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人工智能各国竞发力,谁更“聪明”
[发布时间]:2022年10月11日 [来源]:解放日报 彭德倩 [点击率]:7377
【导读】: 10月1日,《上海市促进人工智能产业发展条例》正式施行。近年来,许多国家和地区在人工智能发展赛道上相继发力。在这或将对人类生产生活方式带来变革式影响的创新大潮中,围绕谁能拔得头筹,竞逐激烈。  2...

  10月1日,《上海市促进人工智能产业发展条例》正式施行。近年来,许多国家和地区在人工智能发展赛道上相继发力。在这或将对人类生产生活方式带来变革式影响的创新大潮中,围绕谁能拔得头筹,竞逐激烈。
  2016年3月,手握十多个世界冠军头衔的韩国职业围棋棋手李世石与谷歌计算机“棋手”AlphaGo人机大战,最终以1:4不敌。这场比赛之后,人工智能被推上了一个新的高峰,各只相关股票价格应声上涨,Google、Facebook、IBM等大公司也加快了人工智能研发的脚步。
  AlphaGo则从最初主要依靠大量学习人类棋手的棋谱来提高棋艺,发展到进入自我深度学习阶段,也就是摒弃人类棋手的思维方式,按照自己(左右互搏)的方式研究围棋。
  2019年11月19日,李世石向韩国棋院正式递交辞呈,结束自己24年的职业生涯。当被问及退役原因时,他说:“在围棋人工智能棋手出现后,我发觉即使自己成为第一名,也永远需要面对一个不可战胜的实体。”
  围棋历来被认为是人类社会最复杂多变的脑力竞技之一,人工智能在这一领域对人类的“超越”影响深远。无论在国家、地区还是企业层面,都早已深刻认识到,作为新一轮科技革命的核心技术,它正成为科技创新和经济发展的重要驱动力。
  近年来,世界多国将发展人工智能上升至国家战略层面,加强人工智能顶层设计和统筹规划。产业界不断探索人工智能在多领域的应用落地,挖掘技术潜力。

  5年前需1100美元
  现在只花7.43美元
  人工智能作为一门前沿交叉的技术科学,与数学、计算机科学、控制科学、脑与认知科学、语言学等密切相关,本质是对人的意识和思想过程的模拟与拓展。
  追溯其诞生,1956年夏,在美国达特莫斯大学举行的学术讨论会上首次提出了人工智能的概念。在襁褓中的人工智能研究,面临诸多反对声。有观点认为:“思维是人类不朽灵魂的一种机能,所以任何动物和机器都不能有思维。”而另一种则被图灵称为“把头埋在沙子中”:“机器思维的后果太可怕了,我们希望并且相信机器做不到这一点。”
  技术和伦理上的质疑始终伴随着人工智能的发展,却从未令其减速。经过半个多世纪的技术准备,在政策和市场的双重驱动下,全球人工智能产业进入高速发展阶段。
  中国信通院数据研究中心监测数据显示,截至2022年7月底,全球人工智能企业超23000家,其中半数是2017年及之后成立的初创企业。从人工智能技术发展趋势看,整体处于发展早期。而从资本市场看,产业已提前进入资本兑现期。2021年超过40家以人工智能为核心业务的企业进行IPO上市。2022年,上市潮仍在延续。
  资本对于人工智能产业关注热度不减,投融资规模持续扩大。2021年全球人工智能风险投资金额达274亿美元,同比增长近一倍。C轮以上成熟期项目融资金额占比显著提升。2022年上半年全球范围内政治经济环境的不确定性加剧,人工智能融资规模同比下降三成但仍保持高位,资本更多地转向成长期项目寻求机会。其中,医疗、交通仍是最受关注的垂直领域。
  在科研创新方面,全球人工智能论文发表量和专利申请量都呈快速增长态势。数据显示,2011年至2022年3月底,全球人工智能论文总量达90万篇,高水平论文超7000篇,专利申请总量达70万件,授权总量达21万件。
  值得关注的是,仅在2000年至2020年间,通过各种途径发表的人工智能相关论文数量提升了约4倍。东亚、欧洲、北美是论文产出的主要区域。在这些地区,论文产出大户都是大学,亚军则有所差异——在美国排第二的为企业,约占全部论文的19.2%,在中国和欧盟排第二的都是公共研究机构,占比分别为15.6%和17.2%。
  从研究内容看,近两年研究重点包含人工智能在新冠肺炎疫情中的应用、计算机视觉、人工智能与信息通信技术结合、优化和预测算法等。计算机视觉、语音语义等领域的细分任务算法模型得到进一步优化,图像分类、语义分割、物体识别、问答、语言建模、关系抽取等主要任务中均有百余个甚至千余个模型算法参与测试。
  更有意思的是,越来越聪明的人工智能技术,也反哺自身研究。如训练一个现代图像识别系统,2017年需要耗资1100美元的项目,现在只用花7.43美元,成本仅为原来的1/150.

