《Nature》：2030年，中国能在人工智能领域领先于世界吗？

近日，英国著名杂志《Nature》发表了题为：“到2030年，中国能在人工智能领域领先于世界吗?”的文章，引起的广大网友的讨论。《Nature》对中国当前人工智能发展的评论为：“The country’s artificial-intelligence research is growing in quality, but the field still plays catch up to the United States in terms of high-impact papers, people and ethics.”

我国现在已处于人工智能快速发展阶段，在不少领域走在世界前列，甚至在某些领域处于领先的姿态。在2017年制定的人工智能发展规划上，计划到2020年，拥有一个能与全球领先企业匹敌的人工智能领域。临近期限，我国的人工智能发展有着质的飞越，我国实施的一系列人才政策、科研项目大大地推动着我国人工智能行业的发展。

 

 

伊利诺伊州芝加哥的智库保尔森研究所(Paulson Institute)的人工智能分析师乔伊·丹东·马(Joy Dantong Ma)表示：“如果美国失去了开放优势，那么这个国家就有可能将人工智能人才推回到包括中国在内的竞争对手手中。”

《Nature》在文中写到“中国正朝着产生重大影响的方向发展，根据对学术搜索引擎微软学术研究所引用最多的人工智能论文的分析，中国在被引用最多的前10%的论文中所占的比例稳步上升。2018年，这一比例达到了26.5%的峰值，接近美国的29%，而且美国所占比例正在下降。如果这一趋势继续持续下去，中国将会在明年超过美国。其他分析表明，中国作者对人工智能论文的平均引文量一直在稳步增长，高于世界平均水平，但低于美国作者的论文。”

西安交通大学人工智能与机器人研究所所长郑南宁表示，中国在计算分析表明，中国作者对人工智能论文的平均引文量一直在稳步增长，高于世界平均水平，但低于美国作者的论文。计算机视觉、语音识别和自然语言处理方面也拥有世界领先企业，例如商汤、Face+。

 

图片来自GCT官网中国工程院院士库链接：https://gct.aminer.cn/eb/gallery/detail/eb/55e6573845ce9da5c99535a9

 

但在塑造人工智能的核心技术工具方面，中国仍然落后于美国。例如，由美国学者和公司开发的开放源码平台tensorFlow和caffe，旨在设计、构建和训练一组算法，使计算机能够更像人脑运行，在世界各地的工业界和学术界都得到了广泛的应用。然而，我国公司百度开发的主要开源平台之一PaddlePaddle，主要用于人工智能产品的快速开发。

中国在人工智能硬件方面也落后不少。世界领先的支持人工智能的半导体芯片大多由美国公司生产，如NVIDIA、英特尔、苹果、谷歌等公司。郑南宁说：“我们也缺乏设计能够支持先进人工智能系统的计算芯片的专业知识，中国在这些方面要到达美国和英国水平，可能还需要5-10年的时间。”

文章中又写到“柏林智库墨卡托中国研究所(Mercator Institute for China Studies)的政治科学家克里斯汀·施库弗(Kristin Shi Kupfer)说，对这些基础理论和技术将是中国实现其长期人工智能目标的关键。她说，如果没有能够在机器学习方面真正取得突破的研究进展，中国在人工智能领域的增长可能会有一个上限。”

根据2018年由学术界和工业界共同撰写中国人工智能发展报告显示，到2017年底，中国是第二大人工智能科学家和工程师的所在地，约18200人，仅次于美国(美国拥有约29000人)。根据他们的H指数，中国的人工智能研究人员数量仅排在第六位，但他们效率最高、引用率最高。

 

 

目前我国拥有的三大核心技术公司，腾讯、百度和阿里巴巴在人工智能领域的影响力不断增大，加上近几年国内像商汤这样的AI独角兽的迅速发展，到2020年，我国拥有全球领先的人工智能公司是可以实现的。

文章引用马云的言论：“中国的一大优势是人口规模，这创造了巨大的潜在劳动力和培训人工智能系统的独特机会，包括用于培训预测疾病软件的大型患者数据集。“今年2月，我国研究人员发现，他们的自然语言处理系统可以从电子健康记录中诊断常见的儿童疾病，其准确度与经验丰富的儿科医生相当。数据集包括近60万名儿童访问一家医院的医疗病历;在许多其他国家，很难获得这一数量的数据。

今年6月，我国新一代人工智能治理委员会发布了人工智能发展工作人员应遵守的八项原则。这些原则包括和谐、公平和正义、尊重隐私、安全、透明、问责制和合作，与世界经济合作与发展组织5月份发布的措施类似。我国在科技领域的合作将会始终坚持公平、公正，与其他国家的研究人员建立良好的合作关系，这也有利于我国科学技术的发展。

《Nature》文章链接：https://www.nature.com/articles/d41586-019-02360-7

标签： 人工智能 机器学习

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