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人工智能军备竞赛:一文尽览全球主要国家AI战略

人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会和世界的面貌,为了抓住 AI 发展的战略机遇,越来越多的国家和组织已争相开始制定国家层面的发展规划。近日,来自加拿大先进技术研究院(CIFAR)的政策研究员 Tim Dutton 对颁布了 AI 战略的一些国家进行了总结。本文在发布之后引起了 Yann LeCun 等学者的注意。

AI 全球领导者之争已经正式拉开帷幕。在过去的 15 个月里,加拿大、日本、新加坡、中国、阿联酋、芬兰、丹麦、法国、英国、欧盟委员会、韩国和印度都发布了促进 AI 应用与开发的战略。这些战略无一相似,关注的方面也有所不同,如科学研究、人才培养、技能与教育、采用公共和私有部门、道德包容、标准与法规及数据与数字基础设施。

本文总结了各个国家的关键政策和目标,同时也着重介绍了战略发布以来各国公布的相关政策及做出的举措。

澳大利亚

目前,澳大利亚还没有发布 AI 战略。然而,在其发布的 2018~2019 年度预算中,政府公布了一项四年计划,拨款 2990 万澳元支持 AI 的发展。政府将创建一份技术发展路线图、一个标准框架、一个全国 AI 道德框架,用于支持负责任地开发 AI。这笔拨款还将支持联合研究中心项目、博士奖学金及其他可以提高澳大利亚 AI 人才供应的举措。此外,在该国 2017 年发布的创新发展路线图——《Australia 2030: Prosperity Through Innovation》中,政府宣布将把 AI 放在其即将发布的《数字经济战略》(Digital Economy Strategy)的优先位置。该战略预计在 2018 年下半年发布。

加拿大

加拿大总理特鲁多公布《泛加拿大人工智能战略》| 来源:MP Raj Grewal News

加拿大是全球首个发布 AI 全国战略的国家。2017 年的财政预算详细介绍了一份五年计划——《泛加拿大人工智能战略》(Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategy),政府计划拨款 1.25 亿加元支持 AI 研究及人才培养。该战略包含四个目标:(1)增加 AI 研究者、毕业生数量;(2)创建三个卓越的科学团体;(3)培养理解 AI 经济、道德、政策和法律含义的思想领袖;(4)支持专注于 AI 的国家研究团体。加拿大高等研究院(CIFAR)在战略中起带头作用,与政府及三个新兴 AI 机构——埃德蒙顿的 Alberta Machine Intelligence Institute(AMII)、多伦多的 Vector Institute 及蒙特利尔的 MILA——展开密切合作。

加拿大的 AI 战略与其他战略存在很大差异,因为它主要是一个研究及人才战略。该战略提出的新兴 AI 机构、CIFAR AI 主席及国家 AI 计划都旨在提高加拿大作为 AI 研究和培训领导者的国际形象。CIFAR AI 及社会计划(CIFAR AI & Society Program)检验 AI 的政策和道德影响,但总体战略不包括其它战略中的政策,如战略部门投资、数据和隐私或技能开发。这并不是说加拿大政府没有将这些政策落实到位,而是这些政策与《泛加拿大人工智能战略》相分离,而不是其中一部分。

《泛加拿大 AI 战略》:https://www.cifar.ca/assets/pan-canadian-artificial-intelligence-strategy-overview/

中国

作为全球第二大经济体,中国已向世人宣告了引领全球 AI 理论、技术和应用的雄心,国家在 2017 年 7 月颁布了《新一代人工智能发展规划》。该计划是所有国家人工智能战略中最为全面的,包含了研发、工业化、人才发展、教育和职业培训、标准制定和法规、道德规范与安全等各个方面的战略和发展目标(参见文章:十余家 AI 创业公司、五大角度,深度解读国务院新一代 AI 发展规划)。

这是一个三步走策略:第一步,到 2020 年让中国的 AI 产业界与最强竞争者「齐头并进」;第二步,在 2025 年在一些 AI 领域实现「世界领先」水平;第三步,到 2030 年成为全球人工智能创新的「主要中心」。中国在 2030 年的目标是人工智能产值达到 1 万亿人民币,而相关行业的总产值达到 10 万亿人民币。这一计划还明确了政府将会鼓励招揽全球最优秀的人才,加强对国内 AI 劳动力的培训,并在促进人工智能发展的法律、法规和道德规范方面引领世界。这其中包含了积极寻求全球 AI 领导者的意图。