  国家战略出台
  确保技术主权
  可以说,正是由于广阔的应用前景,人工智能有望成为塑造全球竞争格局的重要因素,并将为跑在前面的国家和地区带来优势。着眼于加速布局,人工智能竞逐由研究机构、企业之间的角力转变为多国博弈的大棋。
  不久前,日本第一起通过人工智能抢救病人的案例引起巨大反响——抢救病人的过程中,人工智能完败经验丰富的人类医生,正确确诊了一位女性患者的罕见白血病种类。厉害的是,这位“医生”仅花了10分钟时间,就完成了患者的基因信息和2000万份临床肿瘤学研究的比对,确保对症施治。
  这一成功实践,与日本将人工智能视为带动经济增长的“第四次产业革命”核心尖端技术的认识密不可分。观察其发展思路与行动举措,主要包括从产业规划顶层设计角度,利用政府之力提升人工智能发展能级,并在此基础上,引领业界从技术层面探讨新技术与社会的充分对接。
  日本发布的人工智能产业化路线图主要分三个阶段。2017年至2020年实现三项目标:利用人工智能预判生产设备故障,发展无人工厂和无人农场技术,通过人工智能为药物研发提供支撑。2020年至2030年目标是,铁路等交通工具的无人化操作和货物运输配送的完全无人化,利用人工智能控制家庭设备等。2030年之后,希望通过人工智能分析潜在意识和丰富可视化体验,使看护机器人成为家庭重要成员。
  除日本外,加拿大、英国等都在国家级战略中明确对发展人工智能进行直接资金支持,并列出预算额度。沙特阿拉伯等国还成立专门管理机构。新加坡已成为人工智能相关职位占比最高的国家,2020年的数据显示,人工智能职位占全部工作岗位的比例达到2.4%。
  目前,德国在人工智能领域的论文发表数量在全球范围内排名第六,落后于中国、美国、印度、英国和日本。为培养更多与人工智能发展相适应的高层次技术人才,德国2021年出台《联邦—州联合促进高等教育领域人工智能发展的指导意见》。具体来说,一方面将人工智能相关知识与技能作为高校学术研究人员未来必备能力,另一方面通过使用人工智能来改善高等教育的培养质量、教学效果,提升学习产出。
  此前发布的《转型中的高等教育》研究报告显示,德国企业对具有技术技能专业背景人才的需求一直在增长。到2026年,预计将招聘超过78万名专业技术人才,尤其需要数据分析、人工智能、软件开发和信息技术等领域专业人才。
  近年来,面对急剧增长的人工智能人才需求,德国高校人工智能相关专业增长迅速。截至2021年2月,全德大学共有75个相关本科和硕士专业,220个以人工智能为重点的教席位置,1800多名从事人工智能相关工作的教科人员,并计划在未来继续增加人工智能领域的教席。
  值得一提的是,今年7月1日起,德国将以每年5000万欧元的额度持续资助多个人工智能研究中心,联邦和所在州各资助50%。相关负责人表示,此举意在确保德国在人工智能方面的技术主权。

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