智海观察

潘云鹤院士:中国的新一代人工智能计划

撰文:德尔

亮点:学术界和行业的AI专家简要介绍了中国新一代人工智能发展计划(2015-2030年)。

 

      人工智能已经成为全球新一轮工业转型的主要动力。包括中国在内的许多国家正在抓住人工智能革命的机遇,以促进国内经济和技术发展。

 

      6月16日,Nature机器智能专题新子刊《Nature machine intelligence》发表了一篇题为”Towards a new generation of artificial intelligence in China“的文章。该文章以中国工程院院士潘云鹤为通讯作者,浙大人工智能研究所所长吴飞教授、上海交通大学卢策吾研究员和氪信科技CEO朱明杰为共同第一作者联合学术界和业内AI专家共同阐述了中国新一代人工智能发展计划(2015-2030年)

 

     

中国的AI发展计划概述了一项科学技术和教育战略,以应对许多挑战,例如留住人才,推进基础研究和探索道德问题。新一代人工智能发展计划旨在成为中国完整AI生态系统的蓝图。

由于机器学习,计算机处理能力,移动互联网的可访问性,大量数据的可用性和数据存储技术的进步,过去几十年来在计算和人工智能(AI)相关方法方面取得了许多进步。这引发了一系列突破,使人工智能成为包括中国在内的许多国家经济发展的引擎。我们希望AI将重新定义经济活动的各个方面,并会导致各种规模的新需求,新产品,新技术和新业务形式。中国应抓住机遇,触发经济结构的重大发展。

 

此外,我们相信中国的AI研究人员可以为人类做出巨大的科学贡献。在过去的300年中,西方社会一直为重大科学成就做出贡献。

 

今天,在人工智能时代,中国可以为重要的科学进步做出贡献,建立一个开放的国际研究平台,并与来自世界各地的研究人员和工程师一起应对我们面临的巨大挑战。

新一代AI计划

2016年1月,中国工程院在中国启动了一项重大战略咨询研究项目,称为AI 2.0。在2016年3月举行的启动仪式上,与会的研究人员决定写信给中国政府,建议启动AI的大型项目。在接下来的几个月里,在中国科学技术部的领导下,来自大学、研究所、公司和政府的220多名AI专家参加了讨论,并为起草了新一代人工智能(NGAI)发展计划做出了贡献。

国务院表示,2016年8月,宣布了15个大型项目,实施期到2030年结束,以反映和纳入国家和国际科学技术优先事项和需求的新发展和趋势。

作为第16个计划,中国国务院于2017年7月启动了NGAI发展计划(2015-2030年),这是本世纪中国AI的第一个系统和战略计划。它通过三个连续步骤,为中国到2030年AI发展的总体思路,战略目标,主要任务和支持措施制定了国家高层计划。

首先,到2020年底,中国将缩小与世界领先国家的技术差距,而中国的AI产业将在最高国际水平上竞争。

其次,到2025年,中国将在AI基础研究方面取得重大突破,并制定NGAI框架,其中一些技术和应用将达到世界领先水平,而AI将成为中国产业升级和经济转型的主要动力。

第三,到2030年,中国有望成为全球主要的AI创新中心之一,并将为AI发展制定全面,适当的监管,法律和道德原则。

按照发展计划,中国的新一代AI可以将大数据转化为结构化知识,并支持人类决策(大数据智能)。此外,它将能够使用具有不同模式(例如,视觉,听觉和自然语言)的数据来执行学习和推理(跨媒体智能),并利用人群的智能来应对计算范式中的复杂挑战。此外,从追求智能机器到混合增强智能(人机混合智能)将迈出一步。新一代AI还将强调能够在没有人工干预的情况下执行操作的智能系统(智能自主系统)。

与其他国家概述的人工智能战略不同,中国的人工智能计划不仅包括科学技术问题,而且还提供有关教育和道德规范的指南。人工智能计划旨在在中国培育一个人工智能生态系统。

大学,政府与产业界之间的合作

为了使领先的AI相关企业充分致力于满足NGAI的AI技术和应用需求,在过去几年中,科技部基于应用驱动,企业主导和市场导向的原则建立了15个国家开放式创新平台。包括百度(自动驾驶),阿里巴巴(城市认知),腾讯(医学成像),iFlyTek(语音智能),Sensetime(智能视觉),Yitu Technology(视觉计算),MiningLamp Technology(营销智能),华为(基本软件和硬件),平安(包容性金融),海康威视(视频感知),京东(智能供应链),梅格菲(图像感知),奇虎360(安全大脑),TAL教育集团(智能教育)和小米(智能家居) 。

 

 

 

