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2030年,中國(guó)能否成為人工智能的世界領(lǐng)導(dǎo)者?

倩倩 ? 來源:lq ? 2019-08-27 14:36 ? 次閱讀

當(dāng)前,人工智能已成為引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)。近日,《Nature》雜志對(duì)中國(guó)的人工智能發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了題為“Will China lead the world in AI by 2030?”的報(bào)道。報(bào)道中提到,中國(guó)的人工智能研究質(zhì)量越來越高,在高影響力論文、人才和治理方面都在追趕美國(guó)。

2017年,中國(guó)發(fā)布了“下一代人工智能發(fā)展計(jì)劃”,計(jì)劃最終2030年成為人工智能領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者,國(guó)內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)價(jià)值近1500億美元,該計(jì)劃的第一步是到2020年趕上美國(guó)的人工智能技術(shù)和應(yīng)用。這當(dāng)中包括對(duì)基礎(chǔ)研究做出重大貢獻(xiàn)、成為全球最聰明人才青睞的目的地,以及擁有一個(gè)可與該領(lǐng)域全球領(lǐng)導(dǎo)者相匹敵的人工智能產(chǎn)業(yè)。這一計(jì)劃的頒布,也刺激了眾多政策的出臺(tái),以及來自部委、省級(jí)政府和私營(yíng)企業(yè)的數(shù)十億美元研發(fā)投資。

隨著2020年的臨近,研究人員注意到中國(guó)人工智能研究的質(zhì)量出現(xiàn)了令人印象深刻的飛躍。而且中國(guó)留住本土人才的能力正在發(fā)生轉(zhuǎn)變。Paulson Institute人工智能分析師Joy Dantong Ma表示:“如果美國(guó)失去開放優(yōu)勢(shì),那么這個(gè)國(guó)家就有可能把人工智能人才重新推回到其他國(guó)家的懷抱?!?/p>

人工智能被視為“經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵推動(dòng)力”,有望在醫(yī)療、交通和通信領(lǐng)域取得巨大突破,而率先在該領(lǐng)域搶占先機(jī)的國(guó)家可能會(huì)決定其未來的發(fā)展方向,并從中獲得最大的利益。

“毫無疑問,中國(guó)將人工智能視為這個(gè)時(shí)代的關(guān)鍵技術(shù)之一,并希望與美國(guó)匹敵?!庇?guó)牛津大學(xué)人類未來研究所(Future of Humanity Institute)研究中國(guó)人工智能發(fā)展的Jeffrey Ding表示。

學(xué)術(shù)影響力日益增強(qiáng)

2019年,一項(xiàng)對(duì)學(xué)術(shù)搜索引擎-微軟學(xué)術(shù)(Microsoft Academic)收錄的人工智能論文的分析顯示,中國(guó)有影響力的人工智能研究論文的數(shù)量將很快超過美國(guó)。這項(xiàng)由位于華盛頓西雅圖的艾倫人工智能研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence)進(jìn)行的分析發(fā)現(xiàn),在被引用最多的前10%的論文中,中國(guó)的作者比例穩(wěn)步上升。其份額在2018年達(dá)到了26.5%的峰值,與美國(guó)的29%相差不遠(yuǎn),而美國(guó)的份額正在下降。如果這一趨勢(shì)持續(xù)下去,中國(guó)明年在這方面可能會(huì)超過美國(guó)。

算法軟肋如何破?

西安交通大學(xué)人工智能與機(jī)器人研究所所長(zhǎng)鄭南寧表示,中國(guó)在計(jì)算機(jī)視覺語音識(shí)別和自然語言處理方面也擁有世界領(lǐng)先的公司,包括SenseTime、Unisound、科大訊飛和Face++。但在打造人工智能的核心技術(shù)工具方面,中國(guó)仍然落后。例如,由美國(guó)學(xué)者和企業(yè)開發(fā)的開源平臺(tái)TensorFlow和Caffe,就在世界各地的工業(yè)和學(xué)術(shù)界得到了廣泛的應(yīng)用。作為中國(guó)百度公司開發(fā)的主要開源平臺(tái)之一,paddleblade主要用于人工智能產(chǎn)品的快速開發(fā)。

但他同時(shí)也指出,全球領(lǐng)先的人工智能半導(dǎo)體芯片大多由英偉達(dá)(Nvidia)、英特爾(Intel)、蘋果(Apple)、谷歌和高級(jí)微設(shè)備(Advanced Micro Devices)等美國(guó)公司制造。我們?cè)谠O(shè)計(jì)支持先進(jìn)人工智能系統(tǒng)的計(jì)算芯片方面也缺乏專業(yè)知識(shí)。據(jù)他預(yù)測(cè),中國(guó)可能需要5-10年的時(shí)間才能達(dá)到美國(guó)和英國(guó)在基礎(chǔ)理論和算法方面的創(chuàng)新水平,但這是可以實(shí)現(xiàn)的。

