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2030年，中國能否成為人工智能的世界領導者?
發布時間：2019-08-26 分類：趨勢研究 來源：生物探索
當前，人工智能已成為引領未來的戰略性技術。近日，《Nature》雜志對中國的人工智能發展現狀進行了題為“Will China lead the world in AI by 2030?”的報道。報道中提到，中國的人工智能研究質量越來越高，在高影響力論文、人才和治理方面都在追趕美國。
2017年，中國發布了“下一代人工智能發展計劃”，計劃最終2030年成為人工智能領域的全球領導者，國內人工智能產業價值近1500億美元，該計劃的第一步是到2020年趕上美國的人工智能技術和應用。這當中包括對基礎研究做出重大貢獻、成為全球最聰明人才青睞的目的地，以及擁有一個可與該領域全球領導者相匹敵的人工智能產業。這一計劃的頒布，也刺激了眾多政策的出臺，以及來自部委、省級政府和私營企業的數十億美元研發投資。
隨著2020年的臨近，研究人員注意到中國人工智能研究的質量出現了令人印象深刻的飛躍。而且中國留住本土人才的能力正在發生轉變。Paulson Institute人工智能分析師Joy Dantong Ma表示：“如果美國失去開放優勢，那么這個國家就有可能把人工智能人才重新推回到其他國家的懷抱?！?
人工智能被視為“經濟轉型的關鍵推動力”，有望在醫療、交通和通信領域取得巨大突破，而率先在該領域搶占先機的國家可能會決定其未來的發展方向，并從中獲得最大的利益。
“毫無疑問，中國將人工智能視為這個時代的關鍵技術之一，并希望與美國匹敵?！庇＝虼髮W人類未來研究所(Future of Humanity Institute)研究中國人工智能發展的Jeffrey Ding表示。
學術影響力日益增強
2019年，一項對學術搜索引擎-微軟學術(Microsoft Academic)收錄的人工智能論文的分析顯示，中國有影響力的人工智能研究論文的數量將很快超過美國。這項由位于華盛頓西雅圖的艾倫人工智能研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence)進行的分析發現，在被引用最多的前10%的論文中，中國的作者比例穩步上升。其份額在2018年達到了26.5%的峰值，與美國的29%相差不遠，而美國的份額正在下降。如果這一趨勢持續下去，中國明年在這方面可能會超過美國。
算法軟肋如何破？
西安交通大學人工智能與機器人研究所所長鄭南寧表示，中國在計算機視覺、語音識別和自然語言處理方面也擁有世界領先的公司，包括SenseTime、Unisound、科大訊飛和Face++。但在打造人工智能的核心技術工具方面，中國仍然落后。例如，由美國學者和企業開發的開源平臺TensorFlow和Caffe，就在世界各地的工業和學術界得到了廣泛的應用。作為中國百度公司開發的主要開源平臺之一，paddleblade主要用于人工智能產品的快速開發。
但他同時也指出，全球領先的人工智能半導體芯片大多由英偉達(Nvidia)、英特爾(Intel)、蘋果(Apple)、谷歌和高級微設備(Advanced Micro Devices)等美國公司制造。我們在設計支持先進人工智能系統的計算芯片方面也缺乏專業知識。據他預測，中國可能需要5-10年的時間才能達到美國和英國在基礎理論和算法方面的創新水平，但這是可以實現的。
柏林智庫墨卡托中國研究所(Mercator Institute for China Studies)政治學家Kristin Shi-Kupfer表示，為這些基本理論和技術做出貢獻，將是中國實現其長期人工智能目標的關鍵。如果在機器學習方面沒有取得真正突破的研究進展，中國在人工智能領域可能會面臨一個增長上限。
紐約研究公司CB Insights的數據顯示，中國至少還有10家估值超過10億美元的私營人工智能初創企業，其中包括人臉識別公司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的市場份額，中國到2020年擁有全球領先的人工智能公司的計劃有望實現。但他也指出:“這些公司已成為人工智能領域的全球領導者，但仍未達到谷歌和微軟(Microsoft)等美國公司的水平?！?
留住人才是關鍵
同樣重要的一個因素是留住有才華的研究人員的能力，而中國在這方面似乎做的更好。根據學術界和工業界聯合撰寫的2018年《中國人工智能發展報告》(2018 China AI Development Report)，截至2017年底，中國擁有全球第二大人工智能科學家和工程師群體，約1.82萬人，僅次于美國的約2.9萬人。但在頂尖人工智能研究人員的數量上，中國僅排在第六位。
計算機科學家通常在美國接受培訓，然后留在那里為全球科技公司工作。然而，有跡象表明，這一情況正在發生轉變。中國的人工智能研究機構正吸引其中一些研究人員回國。
中國的一大優勢是其人口規模，這為訓練人工智能系統創造了巨大的潛在勞動力和獨特的機會，包括用于訓練預測疾病的軟件的大型患者數據集。今年2月，中國研究人員表示，他們的自然語言處理系統能夠從電子健康記錄中診斷出常見的兒童疾病，其準確性堪比經驗豐富的兒科醫生。
具體來說，廣州市婦女兒童醫療中心夏慧敏教授、加州大學圣地亞哥分校張康教授等領銜的團隊與人工智能公司依圖科技合作，報告了一種人工智能疾病診斷系統，該系統使用基于機器學習的自然語言處理技術，在50多種常見兒童疾病中的診斷準確度高達90%，這遠高于初級兒科醫生。此外值得注意的是，該項研究收集了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。在許多其他國家，獲取這么多數據是很困難的。
發展負責任的人工智能
為促進新一代人工智能健康發展，需要更好協調發展與治理的關系，確保人工智能安全可靠可控。與許多國家一樣，中國已經開始為人類開發和使用人工智能制定倫理原則。今年6月，國家新一代人工智能治理專業委員會發布《新一代人工智能治理原則——發展負責任的人工智能》，提出了人工智能治理的框架和行動指南，明確提出和諧友好、公平公正、包容共享、尊重隱私、安全可控、共擔責任、開放協作、敏捷治理等八項原則。
此外，所有群體都面臨的一個關鍵挑戰是算法決策的透明度。但這方面沒有達成一致的標準，因此，中國和許多國家一樣，仍在研究如何推進這一進程。Ma說，歐盟的《通用數據保護條例》(General Data Protection Regulation)是良好的人工智能治理的一個例子。
2030年，中國能否成為人工智能的世界領導者？一切交給時間。
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