【文/邁克爾·奧斯林 譯/觀察者網由冠群】
世界首次注意到北京在人工智能領域的高超技術是在2017年末，那時英國廣播公司BBC的記者約翰?薩德沃斯（John Sudworth）隱藏在西南地區某個偏遠的城市，但中國的閉路電視監控系統在短短7分鐘內就準確定位了他的位置。當時，這是令人震驚的技術。但是現在，像依圖科技和曠視科技這樣先進的面部識別技術公司已能夠將7分鐘縮短到區區幾秒。
是什么使得這些公司的技術如此先進，又是什么促進了中國的宏觀經濟發展呢，謎底不是中國的人工智能技術，而是支撐人工智能技術發展的數學。
中國在人工智能研究領域處于世界領先地位 圖片來源：新華網
現在，搶占人工智能技術高地也許是中美大國角力最顯而易見的部分。世界人工智能領域的霸主將具有塑造全球金融、商業、電信、軍事和編程等領域格局的能力。特朗普總統已經認識到這一點，他在去年2月簽署了一份行政命令 —— “美國人工智能計劃”，旨在保證美國在人工智能領域的某些關鍵技術上繼續領先。在短短幾年內，美國的企業、大學、智庫和政府已經撰寫了幾百份政策文件和發起了很多項目來應對人工智能領域的挑戰。
但請忘記“人工智能”本身。其實這一切都與數學有關，而美國卻沒能培養足夠數量的公民掌握正確的數學知識，從而保持本國在人工智能領域的優勢地位。
人工智能并不是一個神奇的黑盒子，只要向其投入無限量的資金它就會自己生長。如果美國人無法精通支撐人工智能發展的基礎數學，那這些智庫項目和政府報告就將變的毫無意義。如果不掌握能夠變革經濟和軍事的抽象數學能力，那在相關領域投資數十億美元的要求就不合情理。
實際上，我們所謂的“人工智能”不過是打包在一起的各種算法和個別程序，創建它們需要掌握大量高等數學和統計學知識。就拿那些首席信息官/首席技術官嘴里的熱門詞匯 —— 深層神經網絡為例，它們不是人工大腦，它們是大量的信息轉換模塊，這些模塊通過反復計算一連串所謂的梯度來“學習”（gradients，高中微積分課程很少教授梯度這樣的知識），而梯度則是反向傳播算法（backpropagation）的基礎。
類似的剖析適用于機器學習的各個方面，這門學科就是要教會電腦自己學習去執行任務而不是僵硬的執行預先編輯好的代碼。更加復雜的算法配備上越來越強大的計算能力和相應數量的數據就能使電腦快速分類海量數據、識別模式、“預測”結果和“自學”。
從iPhone到Summit（位于美國橡樹嶺國家實驗室的全球最強大超級計算機），從谷歌到臉書，這些計算平臺和程序都采用極其復雜的數學計算來完成各項工作，包括模擬核試驗和提供網頁搜索結果。
與某些著名的人工智能倡導者（比如《AI未來》一書作者李開復）看法相反，人工智能絕不僅僅關乎數據。李開復曾經說過一句名言，在當今世界，數據就是20世紀初期的石油，而擁有最多數據的中國就是新的沙特阿拉伯。但是，沒有掌握正確的數學知識或沒有能夠創造性研究數學的人才，當今世界的所有數據也就只能引領人類發展到當前的水平，這顯然與那些人工智能倡導者大膽設想的成就相差甚遠。
這就是為什么最前沿的數學研究重點關注如何使電腦處理部分信息缺失和稀疏數據的情況，能夠讓電腦舍棄伴隨核心數據一起收集的無用數據。無論你怎樣研究數據，這個世界都運行在0和1二進制運算上，運行在創造算法（以便控制運算）的黑板上。然而，更加強大和精巧的算法并不是什么人隨隨便便就可以創造出來的，這首先需要創造者經年累月耐心學習復雜的數學知識。
陳景潤在工作中 圖片來源：新華社
