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“碰到专业性高的研究任务，一旦被‘卡脖子’将会是非常被动的，所以一定要有自己的算法。”孔德兴说。换句话说，是否掌握核心代码将决定未来的AI“智力大比拼”中是否拥有胜算。用开源代码“调教”出的AI顶多是个“常人”，而要帮助AI成长为“细分领域专家”，需以数学为基础的原始核心模型、代码和框架创新。秦陇纪总结，中国制造正从“硬件组装厂”向“软件组装厂”蔓延，浮躁如故。

3.有算法之“根”才能撑起产业“繁茂”

所谓“树大根深”，人工智能的发展也是同样道理，越在底层深深扎下根基，越能够发展出强大的产业。那么，借助开源代码，“半路出家”的AI产业为什么会难以为继？

孔德兴解释说，在获得同样数据的前提下，以开源代码运行，AI深度学习之后或许能输出结果，但由于训练框架固定、算法限制，当用户进行具体的实际应用时，将很难达到所期望的结果，而且难以修改、完善、优化算法。

“如果从底层算法做起，那么整个数学模型、整个算法设计、整个模拟训练‘一脉相承’，不仅可以协同优化，而且可以根据需求随时修改，从而真正解决实际问题。”孔德兴说，基础算法往往是指研究共性问题的算法，它涉及到基础数学理论、高性能数值计算等学科，可以应用到多种实际问题中；而针对性强的应用算法往往会应用到具体问题所涉及的“具体知识、先验信息”，从而更好地解决实际应用问题。

“基础算法和应用算法都很重要，拥有基础算法将更有助于应用算法的丰富与深入。”孔德兴说，AI要应对的现实生活是复杂、多变的，当能够“应对自如”时，才能够促成产业的“繁茂”。

4.呼吁三方协力让数学不再置身事外

“一方面是政策引导，其实国家已经在加大这方面的扶持，例如科研基金上的设置等。”针对如何解决“徐匡迪之问”反映出来的问题，孔德兴认为，第二方面是行业企业在进行科技创新时，应有意识将数学学者纳入进来。“如果通过算法的开发，最终产品落地了，企业应该将算法开发时的数学学者纳入到成果分享中来。”孔德兴说，社会目前对于数学科学等“软实力”的认可程度不足，行业或法规层面应该做好数学研究成果的产权保护工作。

“第三方面，数学家本身应该积极参与到人工智能发展的浪潮里。”孔德兴呼吁，AI的未来发展需要数学家深度参与。由于目前仍处于“弱人工智能”时代(可以说是数据智能时代)，AI的实现主要是依赖计算机的巨大算力和巨大的存储能力，底层算法的问题或许并不突出，但在未来的发展，AI将可能融入逻辑、思维等智慧的内容，这些都需要数学科学的原始创新，有大量的基础问题亟待数学家攻克。

算法的进阶一定是来源于“原创者”，而不是“跟随者”。孔德兴说：“实际上深度学习的应用已遇到了天花板，我们需要新的数学技术(如部分依赖逻辑、部分依赖数据的‘聪明算法’)，让计算机变得聪明起来。这些工作都需要数学家的参与。”(采访来源：科技日报)

5. 人工智能发展陷入了拿来主义怪圈

历史已经证明，通过购买现成的产品与技术来实现技术的跨越，在科学技术领域是行不通的。中国科技行业的哪一样，不都是经历了艰苦奋斗，无数科学家默默无闻为之奉献后，方才得以傲视世界群雄？比如中国的量子技术，比如中国的国防科技，中国的天宫空间站，中国的嫦娥月球车。

作为技术高度密集的人工智能技术，其商业领域竟然是陷入了拿来主义，着实让人意外。中国AI产业大约从2018年开始一夜爆红，稍微有些规模的IT厂家无不宣称，已经推出人工智能产品到市场上。当时认为这也是中国科学人多年来的厚积薄发，技术积累到一定程度后实现了产业的繁荣。可惜的当徐匡迪院士发出直击灵魂的提问后，才发现原来中国的AI产业不过是看上去很美丽。