为了促进与地方政府在展示人工智能技术方面的合作,并试行可以在以后在其他地区复制的人工智能开发实验政策,中国将在2023年前建设约20个新的国家NGAI开发实验区。目前,北京,上海,合肥,杭州,深圳,天津,重庆,成都,西安,济南和德清县已被选为新区。

在2018年和2020年,科学技术部发布了两个征集建议书,分别针对“ 2030年科技创新-新一代人工智能”的大型项目。会议的重点是基础AI理论(神经网络,因果推理,博弈论,集体智慧,混合智能和脑启发智能),技术(知识计算,自适应感知以及人工系统和应用)以及AI芯片。

在中国,国家自然科学基金(NSFC)支持基础研究,培养有才华的研究人员,发展国际合作并促进社会经济发展。2018年,人工智能和跨学科信息科学新加入了国家自然科学基金委员会信息科学局,这意味着大学和研究所有资格将国家自然科学基金的资金用于人工智能。

中国政府通过大学,政府和行业之间的互动为AI开发越来越积极地建立协作式创新系统。在这种合作的基础上,中国的大学,资助机构,企业以及中央和地方政府已被连接在一起,以开发新一代的AI。

关注领域

人工智能具有增强每种技术的潜力;从这个意义上讲,它是一种类似于内燃机或电力的使能技术。

作者从AI如何推动日常消费者,自动驾驶,医疗行业以及物联网(IoT)的对话AI推动社会经济进步的角度出发,介绍了这些国家级AI平台部署的AI的几个关注领域。

(1)适用于日常消费者的AI

在中国,人工智能技术被广泛用于日常生活中,例如本地企业和金融服务。消费者将一系列应用程序安装到他们的智能手机中,以从AI和机器学习技术中受益。例如,许多人熟悉诸如美团或大众点评之类的交易型“超级应用程序”,它们是将客户与本地企业联系起来的生活方式服务的组合。这些应用程序重塑了中国城市亿万人民的生活,加快了食品,酒店住宿和电影票等服务的预订和交付。例如,每天有超过60万活跃的交付人员平均在30分钟内交付食品订单。效率的提高归功于强大而智能的调度系统,该系统每小时可计算30亿条路线计划,以优化骑手的送货量和送货时间。

在金融领域,随着在线消费信贷服务以及微信支付和支付宝等应用的兴起,中国的消费信贷市场规模迅速增长:到2018年底,消费信贷余额超过8.45万亿日元,授权信用卡总数超过14万亿。同时,消费信贷行业面临的困难包括信贷数据不足(中国超过60%的人口缺乏信贷记录),风险管理薄弱以及运营服务效率低下。在这些在线信贷服务或应用程序中,人工智能通过处理互联网规模的大数据并采用高级算法来提高金融服务决策的质量和运营效率。示例包括使用深度学习来利用顺序行为数据和社交网络关系中的同质性效应来识别群体欺诈攻击,并使用深度语义语言模型来了解客户的需求和使用频率以及从各个角度生成的数据的使用频率,从而提高客户服务效率和运营安全性。在中国人民银行发布的《金融科技发展计划(2019-2021年)》中,人工智能在金融中的整合被认为是提高金融风险控制水平和服务效率的关键。

此外,人工智能技术已经改变了人们以各种方式(包括文本,图像,音频和视频)与有价值的信息建立联系的方式。截至2018年底,中国移动用户达到11.7亿,渗透率达到82%。大多数人使用智能手机和流行的移动应用程序(例如,抖音,爱奇艺,腾讯视频,头条,快手和微博)进行学习和推荐。信息访问最重要的技术之一是大规模推荐算法。这样的系统每天会发送数以千万计的新兴新闻和视频,以适应用户的兴趣和喜好。例如,中国每天有超过1.2亿人使用“头条”应用来观看新闻,视频和其他内容。实时收集用户反馈,并将其反馈到先进的分布式机器学习算法中,以调整模型以用于下一项推荐。领先的消费者应用程序采用AI技术来提高信息创建,审核,传播,消费和交互的有效性和效率。

自动驾驶中的AI

每年,约有130万人在交通事故中丧生,累计经济损失超过6,000亿美元。作为世界上人口最稠密和拥挤的国家之一,中国有潜力成为最大但最具挑战性的自动驾驶市场。近年来,在中国成立了几家自动驾驶初创公司,其使命是开发可以挽救生命并提高效率的自动驾驶解决方案。为了在不断变化的各种环境(包括地理位置,天气,交通,用例等)中部署自动驾驶解决方案,需要灵活,可扩展和可升级的算法。提供足够的感知力,高清地图,驾驶行为和脱离接触数据是开发此类解决方案的前提。