在《新一代人工智能发展规划》发布之后,工信部又与 2017 年 12 月发布了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020 年)》该计划可看做是前者的第一步战略,希望推动中国的 AI 产业到 2020 年达到世界一流水平。具体来说,它试图推动四个主要方面:(1)加大力度开发智能和网络产品,如自动驾驶汽车、服务机器人和语音/图像识别系统;(2)加强开发人工智能支持系统,其中包括智能传感器和神经网络专用芯片;(3)鼓励智能制造业的发展;(4)通过投资行业培训资源、标准化测试和网络安全等方面改善人工智能的发展环境。去年 11 月,科技部还与百度、阿里巴巴、腾讯和科大讯飞等科技公司展开合作,宣布建立国家新一代人工智能开放创新平台。随后,中国又于今年 1 月宣布投资 138 亿元人民币,在中关村建立人工智能科技园。

  • 国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知:http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm

  • 工业和信息化部关于印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020 年)》的通知:http://www.miit.gov.cn/n1146295/n1652858/n1652930/n3757016/c5960820/content.html

丹麦

丹麦于 2018 年 1 月发布《丹麦数字技术增长战略》,旨在使丹麦成为数字革命的领导者,并为所有丹麦人创造财富,促进丹麦发展。该战略并非完全着眼于 AI 的发展,而是侧重于 AI、大数据、物联网的共同发展。它有三个目标:(1)使丹麦企业成为最善于利用数字技术的企业(2)具备实现业务数字化转型的最佳条件(3)确保每个丹麦人都具备必要的数字技术进行竞争。在基金方面,丹麦政府于 2018 年拨款 7500 万丹麦克朗,之后每年拨款 1.25 亿克朗,直到 2025 年,永久拨款 7500 万克朗,用于实施战略举措。

报告一共概述了 38 项新举措。主要举措包括创建《丹麦数字枢纽中心》(公私合营的数字技术集群)、《中小企业:数字技术计划》(支持丹麦中小企业数字转型的协调计划)和《技术契约》(促进数字技术的全国性倡议)。政府还宣布了进一步开放政府数据、试验监管沙盒以及加强网络安全的举措。

丹麦数字技术增长战略:https://em.dk/english/news/2018/01-30-new-strategy-to-make-denmark-the-new-digital-frontrunner

欧盟

欧盟委员会 AI 战略时间表

2018 年 4 月,欧盟委员会通过了《人工智能通讯》。这是一份长达 20 页的文件,阐述了欧盟对 AI 的态度。委员会的目标是:(1)提高欧盟的技术和工业能力,增加公共和私营部门对 AI 的吸收;(2)让欧洲人为 AI 带来的社会经济变化做好准备;(3)确保建立适当的道德和法律框架。主要举措包括承诺将欧盟对 AI 的投资从 2017 年的 5 亿欧元增加到 2020 年底的 15 亿欧元,建立《欧洲人工智能联盟》(人们现在可以加入),以及制定一套新的 AI 道德准则,以解决公平、安全和透明等问题。一个新的「AI 高级别小组」将作为《欧洲人工智能联盟》的指导小组,并将起草道德准则供成员国审议。

目前,委员会正与成员国合作,计划今年底制定关于 AI 的协调方案。即将出炉的方案旨在「最大化欧盟和成员国投资影响力,鼓励欧盟内部协同与合作,交流最佳技术,共同确定前进方向,以确保整个欧盟能在全球范围内展开竞争。」

人工智能通讯:https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/communication-artificial-intelligence-europe

芬兰

2017 年 5 月,芬兰财政部长 Mika Lintilä 任命了一个指导小组,研究芬兰如何在应用 AI 技术方面成为世界顶级国家之一。虽然该小组要到 2019 年 4 月才会发表最终报告,但它已经提交了两份中期报告,芬兰政府已开始将该小组的建议纳入政府政策。第一份报告《芬兰的 AI 时代》调查了芬兰在 AI 方面的优势和劣势,并提出了八项建议,希望推动芬兰在应用 AI 方面成为全球领导者。主要倡议包括建立「芬兰 AI 中心」(阿尔托大学和赫尔辛基大学的一个联合伙伴关系,以加强 AI 研究、人才和产业合作)、AI 加速器试验项目以及将 AI 纳入公共服务。第二份中期报告《AI 时代的工作》又提出了 28 项政策建议,涉及未来工作的四个方面:增长和就业;劳动力市场;学习和技能;道德。

芬兰的 AI 时代:http://julkaisut.valtioneuvosto.fi/bitstream/handle/10024/160391/TEMrap_47_2017_verkkojulkaisu.pdf?sequence=1&isAllowed=y

