英国再推人工智能报告: 四方面发力打造 AI 强国

作者:腾讯研究院高级研究员 徐思彦

导读

放眼全球的人工智能领域,美中英是在此领域表现最为突出的三个国家。英国一直是人工智能的研究学术重阵。牛津大学、剑桥大学、帝国理工学院及伦敦大学学院等高校、研究机构都在人工智能和机器学习领域有深厚的积累。从论文引用率来看,英国研究质量超过中国,略逊于美国。

浓厚的学术环境催生了大量人工智能初创企业,其中包括掀起AI人机对战浪潮的Deepmind。在人工智能的发展历史上,AI也有独特的地位。英国是“人工智能之父”Alan Turing的故乡,未来英国人工智能的发展也将和Alan Turing有更加密不可分的关系。

此外,英国政府也是产业发展的给力靠山。去年11月,英国政府曾发布人工智能报告,希望借助人工智能的创新优势提升整体国力。今年10月15日,英国政府再次发布了名为《在英国发展人工智能》的报告,对当前人工智能的研究、市场和政策支持进行了分析。作为英国数字战略的一部分,该报告也会被纳入英国政府行业战略中,发表于年底出版的《政府行业策略指导》白皮书中。

本报告从四方面提出了促进英国AI产业发展的重要行动建议:数据获取、人才培养、研究转化和行业发展。腾讯研究院将为您解读英国政府如何从政府层面思考人工智能为经济社会带来的变革及发展战略。

“长久以来,AI都只是概念。最近的科技突破可以让自动化更深入地渗透生活的方方面面,现在是时候让所有的科学家、研究者、企业家和政府携手一起研究AI奖如何影响我们的社会来确保我们的革命性科技创新能够释放其许诺的潜力。” ——报告作者Dame Wendy Hall教授

一、愿景

不同研究者对人工智能的定义各不相同。对人工智能内涵理解也将直接影响到研究内容和应用领域。在本报告中,英国政府将“人工智能”理解为够让机器高效地处理复杂问题的一系列数字技术,包括了从统计学、计算机科学和认知心理学中发展出来多种技术。英国工程物理科学研究委员会使用了这样的描述,“AI技术的目标是复制或者超越计算机系统中需要人类智能的部分,具体包含了学习与适应、感知理解和交互、推理和计划、过程与参数优化、自动化、创造力以及根据多元复杂的大数据提炼知识与预测。”通过人工智能可以更好地使用信息来制定或提出更准确的决策,将其集成到现有流程中,改进它们,扩展它们并降低成本。

站在英国政府的立场上,本报告为AI研究提供了一个切实的目标。英国政府认为,AI的技术发展当前已经到了行业广泛应用的时间点。通过AI提高生产力以及创造全新的产品和服务,这是英国经济迫切的需求。现在应用型AI以及渗透到了各行各业,改变了不同领域的商业实践:包括金融、法律、医疗、会计、审计、建筑、咨询服务、服务业、制造和交通业等。英国政府的愿景是让英国成为世界上AI商业发展和部署最好的地方,从起步、发展到繁荣,逐步收获技术红利。

二 、英国人工智能的应用现状

人工智能是数字革命的下一站。人工智能并不是单一的技术或者赛道,它将融入现有的数字技术中,在垂直领域加深数字化的影响,影响到所有和数据相关的领域。

数据经济:收集数据为了发展AI,发展AI为了管理数据

据估算,2015-2020年,数据产业将为英国经济带来2410亿英镑的增长。数据产业的快速发展带来的复杂性和海量数据导致只有用AI才能处理、分析、管理数据。

英国AI产业:

英国培育一批非常具有创新力的AI公司,新公司的诞生频率也非常快。根据2017年的 Coadec报告,“过去36个月,英国几乎每星期就有一家新的AI创业公司成立”。2016年12月,一项研究估计,英国有226家独立的早期AI公司。这些公司中,产生了一批被美国巨头收购的独角兽AI公司,包括2012年Amazon收购的Evi,2014年Google收购的DeepMind,2015年苹果收购的VocallQ以及2016年Twitter收购的Magic Pony。

七大领域AI公司:

报告中还特别强调了人工智能面向政府的潜在应用,英国的公共服务部门已经开始应用AI,提高公共服务的效率。英国的政府数字化服务(GDS)利用机器学习来生产gov.uk上的用户评价来预测公众最关心的内容。公共部门是否能成功应用AI与企业相似,领导者需要进一步理解人工智能使用的场景以及数据相关问题,落地AI能力。

■ 评价未来AI对英国经济的影响:

据PWC的估算,到2035年,AI可以为英国经济增加额外8140亿美元(约合6300亿英镑)收入,将GVA年增长率从2.5%增加到3.9%。

三、国际比较

在AI投资和活动规模方面,英国和其他国家通常被认为是落后于美国和中国的。在全球交易份额方面,英国仍然远远落后于美国,2016年62%的投资交易预计将流向美国的初创公司,只有6.5%的投资会流向英国的创业公司。2010年至2016年,AI公司的全球风投基金中,只有5%的投资流向了英国企业(见下表)。更多的英国投资似乎在早期阶段,英国AI公司中有四分之三的公司在寻求种子或天使投资,而美国公司中寻求种子或天使投资的占二分之一。英国10家AI公司中只有1家寻求成长资本,相比之下,美国的这一数字是五分之一。

