中国科学家在人工智能研究上基础取得的哪些重要成果?
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发布时间：2022-04-23 15:47
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时间：2023-09-27 04:31
你好：
《自然》(Nature)期刊发表的一篇文章，从论文影响力、核心应用、硬件、人才等方面，详细地对中国当前的AI发展现状进行了分析。
2017年，我国制定了《新一代人工智能发展规划》，描绘了未来十几年我国人工智能发展的宏伟蓝图，确立了 “三步走” 目标：
到 2020 年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步；
到 2025 年人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平；
到 2030 年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
随着第一个期限、2020年的临近，中国的人工智能发展到什么程度了呢？
研究人员注意到，中国的AI研究的质量出现了令人印象深刻的飞跃，他们还预测，中国留住本土人才的能力将发生转变。
但观察人士警告称，有几个因素可能阻碍中国的计划，包括缺乏对开发支撑该领域的工具的理论的贡献，以及中国企业不愿投资于实现根本性突破所需的研究。
科学家们表示，中国对人工智能的追求不仅仅是与美国的一场国力竞赛。人工智能技术有望在医疗、交通和通信领域取得进步，在该领域取得根本性突破的国家可能会决定其未来的方向，并从中获得最大的利益。
“毫无疑问，中国将人工智能视为这个时代的关键技术之一，并希望与美国匹敌，”在英国牛津大学人类未来研究所研究中国人工智能发展的Jeffrey Ding表示。
在2017年《新一代人工智能发展规划》发布之后，促进了更多*的出台，以及来自部委、省级*和私营企业的数十亿美元的研发投资。
中国AI研究质量提升，核心技术落后
一项对学术搜索引擎微软学术(Microsoft Academic)收录的人工智能论文的分析显示，中国正朝着产生重大影响的方向稳步前进。这项由艾伦人工智能研究所进行的分析发现，在被引用最多的前10%的论文中，中国的作者比例稳步上升。其份额在2018年达到了26.5%的峰值，与美国的29%相差不远，而美国的份额正在下降。如果这一趋势继续下去，中国明年在这个指标上可能会超过美国。其他分析显示，中国人工智能论文的平均引用量一直在稳步增长，高于世界平均水平，但低于美国作者的论文。
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西安交通大学人工智能与机器人研究所所长郑南宁表示，中国在计算机视觉、语音识别和自然语言处理方面也拥有世界领先的公司。
但在打造人工智能的核心技术工具方面，中国仍然落后。例如，由美国学者和企业开发的开源平台TensorFlow和Caffe，在世界各地的工业和学术界得到了广泛的应用。郑南宁表示，中国由百度开发的PaddlePaddle是一个主要的开源平台，主要用于AI产品的快速开发。
中国在人工智能硬件方面也是落后的。全球领先的人工智能半导体芯片大多由英伟达、英特尔、苹果、谷歌和AMD等美国公司制造。郑南宁说：“我们在设计支持先进人工智能系统的计算芯片方面也缺乏专业知识。”
郑南宁预测，中国可能需要5-10年的时间才能达到美国和英国在基础理论和算法方面的创新水平，但这是可以实现的目标。
柏林智库墨卡托中国研究中心*学家Kristin Shi-Kupfer表示，为这些基本理论和技术做出贡献，将是中国实现其长期人工智能目标的关键。她表示，如果在机器学习方面没有取得真正突破的研究进展，中国在人工智能领域可能会面临一个增长上限。
中国对AI人才的吸引力提升
对中国的进步影响同样重要的一个因素是留住有才华的研究人员，而中国在这方面似乎更有希望。根据学术界和工业界联合撰写的2018年《中国人工智能发展报告》，截至2017年底，中国拥有全球第二大人工智能科学家和工程师群体，约1.82万人，仅次于美国的约2.9万人。但在顶尖人工智能研究人员的数量上，中国仅排在第六位。所谓顶尖，是根据他们的h指数衡量的，即最具生产力和被大量引用的作者。
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很多计算机科学家在美国接受高等教育，然后留在那里为全球性科技公司工作。
然而，有迹象表明，情况正在发生变化。中国的人工智能研究机构正试图以高薪吸引其中一些研究人员回国。例如，在郑南宁的机器人中心，一些教授的工资是大学其他教授的2-3倍，他说。
郑南宁说，该中心还为员工提供了一个比中国许多大学更为全面的评估体系，相比其他标准，中国的大学往往会奖励高发表率。他还实施了一个招聘系统，绕过了大学的集中程序，允许科学家快速组建工程师团队，目前正在开设人工智能的本科课程。
中国部署应用环境得天独厚
Ding表示，考虑到腾讯、百度和阿里巴巴这三家核心科技公司日益增长的专业技能，中国到2020年拥有全球领先的人工智能公司的计划也是可以实现的。他说：“这些公司已成为人工智能领域的全球领导者，尽管它们仍未达到谷歌和微软等美国公司的水平。”
CB Insights的数据显示，中国至少还有10家估值超过10亿美元的私营AI初创企业。
中国的一大优势是其人口规模，这为训练AI系统创造了巨大的潜在劳动力和独特的机会，包括用于训练预测疾病的软件的大型患者数据集。今年2月，中国研究人员表示，他们的NLP系统能够从电子健康记录中诊断出常见的儿童疾病，其准确性堪比经验丰富的儿科医生。该数据集包括了近60万访问一家医院的儿童病历数据；在许多其他国家，获取这么多数据是十分困难的。
中国AI治理原则初现
如果中国要在人工智能领域拥有全球影响力，同样重要的是，必须要有适当的治理，因为这将允许中国的研究人员和公司建立必要的信任来赢得世界各地的用户，以及建立与其他国家的研究人员的合作。
与许多国家一样，中国已经开始为开发和使用人工智能制定伦理原则。今年6月，全国新一代人工智能治理委员会发布了人工智能开发的八大治理原则，包括和谐友好、公平公正、包容共享、尊重隐私、安全可控、共担责任、开放协作、敏捷治理，这与经济合作与发展组织(OECD)今年5月发布的措施类似。
总结而言，中国的人工智能研究质量越来越高，应用和部署AI的环境得天独厚，吸引和留下人才的能力正在提升，但在高影响力的论文，人才和道德规范方面，中国仍在追赶美国。