法国

法国总统埃马纽埃尔·马克龙在巴黎举行的「AI for Humanity」峰会结束时,公布了法国将在 AI 研究、训练和产业领域成为全球领先者的「十五亿欧元计划」。该计划在很大程度上借鉴了《有意义的人工智能:走向法国和欧洲战略》报告中的内容,其中法国著名数学家兼埃松省代表 Cédric Villani 和「Villani Mission」的其他成员概述了政府需要考虑的一些政策和倡议。

「十五亿欧元计划」分为四部分:首先,马克龙宣布了加强法国 AI 生态系统和吸引国际人才的若干举措。其中最重要的是宣布了《国家 AI 计划》,该计划将在法国建立一个由四或五个研究机构组成的网络。其次,法国将制定开放的数据政策,推动在医疗保健等已经具备 AI 优势潜力的领域应用人工智能。第三,政府将建立监管和金融框架,支持国内「AI 冠军」发展。最后,政府将制定道德规范,确保 AI 的使用和发展是透明的、可解释的和非歧视性的。

到马克龙五年任期结束时,政府将总共向 AI 投资十五亿欧元。虽然具体细节尚未公布,但法国将投入 7 亿欧元用于研究,今年的 1 亿欧元用于 AI 初创企业和公司,每年的 7000 万欧元通过法国公共投资银行拨款,4 亿欧元用于 AI 产业项目。《Villani 报告》建议将重点放在四个部门(医疗、交通、环境和国防),但马克龙没有提及这项建议。但是,他详细讨论了 AI 在医疗和交通方面的潜力。

15 亿欧元计划:https://www.gouvernement.fr/en/artificial-intelligence-making-france-a-leader

马克龙在「AI for Humanity」峰会上演讲 | 图源:Reuters

德国

德国计划在 2018 年秋公布其国家 AI 战略。目前尚不清楚战略具体细节,但从 2018 年社会民主党和基督教民主联盟达成的联盟协议中,我们知道,政府正计划与法国建立一个联合 AI 研究中心,并将委托一个新的工作小组就 AI 和算法的道德问题提出建议(类似的工作小组已经发布了一份「关于自动驾驶汽车道德」的报告)。

德国已经制定了相当于事实战略的若干政策和举措,而不是官方战略。主要是政府与学术界和业界人士合作,重点将 AI 技术融入德国的出口部门。旗舰项目是「工业 4.0」,但最近战略目标转向更依赖 AI 技术的智能服务。「德国 AI 研究中心」(DFKI)是这项工作的主要参与者,为面向应用的基础研究提供资金。其它相关组织包括亚 Alexander von Humboldt Foundation(促进学术合作,吸引科学人才到德国工作)和 Plattform Lernende Systeme(汇集来自科学、工业、政治和民间组织的专家,为政府提出切实可行的建议)。

《工业 4.0》:https://www.bmbf.de/pub/HTS_Broschuere_eng.pdf

印度

印度对其《国家人工智能战略》(National Strategy for Artificial Intelligence)采取了独特的做法,重点关注印度如何利用 AI 促进经济增长和社会包容。撰写报告的政府智库 NITI Aayog 称这种方法为「AI for All」。因此,该战略旨在:(1)使印度人拥有找到高质量工作的技能,并提高这种技能;(2)投资能够最大限度扩大经济增长和社会影响的研究和部门;(3)将印度创造的 AI 解决方案推广到其它发展中国家。

《国家人工智能战略》:http://niti.gov.in/writereaddata/files/document_publication/NationalStrategy-for-AI-Discussion-Paper.pdf

NITI Aayog 提供了 30 多项政策建议,以投资于科学研究,鼓励技能再培训和训练,加快在整个价值链中采用 AI,并促进 AI 方面的道德、隐私和安全。它的旗舰计划是一项两级综合战略,旨在促进 AI 领域的研究。首先,新的「AI 卓越研究中心」(CORE)将侧重于基础研究。其次,该中心作为「国际 AI 转型中心」(ICTAI)的技术提供者,将侧重于在社会重要领域创建基于 AI 的应用。在报告中,NITI Aayong 把医疗保健、农业、教育、智能城市和智能移动确定为应用 AI 将最有利于社会的优先领域。报告还建议在每个 CORE 和 ICTAI 建立一个道德委员会联合会,制定有关隐私、安全和道德的行业特定准则,创建一个国家 AI 市场,以增加市场发现和减少收集数据的时间和成本,以及一些帮助所有人获得技能的举措。从战略上来说,政府希望把印度建成一个「人工智能库」,也就是说,如果一家公司能够在印度部署 AI,那么它将适用于其它发展中国家。