(数据来源:Pitchbook Data)

不过,英国一直以来都有强大的人工智能科研实力。牛津大学、剑桥大学、帝国理工学院及伦敦大学学院等高校、研究机构都在人工智能和机器学习领域有深厚的积累。英国在2011年至2015年间,发表的AI学术论文数量排在全球第4,前三名依次是中国、美国和日本。其中,中国在同期发表论文41,000篇。但从论文引用率来看,英国研究质量超过中国,略逊于美国,排名第二。

四 、四大领域政策建议

为了确保人工智能的革命性科技创新能够释放其许诺的潜力,本报告从四方面提出了促进英国AI产业发展可操作、可交付的重要行动建议,包括数据获取、培养人才、支持研究与应用发展。通过这些政策建议,学术界、产业界和政府可以携手并进加强英国在全球人工智能竞争中的实力。

(一)提高数据获取性的建议

数据是人工智能产业发展的核心,人工智能的发展也为开发者和政府对于数据的获取和治理提出了新的问题。本部分建议强调让数据更加开放,提高机器可读性以及平衡数据的隐私和开放,从而增强人工智能领域的信任。

  1. 推动拥有数据的机构和寻找数据来发展AI的机构之间的合作和共享。政府和行业应该成立相关项目,来发展数据信任。
  2. 为了提升开发人工智能系统的数据可用性,政府应确保由公共资资助的研究应该以机器可读的格式发布基础数据,并提供明确的权利信息,并尽可能开放。
  3. 为了支持文本和数据挖掘作为研究的标准和必要工具,英国应该规定一种默认规则:对于已发表的研究,阅读权也是挖掘数据的权利,在那里不会产生替代原创作品的替代品。在评估如何支持文本和数据挖掘时,政府应该提到AI的潜在数据用途。

(二)关于提高技能的建议

培养人工智能的人才是人工智能产业发展的核心问题,其中既包含人工智能领域的专业学术、研发人才,也包含未来人工智能行业中大量的低技能劳动力。政府应当为其创造多元的技能培训计划,并且提高全民的科技素养。

  1. 政府、产业界和学术界必须充分利用AI的价值和多元化的重要性,并应该共同努力打破成见,扩大参与。
  2. 工业界应该赞助主要的学生项目,帮助学生在AI领域攻读硕士课程,第一批学生人数为300人。
  3. 大学应该与雇主和学生一起探讨AI硕士学位毕业生的潜在需求。
  4. 政府和大学应该至少在领先的大学设立200个专门的博士学位名额。随着英国教育和吸引更多的学术人才,这个数字应该会持续增长。
  5. 大学应该鼓励发展AI MOOC和在线持续专业发展课程,为那些有STEM资格的人提供更多专业知识。
  6. 英国人工智能协会的国际奖学金项目应该与艾伦·图灵研究所合作:图灵人工智能奖学金。这应该由一个专门的基金支持,以确定和吸引最优秀的人才,并确保英国对来自世界各地的所有合格的专家开放。

(三)加强AI研究与商品化

英国已经有顶级的人工智能研究土壤,为了研究的应用及产业化,政府应当为AI研究及其技术转移铺平道路,加速AI的商品化和产业化。

  1. 艾伦图灵研究所应该成为国家人工智能和数据科学研究所,真正成为国家级的,并扩展到目前的五所大学,其中一个关键的目标是把它的中心任务集中在人工智能。
  2. 大学应该使用清晰的、可访问的以及可能的公共政策和实践来授权知识产权和创建公司。
  3. 艾伦图灵研究所、工程与物理科学研究委员会(EPSRC)、科学技术设施理事会(STFC)和联合信息系统委员会(JISC)应共同努力,协调对AI研究的计算能力的需求,并为英国研究团体进行协商。

(四)关于支持AI产业发展的建议

为了释放AI带来的经济潜力,政府需要帮助行业降低合作壁垒,打通学术界与企业界,推进AI行业的发展与应用

  1. 政府应该与行业和专家合作,建立一个英国人工智能委员会(UK AI Council),帮助协调和发展英国的AI应用。
  2. 信息专员办公室和艾伦图灵研究所应该制定一个框架来解释AI提供的程序、服务和决策,以提高透明度和问责制。
  3. 国际贸易部门应扩大其目前对AI业务的支持计划。
  4. TechUK应该与英国皇家工程学院、Digital Catapult和工业领域的关键参与者合作,为在英国经济中成功利用AI的机遇和挑战提供实用的指导。
  5. 政府,利用政府数字服务的专业知识、数据科学伙伴关系以及其他部门的数据工作专家,应该制定一项行动计划,为公共部门做好准备,并推广应用AI改善公民运作和服务的最佳实践。
  6. 政府应确保产业战略挑战基金(ISCF)和小型企业研究计划(SBRI)面临的挑战,旨在吸引和支持AI在整个有挑战性的领域的应用。

(感谢新智元对相关内容的整理及翻译)

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