日本AI，失去的不止三十年

文章来源：远川科技评论

文｜沈丹阳

编｜陈彬

图片来源：由无界AI生成

2019年，有两件事一直困扰着孙正义：软银的投资失败，以及日本科技的落后。

面对媒体，孙正义痛心地说道，科技产业几乎从日本消失了，我们正在成为一个被遗忘的国家。即将到来的AI革命，是日本重回牌桌最后的机会[1]。

随着ChatGPT问世，孙正义的呼吁终于成为了共识。然而，正当日本举国动员，准备一脚油门闯入赛道时，却发现了一个尴尬的事实：

日本目前的AI研究，非常依赖隔壁邻居为首的老外。

对此，RIKEN革新智慧综合研究中心负责人杉山将，曾做过一笔统计。

RIKEN（理化学研究所）是日本唯一的国家级科研机构，顶级头脑聚集地。汤川秀树等日本诺奖得主，都曾在这儿搞过研究。然而，那些被AI顶会收录的RIKEN论文，近一半的作者都隶属于外国大学，其中约一半的人来自中国[2]。

本土无人可用，使得日本在生成式AI浪潮里，始终处于失语状态。

然而，如若回溯历史，会发现日本也曾是个“AI超级大国”。

上世纪八九十年代，日本一度是深度学习的中心。杨立昆、余凯、林元庆、贾扬清等载入科技史册的泰斗级人物，都曾在日本的AI实验室度过一段青葱岁月。

曾经攥着一手王炸的日本，为何会迈向老无所依的结局？

站在日本人的肩膀上

上世纪80年代，正在读大学的杨立昆，被一群“疯子”吸引了。

彼时，深度学习是个“已被证伪”的技术路线。然而，仍有一小撮人在死磕，这其中就包括了一批日本科学家。杨立昆发现，当时大部分的深度学习论文，都是日本研究人员用英文写的。

这其中，对他影响最大的，是一位名叫福岛邦彦的日本人。

福岛邦彦

1980年，福岛邦彦参照猫的视觉结构，设计了一个叫做“神经认知机（Neocognitron）”的多层网络模型。

在生物的初级视觉皮层中，存在多个神经元，每个神经元只“掌管”一小部分视野。随后，神经元收集到的信息会统一传输到视觉皮层，组合成完整的视觉图像。

受此启发，福岛邦彦给神经认知机设计了“感知光照“和“运动信息”两个神经元，分别用来“提取图形信息”和“组成图形信息”。然而，福岛邦彦的神经认知机，存在一个致命问题：太超前了。

当时，主流的神经网络只有1层，但神经认知机有足足5层。

面对多层设计带来的种种问题，福岛邦彦一时找不到解决办法，导致神经认知机只能处理一些极其简单的工作。

直到1986年，辛顿提出了“反向传播算法”，这个问题才有了标准答案。

但若向前追溯反向传播算法，会发现其源头仍是日本人。上世纪60年代，日本数学家甘利俊一提出的“随机梯度下降方法”，为其提供了技术灵感[6]。只不过囿于特定时代的局限，甘利俊一没有条件在计算机上进行模拟验证。

1988年，杨立昆将神经认知机与反向传播结合在一起，打造出了大名鼎鼎的卷积神经网络。直到今天，卷积神经网络仍是图像识别领域最重要的算法之一。

由此可见，这些定义一个时代的AI研究成果，都是站在日本科学家肩膀上实现的。

实验室里的中国人

同一时期，日本的产业界，拉开了更为激进的历史篇章。

彼时，日本步入极度繁荣的泡沫经济时代。大型企业纷纷为爱发电，自掏腰包搭建中央实验室，发力基础科学。这其中，要数NEC（日本电器股份有限公司）最为激进：它直接切入美国科技产业腹地，将实验室开到了普林斯顿和硅谷。

财大气粗的NEC Lab，很快聚集了一大批日后响当当的名字。

西安交大软件学院院长、国家特聘教授龚怡宏，是第一个加入硅谷NEC Lab的国人科学家。在他担任实验室主任时期，延揽了一众青年才俊。