4月12日，联想集团副总裁徐飞玉在FUS猎云网2019年度人工智能产业峰会上发表了内容为“可解释AI打造人机互信智能时代”的演讲。她认为，随着技术的不断发展，AI开始赋能各行各业，越来越贴近用户的生活。
每经记者 张虹蕾 每经编辑 梁枭
联想集团副总裁徐飞玉 图片来源：受访者供图
作为联想集团副总裁，徐飞玉的另一个身份是联想研究院人工智能实验室负责人。如今，距离她加入联想已经过去两年多时间，在接受《每日经济新闻》记者专访时徐飞玉回忆，2017年，AI技术在中国十分火热，她应邀接下了联想抛出的橄榄枝。
在加入联想前的近20年，徐飞玉一直在德国人工智能研究中心（DFKI)工作。该中心是德国顶级的人工智能研究机构，股东包括Google、Intel、微软、宝马、SAP、Airbus等全球顶级企业。徐飞玉曾就任该中心首席研究员及语言技术实验室文本分析研究组负责人。
“人工智能，特别是机器学习，应该发展成科学，而不是炼金术。”这是徐飞玉对于人工智能近期发展的一句感叹。当前人工智能发展的核心技术问题仍需进一步解决，还有很长的路要走。
相较于两年前刚刚加入联想时表达的“人工智能之争归根到底是人才和数据的战争”的观点，徐飞玉又添加了新的要素——“知识”。徐飞玉强调，人工智能技术想要在更多的垂直领域落地，除了人才和数据的支撑，还要将专业知识、领域知识和常识进行有效结合，帮助AI应用更加可靠和有解释性。
“可解释AI打造人机互信智能时代”是4月12日徐飞玉在FUS猎云网2019年度人工智能产业峰会上带来的演讲内容。
此时，距离徐飞玉加入联想集团，并创建联想历史上第一个人工智能实验室已经过去两年。而在这两年，联想人工智能实验室在自然语言处理、语音技术、计算机视觉、机器学习及智慧数据等方向均有研发成果。
放眼全球，人工智能大潮已经风起云涌。刚刚过去的2018年，人工智能在基础研究、技术、产业应用等方面都进入了高速增长期。根据中国电子学会的统计，2018年全年，全球人工智能核心产业市场规模超过555.7亿美元，较2017年同比增长50.2%。数据显示，全球人工智能的发展呈现三足鼎立之势，主要集中在美国、欧洲、中国。
徐飞玉认为，中国在人工智能方面的探索有独特的优势。随着技术的不断迭代，深度学习不断推动人工智能发展，可解释性AI成为一个新的课题和挑战。
很明显的一点是，在人工智能的赛道上，巨头们也在争相竞逐。去年，华为也开始推进普惠AI战略，对于这一点，徐飞玉对《每日经济新闻》记者表示，普惠AI的理念提出源于AI发展到了新的阶段，随着技术的不断发展，AI开始赋能各行各业，越来越贴近用户的生活。
在这样的背景下，联想也在人工智能方面积极布局。徐飞玉透露，据第三方2018人工智能创新白皮书，联想在语音技术和自然语言处理方向的AI专利数居中国前三位。过去一年多时间，联想全方位实施人工智能战略，在智能语音、智能客服、智慧医疗等方面也出现了一系列研究成果。目前，联想也将区块链技术与人工智能技术结合探索。
两年前，徐飞玉刚刚加入联想。彼时在接受媒体采访时，她表示，人工智能的竞争，归根到底是人才和数据的竞争。判断一家公司的人工智能水平，首先要看人才；其次要看是不是拥有自己的数据，可以自成平台；然后就是看有没有好的商业模式，能够借助生态系统帮助平台积累数据，形成数据价值链条。
两年之后，人工智能已经上升到国家战略的高度。怎样将专业知识融合进AI技术、建立细分行业和领域的知识图谱也十分重要。建立数据和知识的结合,才能塑造可解释性人工智能。加强人工智能技术与5G、芯片、大数据、安全等技术的融合，建立灵活的创新、数据价值链，才能形成完善的AI生态系统。
除了融合专业知识，AI人才也成为眼下产业发展的关键词。目前一些国内高校已经开设人工智能专业。对此，徐飞玉认为，这体现了国家对于人工智能人才的高度重视。
但这仅是一个新的起点，在人工智能人才方面，徐飞玉强调，高校应培养人工智能复合型人才，不仅要有工程能力，还要有创新能力。在国际上已经有很多专业学科和计算机学科结合，产生新的专业，比如bio-informatics（生物信息学）,business informatics（商业信息学），在这些新的专业里，可以把人工智能的核心技术应用和细化到其他专业领域。
此外，徐飞玉强调，一个国际化的、活跃的环境对科研和创新非常重要。虽然中国近年来在各类AI国际会议上发表了有很多论文,数量上已经处于世界领先，但一些核心和有影响力优秀论文还来自美国和欧洲的科学家。中国也要建立国际化的环境，多吸引国际人才。
一个不容忽视的事实是，历经了此前浮躁的泡沫期，人工智能也逐渐进入技术沉淀期。
但不论行业发展到怎样的阶段，在徐飞玉看来，数据与人工智能的发展都密不可分。而随着人工智能的发展，数据也要相应产生变化，相互融合迭代出更高的效率。
按照徐飞玉的阐述，眼下，中国正从互联网时代迈向智能时代。近两年，不论是企业的融资规模，亦或者国家政策导向，都推动人工智能进一步进行数据共享和跨界合作。
“可解释性AI可以帮助发现数据的偏差、算法的问题和弱点。”据徐飞玉介绍，在开始数据量有限的情况下，联想在开发智能系统方面实行了人机合作策略，联想的用户和专家也是智能系统的数据科学家和知识工作者。
对于未来数据质量的提升，徐飞玉谈到，首先需要从改善数据基础条件方面发力，通过建设国家级平台，减少数据孤岛，提供开放数据去支持高校及企业的研究与合作，共同促进中国基础研究。其次，要定义数据交易和交互的技术标准和法律规范。数据已经成为像水电一样的命脉，要从数据的产生、共享、使用、保护等方面全新关注。此外，还要推动基于数据的知识挖掘方法，多模态的机器学习方法，多类型数据的知识挖掘。
除了数据质量的提升，AI芯片也是未来需要探索的方向之一。徐飞玉提到，物联网（IoT）技术开启了万物互联的时代，而人工智能对IoT的赋能，将会开启智能万物互联（SIoT）时代。要实现SIoT，需要解决两个问题：极低的智能决策延迟，以及数据隐私保护。现有的端侧AI解决方案存在成本过高、计算力不足以及功耗过高等问题。如果能够开发出低成本、低功耗的端侧AI芯片，将会极大推动智能万物互联新时代的到来。
此外，徐飞玉强调，人工智能不是“炼金术”，而是需要通过可验证、全面、严谨的方式将人工智能变成科学的可解释性AI。人工智能的发展和应用落地，必须要将显性和隐性知识结合在一起。
（实习生徐文璞对本文亦有贡献）
（封面图片来源：摄图网）
1本文为《每日经济新闻》原创作品。
2 未经《每日经济新闻》授权，不得以任何方式加以使用，包括但不限于转载、摘编、复制或建立镜像等，违者必究。
每日经济新闻客户端