兩年前，AlphaGo將我們預想中電腦戰勝人類圍棋手的時間提前了二十年，也將人工智能帶到了公眾的面前。那一年，“人工智能”成為網絡年度熱搜榜第7名，全球有將近兩千家人工智能初創公司拿到融資。在智能語音、圖像識別、自動駕駛等領域，一大批應用級產品在這一年落地。儘管人工智能的發展早就跨越半個世紀，還是有很多人願意將2016年稱為“人工智能元年”。
從某種意義上說，這種說法沒有問題
從某種意義上說，這種說法沒有問題。媒體的聚焦與公眾的注視，為人工智能行業帶來了資本的關注。今天，經濟巨頭在人工智能領域不斷髮力，以深度學習算法為底層技術的互聯網內容產品突飛猛進，而僅僅在計算機視覺、智能芯片等專注於人工智能技術的細分領域，國內就已經誕生至少七家估值在十億美元以上的人工智能創業公司，這也部分驗證了李開復的預言：“未來十年，出現最多的獨角獸公司，肯定是人工智能公司。”
人工智能也已經上升為國家戰略，成為中華民族偉大復興的重要拼圖。去年，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，對人工智能發展進行了戰略性部署，力爭到2030年把我國建設成為世界主要人工智能創新中心。
有關注、有資金、有政策
有關注、有資金、有政策，無論從哪個方面看，人工智能都面臨著巨大的發展機遇。然而，對於人工智能行業這兩年狂熱和喧囂，不少行業內的頂尖學者們也都保持著自己的冷靜。聯想集團首席技術官芮勇就認為，現在討論人工智能取代人類還為時過早，“如果要實現真正的人工智能，也許還要大約500年，如果你要在後面再加個0，我也不反對。” 而機器學習領域的教父級人物、吳恩達教授也曾經表示：“似乎很多人認為人工智能可能是解決所有技術問題的靈丹妙藥。事實上並非如此。在深度學習方面，存在一些不必要的泡沫。”
任何事物都有其發展的客觀規律
無論泡沫與否，任何事物都有其發展的客觀規律。人工智能的發展，實際上是一個厚積薄發的過程，並非短平快的一錘子買賣。具體來說，近年最熱門並取得一定突破的深度學習領域，大多數算法的理論基礎實際上都源於二三十年前甚至半個世紀以前，只是長時間的理論、數據、實踐積累甚至計算機運算能力上的突破，讓我們今天真正得以見識它們的威力。
人工智能頂尖人才遠遠不能滿足需求
從另一方面，目前我國缺少重大原創科研成果、人工智能頂尖人才遠遠不能滿足需求，這是業內的一個共識，在當前形勢下更是一個需要緊迫解決的問題。騰訊研究院去年發佈的《中美兩國人工智能產業發展全面解讀》指出，美國基礎人才數量是中國的13.8倍。而另一方面，中國對人工智能的投資主要集中在應用層，對基礎層及技術層這些需要長期投入、獲取遠期回報的項目重視不足。
在當下，我們應該如何理性務實地推進人工智能發展，讓它更契合客觀發展規律？在國家戰略層面，如何正視不足，苦練內功，真正構建人工智能領域堅實的技術基礎？作為匯聚人工智能行業精英的頂尖盛會，CCAI也需要發出自己的聲音。在本次大會設立的“我國人工智能發展如何務實推進”分論壇上，中國人工智能學會理事長、中國工程院院士李德毅；中國科學院院士、中國科學院神經科學研究所所長蒲慕明；中國科學院自動化所所長徐波；南京大學人工智能學院院長、AAAI/ACM/IEEE Fellow周志華；百度高級副總裁、ACL Fellow王海峰將和我們共同探討，作為一名從業人員，我們應該用什麼姿勢擁抱這個時代。
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