柏林智庫(kù)墨卡托中國(guó)研究所(Mercator Institute for China Studies)政治學(xué)家Kristin Shi-Kupfer表示,為這些基本理論和技術(shù)做出貢獻(xiàn),將是中國(guó)實(shí)現(xiàn)其長(zhǎng)期人工智能目標(biāo)的關(guān)鍵。如果在機(jī)器學(xué)習(xí)方面沒有取得真正突破的研究進(jìn)展,中國(guó)在人工智能領(lǐng)域可能會(huì)面臨一個(gè)增長(zhǎng)上限。

紐約研究公司CB Insights的數(shù)據(jù)顯示,中國(guó)至少還有10家估值超過10億美元的私營(yíng)人工智能初創(chuàng)企業(yè),其中包括人臉識(shí)別公司SenseTime。Ding表示,騰訊、百度和阿里巴巴這三家核心科技公司日益增長(zhǎng)的市場(chǎng)份額,中國(guó)到2020年擁有全球領(lǐng)先的人工智能公司的計(jì)劃有望實(shí)現(xiàn)。但他也指出:“這些公司已成為人工智能領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者,但仍未達(dá)到谷歌和微軟(Microsoft)等美國(guó)公司的水平?!?/p>

留住人才是關(guān)鍵

同樣重要的一個(gè)因素是留住有才華的研究人員的能力,而中國(guó)在這方面似乎做的更好。根據(jù)學(xué)術(shù)界和工業(yè)界聯(lián)合撰寫的2018年《中國(guó)人工智能發(fā)展報(bào)告》(2018 China AI Development Report),截至2017年底,中國(guó)擁有全球第二大人工智能科學(xué)家和工程師群體,約1.82萬人,僅次于美國(guó)的約2.9萬人。但在頂尖人工智能研究人員的數(shù)量上,中國(guó)僅排在第六位。

計(jì)算機(jī)科學(xué)家通常在美國(guó)接受培訓(xùn),然后留在那里為全球科技公司工作。然而,有跡象表明,這一情況正在發(fā)生轉(zhuǎn)變。中國(guó)的人工智能研究機(jī)構(gòu)正吸引其中一些研究人員回國(guó)。

中國(guó)的一大優(yōu)勢(shì)是其人口規(guī)模,這為訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)創(chuàng)造了巨大的潛在勞動(dòng)力和獨(dú)特的機(jī)會(huì),包括用于訓(xùn)練預(yù)測(cè)疾病的軟件的大型患者數(shù)據(jù)集。今年2月,中國(guó)研究人員表示,他們的自然語言處理系統(tǒng)能夠從電子健康記錄中診斷出常見的兒童疾病,其準(zhǔn)確性堪比經(jīng)驗(yàn)豐富的兒科醫(yī)生。

具體來說,廣州市婦女兒童醫(yī)療中心夏慧敏教授、加州大學(xué)圣地亞哥分校張康教授等領(lǐng)銜的團(tuán)隊(duì)與人工智能公司依圖科技合作,報(bào)告了一種人工智能疾病診斷系統(tǒng),該系統(tǒng)使用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自然語言處理技術(shù),在50多種常見兒童疾病中的診斷準(zhǔn)確度高達(dá)90%,這遠(yuǎn)高于初級(jí)兒科醫(yī)生。此外值得注意的是,該項(xiàng)研究收集了2016年1月~2017年7月該院56.7萬名患者的136萬次門診電子病歷。在許多其他國(guó)家,獲取這么多數(shù)據(jù)是很困難的。

發(fā)展負(fù)責(zé)任的人工智能

為促進(jìn)新一代人工智能健康發(fā)展,需要更好協(xié)調(diào)發(fā)展與治理的關(guān)系,確保人工智能安全可靠可控。與許多國(guó)家一樣,中國(guó)已經(jīng)開始為人類開發(fā)和使用人工智能制定倫理原則。今年6月,國(guó)家新一代人工智能治理專業(yè)委員會(huì)發(fā)布《新一代人工智能治理原則——發(fā)展負(fù)責(zé)任的人工智能》,提出了人工智能治理的框架和行動(dòng)指南,明確提出和諧友好、公平公正、包容共享、尊重隱私、安全可控、共擔(dān)責(zé)任、開放協(xié)作、敏捷治理等八項(xiàng)原則。

此外,所有群體都面臨的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)是算法決策的透明度。但這方面沒有達(dá)成一致的標(biāo)準(zhǔn),因此,中國(guó)和許多國(guó)家一樣,仍在研究如何推進(jìn)這一進(jìn)程。Ma說,歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》(General Data Protection Regulation)是良好的人工智能治理的一個(gè)例子。

2030年,中國(guó)能否成為人工智能的世界領(lǐng)導(dǎo)者?一切交給時(shí)間。

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