应用结果也常是大投入、低产出，很难推广使用赢利。

　　笔者认为，深度学习算法本身的这些严重的先天不足不可克服，限制了深度学习算法的应用场景，因此将《通知》精神落在实处，必须实事求是认清阻碍场景创新的症结所在。所以，深度学习算法的发明人Hinton教授面对深度学习算法的缺陷，从2017年开始就多次提出要推倒深度学习算法重来，并认真地在组织研制新算法。

　　现国际人工智能界公认，未来的人工智能算法应是：小数据、概率、迭代的算法。中国嵌入式系统产业联盟理事、阿波罗(日本)株式会社和天津市阿波罗信息技术有限公司首席科学家顾泽苍博士(中国籍)2018年就针对深度学习算法的缺陷，发明出自律学习SDL人工智能通用算法完全符合业界公认特点的有中国自主知识产权的创新算法。SDL算法经四年来的实践，所取得的应用成果表明：SDL算法是没有深度学习算法诸多缺陷的高效、简便、安全的小数据、小模型，在几乎所有计算机应用场景可应用的新一代人工智能算法。

　　希望国家有关部门及关心人工智能发展的各界人士，在重视创新人工智能场景同时，关注和支持顾泽苍博士致力的人工智能非深度学习算法的创新研制和推广应用工作。使我国人工智能尽快摆脱深度学习算法的束缚和影响，促进我国人工智能发展之路根深叶茂、行稳致远。(作者：郭淳学，中国嵌入式系统产业联盟)

　　编辑：王镜榕

　　审核：吴娜

（文章来源：中宏网）