某些類型的技術(shù)似乎是專為快速追隨者設(shè)計的。這些競爭者也許并不置身于一個新創(chuàng)意的前沿，但他們能夠做出足夠快的反應(yīng)，為自己開辟一大塊新市場。機(jī)器學(xué)習(xí)的興起看起來像是這樣一類創(chuàng)新：中國已完成自我定位，要在人工智能(AI)革命的這個標(biāo)志性技術(shù)領(lǐng)域成為頭號快速追隨者。

僅僅兩、三年前，這仍然貌似最狹窄的領(lǐng)域。其最先進(jìn)形式——被稱為深度學(xué)習(xí)——源于三所北美大學(xué)的研究工作。那些突破背后的人們，后來跳槽到谷歌(Google)和Facebook這樣的地方。初創(chuàng)企業(yè)，如倫敦的DeepMind（現(xiàn)在是谷歌的一部分）和舊金山的OpenAI，則成為某些最先進(jìn)研究的中心。

但是，如今機(jī)器學(xué)習(xí)的基本方法——用海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練后變得更聰明的算法——已經(jīng)被很好地理解。事實(shí)證明，這是一種通用技術(shù)，可以應(yīng)用于幾乎任何問題。

得益于開源軟件，構(gòu)建先進(jìn)AI系統(tǒng)所需的很多工具可以公開獲得。例如，去年，兩名在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域并不具備先有知識的工程師贏得了一場公開競賽，他們設(shè)計出一種診斷心臟疾病的算法。他們的秘訣是求助于GitHub，這個開源代碼的在線素材庫已成為開發(fā)者的工具箱，讓他們得以擴(kuò)展自己的個人素材庫。

谷歌的TensorFlow——以及其他科技公司開發(fā)的類似的機(jī)器學(xué)習(xí)框架——也都已經(jīng)免費(fèi)提供，使這些原本為了幫助這家搜索公司的工程師應(yīng)用該技術(shù)而開發(fā)的工具對所有人開放。

大量AI研究的開放性，是讓快速追隨者的日子更加好過的另一個因素。DeepMind在一年前發(fā)表的一篇關(guān)于AlphaGo（該系統(tǒng)上月?lián)魯≈袊膰迨澜绻谲姡┑难芯空撐?，?jù)悉在中國引發(fā)了一大堆模仿活動。在中國，阿里巴巴(Alibaba)、騰訊(Tencent)和百度(Baidu)正在領(lǐng)導(dǎo)一場追趕的商業(yè)競賽。

這種模仿上的輕而易舉引起了美國國家安全捍衛(wèi)者的特別擔(dān)心。如果說機(jī)器人系統(tǒng)代表著戰(zhàn)爭的未來，而AI提供大腦，那么代碼和關(guān)鍵研究突破的自由流動似乎表明，很難保持國家優(yōu)勢。

在應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方面，中國還在忙于培養(yǎng)一支大規(guī)模的新員工隊伍。谷歌也許在讓其工程師接受一定程度的機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)，同時地處硅谷的斯坦福(Stanford)等大學(xué)看到了機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)課程的需求有所增加。

但是，AI專家、曾經(jīng)執(zhí)掌微軟(Microsoft)和谷歌在華業(yè)務(wù)的李開復(fù)(Kai-fuLee)表示，相比關(guān)注這項關(guān)鍵技術(shù)的中國有望很快培養(yǎng)出來的數(shù)百萬機(jī)器學(xué)習(xí)專家，美國的這些努力相形見絀。

正如李開復(fù)所說：“美國在技術(shù)方面擁有無可爭議、無法復(fù)制、無法效仿的領(lǐng)導(dǎo)地位的日子已經(jīng)過去了，至少在計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域是這樣?！?/p>

中國在機(jī)器學(xué)習(xí)方面處于有利地位還有其他一些原因。該技術(shù)的應(yīng)用有賴于龐大數(shù)據(jù)集的可獲得性——的確，該領(lǐng)域的許多人認(rèn)為，終極的競爭優(yōu)勢將不在于擁有最佳算法，而在于能夠獲得最佳數(shù)據(jù)以訓(xùn)練AI系統(tǒng)。

如果是這樣，那么中國龐大的市場，加上一群從事廣泛數(shù)字活動的互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)軍者，應(yīng)該會提供大量的原材料來推動智能系統(tǒng)的興起。

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