业界通常将自动驾驶产品归类为量产的高级驾驶员辅助解决方案(ADAS)和完全自动驾驶/无人驾驶汽车解决方案。可以通过一致的数据驱动方法来实现两个域之间的协同作用,其中两个域共享主要传感器集和数据原理。从ADAS车辆的各种设置生成的数据对于不断发展和改进完整的自主解决方案至关重要。通过不断改进完全自治技术,功能和模块将迁移到ADAS产品并提供高级功能。通过使用AI技术同时解决这两个领域,一些公司将加快部署敏捷,可扩展和可升级的自动驾驶解决方案,以满足未来的移动需求。

AI医疗行业

作为世界上人口最多的国家,中国有潜力成为最大的人工智能医疗市场。在中国,近年来已经建立了100多家AI医疗初创公司,涉及医疗图像分析,药物发现,手术机器人和临床决策支持系统等不同领域。其中,大多数集中于医学成像,尤其是癌症成像,包括但不限于放射学,病理学和放射疗法。他们的任务是使诊断自动化,支持治疗决策并简化临床工作流程。癌症是中国的主要死亡原因,已成为AI发展的主要重点领域。

自2012年以来,在特定任务的应用中,尤其是在放射线成像和计算病理学方面,深度学习已被证明与人类表现相匹配甚至超越人类。但是,深度学习的持续发展仍然必须解决医学成像中存在的许多挑战。例如,深度学习需要大量医学数据和专家注释,以针对噪声和/或部分缺失的标签训练稳定模型。这些高质量的注释必须由具有多年经验的专家来获取。这可能会导致生成高质量模型的效率低下,而那些大规模的未标记数据集仍未开发。在这种情况下,弱或半监督学习可以为这一挑战提供替代解决方案。

在利用大规模,多中心的医疗数据时,还必须考虑数据孤岛和患者机密性。在没有集中训练数据的情况下,具有协作机制的联合学习显示了克服这一挑战的潜在希望。目前,在中国,数十种医用AI产品已成功投入临床试验,例如通过计算机断层扫描进行肺结节检测,根据眼底照片对糖尿病性视网膜病变进行分类以及使用子宫颈抹片检查进行宫颈癌筛查。

随着数字标准化的到来以及中国可获得的大量医疗数据,临床专家和AI研究人员之间的密切合作将把许多有用的AI辅助系统带入临床工作流程,为医生提供帮助并最终改善患者管理。

物联网的会话式AI

目前在中国,数十亿件智能硬件组成了物联网。语音和语言是人与智能硬件之间信息交换的自然选择。因此,对话式人工智能引起了业界和学术界的极大兴趣。像百度这样的大型科技公司和像AISpeech这样的新兴AI公司都在热情地建立全链式对话AI平台,其目标是开发可定制的虚拟对话助手以支持所有可能的智能IoT设备。这也是一个非常具有挑战性的研究问题。对话式AI的研究主要是对口语对话系统(SDS)的研究。面向任务的SDS是大多数研究人员最感兴趣的,基于问答的对话或闲聊也很受欢迎。

在未来几年中,可以预见中国工业和学术界的三个趋势。首先关注的是感知技术,该技术可在复杂的声学环境和非合作的交互场景中运行,例如,在具有多个发言人同时对话的会议语音识别中。其次,认知研究将进一步发展,重点放在对上下文敏感的语言理解和对话决策上。在这里,将数据驱动方法和基于知识的方法相结合可能是许多任务中的有效方法。统计对话政策的成功使用将使面向任务的对话助手在为人类服务时能够不断发展。对于第三步,对话的概念将从基于语音的对话扩展到多模式对话,并且能够处理语音和视觉的对话代理将广泛用于各种形式的智能硬件。

挑战与机遇

中国在AI领域拥有良好的基础,尤其是在面部和语音识别,视觉识别以及中文信息处理等技术方面。中国拥有超过8.4亿互联网用户,是世界上最大的在线人口,占中国总人口的一半以上,为AI应用提供了巨大的市场。然而,要确保AI在中国得到广泛采用还需要解决一些挑战:高科技人才的短缺,不成熟的AI生态系统和AI道德问题。

培养本土的AI人才

中国越来越重视人工智能人才的培养。中国教育部于2018年4月向各级教育部门和高等教育机构发布了《高校人工智能创新行动计划》。该行动计划旨在使中国的大学在科学技术领域处于世界领先地位,增强其在AI技术创新,人才培养和全球合作方面的能力,并为中国新一代AI的发展提供战略支持。

2020年3月,教育部,国家发改委和财政部共同发布了指导方针,敦促大学建立跨学科的人才培养系统,以大幅提高AI的研究生教育水平。该指南还鼓励企业和社会组织加大投资力度,以支持AI相关学科和高级人才培训的发展。