不幸的是，美國的中學生和大學生并沒有能夠掌握基礎的數學知識，這就使得他們無法進一步探索數學的前沿領域，比如研發人工智能所需的統計理論和微分幾何。在經濟合作與發展組織（OECD）的2018年國際學生評估項目測試（PISA）中，美國15歲學生的數學測試成績排名第35位，遠低于平均成績。即使在大學階段，想要解決抽象問題也必須接受嚴格的訓練，而美國大學生卻沒有掌握必需的基礎知識，最后他們常常是被要求牢記一些算法，然后在將來用得上時粘貼上去。
未能培訓美國學生掌握高等數學知識就意味著會有越來越少的美國公民升讀數學和科學專業的高等學位。根據美國國家科學基金會（National Science Foundation）的數據，在2017年，美國計算機科學專業超過64%的博士候選人和將近70%的碩士研究生是外國人，而同年獲得數學專業博士學位的學生，其中半數都不是美國公民。在這些學生中，來自中國和印度的學生占了大多數，這主要是因為美國大多數學科的高等教育質量仍然要優于這兩國的本土教育質量，盡管中國與美國的差距在縮小。但這也意味著，美國大學為在計算機科學和抽象數學領域開創新局面而準備的人才大部分都不是美國人。在這些人中，有些將會留在美國，但許多人會返回家園以助力發展本國新興的科技產業。
美國現在有充分的理由放寬技術移民限制，以便吸引更多這些專業的外國人在完成學業后留在美國。但更需警醒的則是選修高等數學專業的美國公民數量不足，這會對各個方面產生相應的影響 —— 從國際競爭到硅谷的創業文化，從國家安全到美國公司的身份認同。
美國自作自受的“數學創傷”并非小事，因為中國已設立國家計劃，決心在2030年前在全球人工智能領域占據主導地位，并投入大量資源以保證實現這個目標。實際上，現在全世界都已看清，人工智能領域的激戰主要就發生在美國和中國之間。在習近平總書記的領導下，中國在人工智能相關技術上投入巨資，立志使其成為中國工業現代化的核心重點項目。這一努力為北京達成“中國制造2025”倡議奠定了基礎，該倡議旨在保證中國在未來掌握大多數先進的高科技工藝。
中國目前人工智能行業的市場規模據估算大約是35億美元，北京設定的目標是到2030年這一市場規模達到1萬億人民幣（1420億美元）。中國政府已承諾在其它重要投資的基礎上再投資21億美元在北京郊區建立一個人工智能產業園區。在中國人工智能研究領域引領風潮的是華為公司，該公司已在倫敦和新加坡設立了人工智能研究實驗室，推出了新一代“人工智能處理”芯片，并發布了人工智能戰略與全棧全場景人工智能解決方案。
中國正準備利用面部識別等技術創建一個“社會信用”系統，通過該系統來獎勵或懲治某些特定行為（如亂穿馬路、貸款失信或不夠愛國等），用以塑造個人在私密空間和公共空間的行為。
中國的人工智能研究還對全球安全產生了影響。中國的“軍民融合”政策要求所有的高科技成果都必須向中國軍隊開放，以便將其整合進武器系統中。據報道，北京正暗中招募本國最優秀的大學生，將他們培養成人工智能武器研究專家。美國國家科學基金會（National Science Foundation）最近發布的一份報告指出，中國政府的政策與“美國科學倫理價值觀”并不相容，這使得公眾開始關注在美接受教育的中國科學家會不會從事有助于中國軍力發展的尖端研究。
中國人工智能產業不但在招攬人才方面趕超美國同行，該國還加大投資增強本國學生的數學能力。在最近一次國際學生評估項目測試中，中國學生的數學能力（以及科學和閱讀）被評測為全球第一。盡管有理由質疑部分中國學生成績的真實性，但毫無疑問的是中國要遠比美國和歐洲等國更重視科學、技術、工程和數學等理工科專業的教育。中國最近宣布的“強基計劃”旨在招收該國最優秀的學生學習數學、物理學、化學和生物學等專業。
