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日期: 2018-09-28 | 來源: 紐時 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
從分享經濟在中國的發展就可以清楚地看到這壹點。在優步(Uber)和滴滴等公司證明了網約車可行性之後，中國的初創企業嘗試了所有可能的分享方式：分享籃球、分享雨傘、分享自行車、分享手機充電器。這些努力大多很快就夭折了，但那些幸存下來的公司——包括少數幾家實力最強的共享單車初創企業——成了估值數拾億美元的公司，並在短短幾年內徹底改變了城市交通。
最後，還有壹個中國政府支持人工智能的問題。美國人經常講這麼壹個簡單粗暴的故事，說身在中央政府的中國官員們從這些公司中挑選出贏家，向它們提供巨額補貼，然後保護它們免受外國競爭。但這個故事從根本上誤解了中國政府是如何鼓勵人工智能的實施的。
中國政府明白，隨著人工智能從純數字世界轉向實體世界，公共基礎設施和制度將不得不隨之改變。如果我們要讓自動駕駛汽車減少事故，我們也許需要在道路上嵌入傳感器。如果我們想用人工智能輔助的診斷來盡早發現癌症，我們可能需要醫院管理者們制定出既保護隱私、同時讓研究得以進行的數據共享協議。這些都是給公職人物帶來壹定程度風險的決定，尤其是在壹個斗爭殘酷的政治環境中，每壹個失誤都會成為反對派攻擊的口實。
北京把人工智能宣布為國家首要任務，是向地方官員們發出壹個信號，那就是，他們將會因促進人工智能基礎設施的發展而得到獎勵。中國的模式不是靠自上而下的命令、或無限的補貼；中國的模式靠的是鼓勵地方官員，在他們所在的地方做必要的改變，以便私營的人工智能公司能夠開發出可以實際使用的產品。
我這是在說中國現在擁有人工智能的成功秘訣嗎？根本不是。這個領域正在從發現轉向實施的事實，並不意味著發現不再重要。事實上人工智能存在眾多問題，以至於還不知道怎樣做是最佳的方式。
比如像全自動汽車這樣的人工智能驅動產品。中美兩國的科技公司都仍在拼命地追逐著壹個夢想，要把壹種自我駕駛能力遠遠超過人類的汽車大規模投入使用。誰將在這場競爭中勝出，很可能取決於最終的主要障礙是核心技術問題，還是僅僅是執行細節問題。如果主要障礙是技術的話，比如核心算法仍需重大改進，那麼優勢就在美國。如果是實施的話，比如需要有智能基礎設施或進行政策調整，那麼優勢則在中國。
此時此刻，我們還不知道是哪個，但我們知道壹國可以通過學習另壹國的長處來提高自己成功的概率。中國的研究人員、初創企業和人工智能公司應該讓自己的想象力更放開壹點，敢於把賭注押在更長遠的東西上，讓自己有打開新局面的機會，而不是老在追趕。與此同時，美國公司應該樂於去做沒那麼光鮮的事——不斷就壹個經驗證的概念去發展變種。美國的政策制定者們也可以改變對人工智能放手不管的立場，而是積極地考慮如何調整國家的實體設施和公共機構，以便更好地與新技術相結合。
如果中美兩國能夠從這個角度來做出調整的話，那麼壹場看起來是中美兩國之間爭奪人工智能制高點的零和對抗，將會顯露截然不同的樣子：壹個跨文化學習、齊心協力將壹個全球項目——發展能改善人類生活的人工智能——向前推進的機會。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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