日本

日本是第二个发展 AI 战略的国家。基于 2016 年 4 月的「面向未来投资的公私对话」期间首相安倍晋三的声明,日本成立了人工智能技术战略委员会以发展「研究和发展目标以及人工智能产业化的路线图」。该委员会有 11 名成员,分别来自学术界、业界和政府,包括日本科学促进会主席、东京大学校长和丰田董事长。

《人工智能技术战略》的计划在 2017 年 3 月发布。该战略对于其工业化路线图很重要,它将 AI 设想为一种服务,并组织 AI 的发展为三个阶段:(1)在多个领域发展数据驱动的 AI 技术的应用;(2)在多个领域发展 AI 技术的公共事业;(3)通过连接多个领域建立 AI 生态系统。该战略将这个框架应用到日本《社会 5.0》倡议的三个主要领域:生产力、健康和流动能力,并勾勒出了实现工业化路线图的基本轮廓。这些政策包括在研究与开发、人才、公共数据和创业公司上的新投资。

《人工智能技术战略》:http://www.nedo.go.jp/content/100865202.pdf

新加坡

《新加坡人工智能战略》(AI Singapore)于 2017 年 5 月发布,这是一项历时五年、投资 1 亿 5 千万美元的国家计划,目标是增强新加坡的 AI 技术实力。这是一个涉及 6 个不同组织的政府层面合作关系。它的目标是:(1)向 AI 研究的下一个浪潮投资,(2)解决主要的社会和经济挑战,以及(3)扩大 AI 技术在工业界的采纳和使用。

新加坡 AI 战略概览

该计划由 4 个关键倡议组成。第一,「基础 AI 研究」投资那些能为《新加坡人工智能战略》其它支柱做出贡献的科学研究。第二,「重大挑战」支持那些能为新加坡和世界面临的主要挑战提供创新解决方案的多学科团队的工作。目前该计划聚焦于健康、城市方案和金融。第三,「100 个实验」投资可扩展到工业界问题中的 AI 解决方案。最后,「AI 学徒期」是一个 9 个月结构的计划,将在新加坡培养新一批 AI 人才。

在 2018 年 6 月,新加坡政府宣布《AI 治理和道德的三个新倡议》。原则上,「AI 和数据的道德使用」的新咨询委员会将帮助政府发展 AI 道德的标准和治理框架。

《新加坡人工智能战略》:https://www.aisingapore.org/

《AI 治理和道德的三个新倡议》:https://www.opengovasia.com/articles/singapore-announces-initiatives-on-ai-governance-and-ethics

韩国

Deepmind 的 AlphaGo 打败韩国围棋世界冠军李世石给了韩国很大的刺激。全球超过 1 亿的观众围观了那场在首尔举办的为期六天的锦标赛,AlphaGo 以 4:1 的惊人战绩打败了李世石。比赛结束仅仅两天之后,韩国政府就公布要在未来五年投资 1 万亿韩元支持 AI 研究。

两年之后,韩国政府又公布了一个新的五年计划,要投资 2.2 万亿韩元加强该国的 AI 研发。该计划共分为三个部分。第一部分是确保 AI 人才供应,到 2022 年,政府将创设 6 个 AI 研究院,旨在培训 5000 名 AI 专家(1400 名 AI 研究院和 3600 名数据管理专家)。此外,政府还公布了一个 600 人的 AI 培训计划,旨在满足短期内的 AI 人才需求。第二部分是 AI 技术开发。政府将资助国防、医疗、公共安全方面的大型项目,并将开启一个与 DARPA 类似的 AI 研发挑战。最后一部分是 AI 基础设施投资,用于支持 AI 初创及中小型企业的发展,包括 2029 年前创建一个 AI 半导体和一个面向 AI 的创业孵化器,以支持新兴 AI 业务。

阿联酋

视频:https://v.qq.com/x/page/m133099o5y9.html

阿联酋政府于 2017 年 10 月发布了其 AI 战略,是中东首个创建 AI 战略的国家,也是全球首个设立「人工智能部」的国家。该战略是《阿联酋 2071 世纪计划》的首个战略,其主要目标是利用 AI 增强政府的施政能力及效率。政府将在 9 个部门进行 AI 技术投资:交通、卫生、太空、可再生能源、水、技术、教育、环境及通信。此举旨在降低整个政府的成本、实现经济多元化,并将阿联酋打造成 AI 应用领域的全球领军者。