要求大学培养两种AI人才:一种用于可能导致原始创新的基础研究,另一种将原始创新转化为实用的产品设计。经教育部批准,人工智能已成为中国200余所大学的本科专业。近年来,许多中国大学开设了AI学校(如西安电子科技大学,南京大学和西安交通大学)和研究所(如浙江大学,北京大学和清华大学),以培训AI研究人员,特别是AI博士课程。

努力利用神经科学,物理学,数学,电子工程,生物学,语言学和心理学来提供解决复杂社会问题并重塑国家工业体系的理论,技术和工业创新。此外,当前的AI系统距离可解释的人工智能(AGI)还有很长的路要走,需要跨学科的探索以接近这一目标。

中国通过加强AI与相关合作伙伴之间的跨学科联系以及与行业的合作来促进大学的AI教育。AI道德规范和对人类的责任是AI课程设计的重要组成部分。为了培养本土的AI,中国应该将AI升级为一门完整的学科,而不是提供一些作为计算机科学学科一部分的核心课程。

值得一提的是,自2019年底以来,已经有面向高中生的官方AI教科书。从2020年开始,这些教科书将在全国范围内用于高中,以帮助学生掌握AI的概念,以更好地为学生做好AI教育的准备在大学。

规范AI道德

为了实现使AI对人类社会有益的长期目标,不仅需要加大研发力度,最大程度地发挥AI的潜力,还必须更加关注AI带来的道德,法律和经济问题。根据中国NGAI发展计划进行的AI开发。2019年6月,NGAI国家治理委员会发布了新一代人工智能的治理原则-发展负责任的人工智能。2019年4月,欧盟委员会AI高级专家组提出了可信赖人工智能的道德准则。北京人工智能研究院(BAAI)还在201924年5月发布了《北京AI原则》。G20支持负责任的AI原则。

中国AI伦理的重点是对AI开发的可信赖性和对有害使用的预防。道德准则应有助于构建值得信赖的AI系统,使其正常运行,以确保AI系统的安全性和可靠性。在欧洲很重要的AI伦理学的另一个重点是在算法训练基础上的数据。欧洲拥有强大的数据保护,限制公司利用人们的个人数据。

现在,研究人员意识到他们需要将道德问题(例如安全性,责任,可解释性和公平性)纳入研究的制定过程中,并了解由于算法不公而造成的社会危害的含义。例如,研究可以利用联合学习和区块链来减轻数据隐私问题,并通过去偏置算法在一定程度上保证公平性。通过仔细协调几种不同的机器学习模型的活动,利用教师集体的私人聚集来实现私人学习。

迄今为止,中国的AI伦理原则缺乏法律执行和政策含义。为了制定与中国AI发展相关的新法律法规,道德规范和政策,中国政府决心评估AI技术对社会的影响。根据中国科学技术部发布的《关于建立国家NGAI创新发展实验区的工作指南》,将在中国研究长期和跨学科的社会实验,以探索支持AI治理的适当方法和手段。

培育AI生态系统

加快新一代人工智能的发展是中国的一项重要战略,以促进科学技术的发展,升级每个工业领域并提高整体生产率。人工智能生态系统可以是由各种代理商组成的系统互连的网络,包括初创企业,企业,投资者,研究机构和市场,都可以在协作和知识转移的环境中共同创造创新的产品和竞争性服务。在健康的AI生态系统中,跨多个行业和领域的每个参与者都可以找到各种繁荣的方法。

 

 

教授介绍

潘云鹤院士

 

 

潘云鹤,计算机应用专家,中国工程院院士。原中国工程院常务副院长、浙江大学校长。第十二届全国政协常委、外事委员会主任。兼任国务院学位委员会委员、国家教材委员会委员、国家新一代人工智能战略咨询委员会组长、中国人工智能产业发展联盟理事长、中国创新设计产业战略联盟理事长、中国发明协会理事长、中国战略性新兴产业发展专家咨询委员会副主任、中国图象图形学学会名誉理事长等职。潘云鹤是中国智能CAD和计算机美术领域的开拓者之一。他长期从事人工智能、计算机图形学、CAD和工业设计的研究,在计算机美术、智能CAD、计算机辅助产品创新、虚拟现实和数字文物保护、数字图书馆、智能城市和知识中心等领域,承担过多个重要科研课题,创新性地提出跨媒体智能、数据海、智能图书馆、人工智能2.0等概念,发表多篇研究论文,取得了一系列重要研究成果,多次获得国家科技奖励。

 

参考文献

1. Wu, F., Lu, C., Zhu, M. et al. Towards a new generation of artificial intelligence in China. Nat Mach Intell 2, 312–316 (2020).

来源: 图灵基因