人工智能|零点有数解析算法产业化发展之道( 二 )

一个智能化领域是如何构成的?无论是政务、城市运行、警务还是产业，下面可以细分成更多的垂直领域，警察可以分很多警种，每个领域中间有很多具体的场景，这就是一个社会的样子。比如未来在工业领域中间，控制机器人或者生产流程等等，每个领域都会有大量的垂直应用算法的使用，这就是未来数字社会的样子，我们感知的就是机器智能在算法中间的表现。

文章插图
当然，我们今天讲的信息技术的时候，无论是什么技术，无论是硬的、软的还是新型网、新型设备，基本上都是以算法的高地作为核心。算法不仅仅重要，还有明显的优劣。美国在四年以前通过了算法责任法，就是说你说这个算法很棒，那就用这个算法，结果搞砸了，那算谁的?某一个领域可以有大量的算法，实际上用不同的算法产生的成效是不同的，你要对你推荐的算法负责，所以有算法责任。在英国议会中间也通过了算法治理的法案，对算法的开发、算法的应用、算法的责任提出了明确的要求。

今天很多地方会建设人工智能产业，会推动云计算的发展、大数据的发展，但是很少有地方讲我们要推动算法的发展，而且没有相关政策，也没有专项的资金投入，算法领域中间也没有真正的人才。构建算法产业就说明我们要围绕算法有专门的奖项来让你们知道，它是人工智能上的明珠，让算法有足够的亮度;为了吸引人们成为算法领域的创业者，要有算法孵化器;算法应用者联盟各个领域都会用，因为只有有应用场景才能转化为算法;一些研究者或有经验的人要能够进行分享，要建立算法的政策丛，从人才政策、投资政策、税收政策等等培养真正搞算法的人才;大学讲大数据课、计算机课，基本上没有算法课，我们希望有讲基础算法的课程。

文章插图
最后，算法的八大命题，算法应该干什么?第一，在数字新基建达到了当前水平后，算法水平已然成为智能经济的瓶颈与突破关键，算法是最具备凝聚活跃技术创造力、逻辑构造力、经验洞察力的创新领域。

第二，算法来源于想法尤是活跃的好想法，但算法作用于做法尤其是持续的最好做法。

第三，数据与算力取决于掌握核心资源的巨头，而算法则可能有丰富多彩的创造者。

第四，算法有优劣，优质算法等于业务技术逻辑和强大开发能力的组合，并在持续的训练应用中优化。

第五，算法将数据完成了优化的逻辑处理，具有自动化应用的最大优势，从而内置于系统，赋予工作系统以更新的能量。

第六，重视知识图谱的价值，借助于知识计算引擎，知识图谱的持续开发使应用算法具有机器学习与深度学习的垂直提升能力。

第七，算法池的大小和算法配置高低，显示出了智能化生产力和管理力的水平高低。和人工智能水平的真正高低就看有多少算法，有多少高智商人才的道理是一样的。

第八，丰富应用算法将赋予政务和商业以更大的活力，并因此而建立优化和创造新通用算法和新基础算法的条件。目前，国内对通用算法和基础算法做出的创新贡献很小，我们的方法跟我们很多其他领域的路径一样，将来真正地前进和突破是在应用中间有更丰富的场景和更多的应用，然后我们就会发现过去的某些应用算法和基础算法是不够的，从而激励我们在那两个领域中间进行创造和累积资源的可能性。