英国

英国政府于 2018 年 4 月发布了《人工智能行业新政》(AI Sector Deal)。这是该国政府更大工业战略的一部分,旨在推动英国成为全球 AI 领导者。它非常全面,包含推动政府和公司研发、STEM 教育投资、提升数字基础设施、增加 AI 人才和领导全球数字道德交流等方面。其中包括超过 3 亿英镑的国内外科技公司投资计划、扩建阿兰图灵研究所、创立图灵奖学金以及启动数据伦理与创新中心。该中心是英国政府 AI 计划的重要组成部分,英国希望以此引领全球 AI 道德研究。该机构已于今年 6 月开始了征询公众意见以及领导人招募的行动。

在行业新政颁布之前,英国上议院人工智能特别委员会还发布了一份长篇报告《AI in the UK: ready, willing, and able?》。该报告是一份为期十月调查的结果,旨在研究人工智能进步对经济、道德和社会的影响。该报告突出了政府需要考虑的一些策略,包括要求审查科技公司潜在的数据垄断,激励开发新的数据集审计方法,以及为使用 AI 的英国中小企业创建发展基金。该报告还指出,英国有机会领导全球人工智能,并建议在 2019 年举办一次全球峰会,以建立人工智能使用和发展的国际规范。

英国人工智能行业新政:https://www.gov.uk/government/publications/artificial-intelligence-sector-deal

美国

与其他国家不同,美国虽然在人工智能领域拥有最强实力,但目前尚没有国家层面的人工智能促进计划。在前总统巴拉克·奥巴马在任的最后几个月里,白宫在三份独立报告中为美国的 AI 战略奠定了基础。其中第一份报告《未来人工智能准备》(Preparing for the Future of Artificial Intelligence)明确提出了有关制定 AI 法规、资助研发、自动化、道德、公平与安全的内容。另一份报告《国家人工智能研发战略计划》(National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan)概述了美国在政府资助 AI 研发上的战略。而最后一份报告《Artificial Intelligence, Automation, and the Economy(人工智能、自动化和经济)》则进一步说明了自动化对社会的影响,以及扩展 AI 有益的方面需要哪些新政策。(参见:美国政府白皮书:三大政策应对人工智能驱动下的自动化经济

自特朗普上任以来,美国政府开始寻求一种截然不同的、自由市场导向的 AI 战略。在今年 5 月,白宫邀请了业界、学术界和部分政府代表参加了一场人工智能峰会。在会上发言中,白宫科技政策办公室副主任 Michael Kratsios 概述了现总统对于人工智能的态度,他宣布政府目前制定了四大目标:(1)保持美国在人工智能方面的领导地位;(2)支持美国工人;(3)推动政府资助的研发;(4)消除创新的障碍。为了实现这一目标,Kratsios 宣布成立一个 AI 特别委员会,向白宫提供政府层面的、有关人工智能研究与发展方面的建议,同时帮助政府、私企和独立研究者建立合作伙伴关系。他还指出,美国政府将专注于消除创新的监管障碍,让各家公司有更多创新和发展的灵活性。(参见:白宫成立 AI 特别委员会, 美国也开始力推「AI 治国」了?

2018 年白宫人工智能业界峰会总结:https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2018/05/Summary-Report-of-White-House-AI-Summit.pdf

原文链接:https://medium.com/politics-ai/an-overview-of-national-ai-strategies-2a70ec6edfd

产业
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相关数据
自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

阿尔法围棋技术

阿尔法围棋是于2014年开始由英国伦敦Google DeepMind公司开发的人工智能围棋程序。AlphaGo是第一个打败人类职业棋手的计算机程序,也是第一个打败围棋世界冠军的计算机程序,可以说是历史上最强的棋手。 技术上来说,AlphaGo的算法结合了机器学习(machine learning)和树搜索(tree search)技术,并使用了大量的人类、电脑的对弈来进行训练。AlphaGo使用蒙特卡洛树搜索(MCTS:Monte-Carlo Tree Search),以价值网络(value network)和策略网络(policy network)为指导,其中价值网络用于预测游戏的胜利者,策略网络用于选择下一步行动。价值网络和策略网络都是使用深度神经网络技术实现的,神经网络的输入是经过预处理的围棋面板的描述(description of Go board)。

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

机器人技术技术

机器人学(Robotics)研究的是「机器人的设计、制造、运作和应用,以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理」 [25] 。 机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件,比如定位、地图测绘和目标识别。之前章节中提及的技术都可以在机器人上得到应用和集成,这也是人工智能领域最早的终极目标之一。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

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