2018年國際學生評估項目（PISA）測試成績排名 圖片來源：OECD官網
此外，中國還積極招攬國外一流的數學家。中國的“千人計劃”正在吸引華裔和外國裔重點學科的研究人員投向中國。與這些研究人員一道而來的還有他們在美國大學、企業以及研究機構工作時取得的研究成果，他們也一并將這些成果轉交給了中國的公立和私立研究機構。《亞洲時報》的大衛?戈德曼（David Goldman）說，僅華為一家中國公司就雇傭了5萬名外國人，其中很多訓練有素的工程師被巨額薪水和獎金所吸引而從國外流失到了中國。
因此，毫不奇怪，中國的數學實力足以讓中國在人工智能研究領域挑戰美國的霸主地位。從美國各個公司的首席技術官到波士頓咨詢集團（Boston Consulting Group），各種聲音都警告稱，中國正瘋狂投資公立和私立機構的人工智能研究，這將威脅到美國在該領域的領先地位并將吸干美國的技術。正如一家位于舊金山的小型人工智能研究公司負責人最近所抱怨的，“如果我不雇傭華裔工程師，那我將失去一半的研究力量。但我不知道自己雇傭的這些華裔工程師是否是安全隱患。”
兩套全球技術體系（一套中國的，一套美國的；一套開放的，一套封閉的）同臺競技一直是當代人心中揮之不去的夢魘。北京一直在向國外出口自己掌握的技術，主要是向亞非等國，但也向諸如英國這樣的民主國家出口。監視攝像頭在全球日益普及意味著各國政府和社會有必要加強個人權利保護，并防止政府或企業濫用自己手中的技術權力。
面對美國在人工智能領域日益下滑的競爭力，外國政府和公司可能會被迫將先進的中國技術系統引入本國社會，這可能會在當地塑造一種壓制性或侵入性的人工智能驅動型技術環境。
盡管像李開復這樣的投資家認為中國能在人工智能研究領域迅速趕上美國，但他們對中國人的數學能力卻鮮有評論，但數學能力恰恰是推動人工智能研究發展的關鍵。中國人的數學能力，再加上中國在發展5G通訊網絡方面的領先優勢和政府為了成為半導體芯片制造領域的領頭羊而投入的巨資，這些加在一起就意味著很有可能在未來不僅是美國公司會成為中國科技產品的用戶，再沒有能力塑造本國的數字經濟，而且就連美國政府也會失去保持全球軍力平衡的能力。
防止出現這種情況的最佳方法是打牢基礎。美國需要發動全社會的力量來推動更多的美國學生學習數學基本原理和更高等、更嚴謹以及更有創造性的數學知識。美國政府和頂尖的高科技企業應擔負起領導責任，要舍得向雄心勃勃的項目投資。我的一些建議是：設立人才發現計劃，建立數學研究中心，制訂現代版的新《國防教育法》（Sputnik National Defense Education Act），這個法案要向有才能的學生提供數學專業獎學金并保證他們畢業后能在公立或私立機構找到工作。
假設這些措施真提升了美國人的數學能力，那到時候美國就要有一個通盤考慮，要使得美國的私營企業勇于保護自己的知識產權不受中國侵害，并確保在美接受教育的數學家和工程師安心待在國內，而不必通過類似中國“千人計劃”之類的項目向外國出售他們的技能。
要想贏得這場人工智能競賽，我們首先要承認，本國并沒有成功吸引和培養各階層美國人提升自身的數學能力。如果不認真加以改進，那我們美國人輸掉這場人工智能競賽就會像2+2=4一樣確定無疑。
(觀察者網由冠群譯自《國家利益》)
本文系觀察者網獨家稿件，文章內容純屬作者個人觀點，不代表平臺觀點，未經授權，不得轉載，否則將追究法律責任。關注觀察者網微信guanchacn，每日閱讀趣味文章。
