作者简介:徐英瑾,哲学博士,复旦大学哲学学院教授,博士生导师,教育部青年长江学者。上海
200433

想骗取索赔?小心被提供快速法律咨询的在线“机器人”揪出,通过使用语音识别技术和人工智能技术,在线“机器人”已能检测出哪些属于欺诈性保险索赔。企业想更好地节约开支?可以使用人工智能软件,通过分析会计数据,人工智能软件会建议实施新的天然气、水和电费等开销计划来节省开支……今年2月,英国政府宣布投资1300万英镑(约1.13亿元人民币)支持40个人工智能及数据分析项目,旨在提升生产力,改善英国的专业服务。

柳工欧维姆公司参建亚洲最大钢箱梁悬索桥建设

分享QQ空间新浪微博腾讯微博QQ微信2016/06/22 11:14第一工程机械网

经过近5年的施工建设,由欧维姆公司参建的亚洲最大钢箱梁悬索桥——云南龙江特大桥,5月份正式通车。峡谷跨径世界第一、海拔高度亚洲第一的龙江特大桥,其悬索锚碇体系全部采用欧维姆公司的锚碇产品。

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关键词:通用人工智能/非公理化推理系统/纳思系统/深度学习/公众隐私/安斯康/artificial
general intelligence/non-axiomatic reasoning system/nars/deep
learning/public privacy/anscombe

实际上,法国总统马克龙2018年3月在欧盟率先推出了国家人工智能发展战略,拟从人才培养、数据开放、资金扶持及伦理建设等方面入手,将法国打造成在人工智能研发方面足以和美国与中国抗衡的世界一流强国。其发展战略主要有以下几个方面:

有鉴于特定技术流派的发展速度往往与从事该技术流派研究的人数成正比关系,所以,除非有证据证明通用人工智能的研究队伍会立即得到迅速扩充,否则我们就很难相信:通用人工智能研究在不久的将来就会取代专用人工智能研究,迅速成为人工智能研究的主流。而这一点又从另一个侧面印证了专用人工智能与通用人工智能之间的差异性。

郭毅可认为,对人工智能的持续性研究体现了英国对科学研究的“稳重感”。他说,“人工智能也好,深度学习也罢,英国人并没有在这方面进行过多强调,他们明白,今天这个技术比较有效,但明天又会有新技术出现,他们更看重人工智能的本质,重视基础性、创新性技术的研究。”

一、从“人工智能是否会奴役人类”谈起

英国更注重人工智能基础性研究

原发信息:《武汉大学学报:哲学社会科学版》第20186期

优德88手机版app,其次,推动公共数据开放和私营部门数据共享,开放医疗、交通等行业在公共基金资助基础上获得的数据,提高数据分享和合作的意识,在强调做好个人数据保护的基础上,支持私人企业开放和交流数据的要求。

内容提要:具有自主意图、只依赖小数据运作的通用人工智能系统的出现,并不会像有些人所预估的那样导致“机器奴役人类”的局面出现,因为此类技术对于小数据的容忍可以大大增加此类技术的潜在用户的数量,并使得体现不同用户价值观的通用人工智能系统能够大量出现。这样一来,具有不同意图的通用人工智能系统彼此之间的对冲效应,最终会使得任何一种具有特定意图的通用人工智能系统都无法占据主宰地位。相反,由于作为专用人工智能技术代表的深度学习技术的运用在原则上就需要大量数据的喂入,其对于民众隐私权的侵犯就成为一种难以被全面遏制的常态,因此,此类技术的发展在原则上就会加强一部分技术权贵对于大多数民众的统治地位。不过,要在通用人工智能系统里实现对于意图的工程学建模,就需要我们在哲学层面上首先厘清关于意图的种种哲学迷思。在这个问题上,美国女哲学家安斯康的意图理论是一个比较好的讨论起点。具体而言,安斯康关于“意图是在欲望驱使下做某事的理由”的观点,是可以在通用人工智能的语境中被实现的,但是她关于信念与意图之二元对立的观点,却在不少地方有失偏颇。而“非公理化推理系统”,则将为吸纳安斯康意图论的合理部分提供相应的工程学手段。

脸书应用型机器学习部门负责人华金·基尼奥内罗·坎德拉表示:“人工智能带来影响人类与社会的复杂问题,仅靠业界是无法独自解决的。”他说,希望研究所致力于探索关于这项技术应用及影响的“根本性问题”。

标题注释:国家社会科学基金重大项目,国家社会科学基金一般项目。

据慕尼黑工业大学今年年初公布的信息,研究所负责人克里斯托夫·吕特格表示,“我们希望为社会、经济界和立法者提供参考,明确和回答人工智能所带来的伦理问题”。

就既有专业人工智能技术中发展最快的深度学习系统而言,此类系统的运作其实是需要大量的数据输入为其前提的。因此,深度学习系统并不具备根据少量数据进行有效推理的能力——换言之,它们缺乏“举一反三”的智能,尽管这种智能乃是任何一种理想的通用人工智能系统所不可或缺的。不得不提到的是,在“迁移学习”这一名目下,目前不少深度学习研究者都在研究如何将在一个深度学习网络中已经获得的网络权重分布“迁移”到一个新的网络中去。这姑且可以被视为某种最初步的“举一反三”。然而,这种意义上的迁移学习必须预设深度学习网络所从事的新任务与旧任务之间有足够的相似性,而无法模拟人类在非常不同的领域(如“孙子兵法”与商业活动)之间建立起类比推理关系的能力。

在出行领域,日本各大车企和互联网公司都积极采用人工智能推动无人驾驶技术应用。丰田公司2018年10月宣布和日本软银集团合作,在无人驾驶和共享汽车等领域拓展业务。丰田公司总裁丰田章男认为,汽车行业迎来百年未有之变局,在人工智能和大数据时代丰田公司需要和软银集团合作,丰田将不再是一家传统汽车厂商,而要变身为一家依托人工智能的移动出行服务公司。

whether artificial intelligence will enslave human beings is very
relevant to the meaning of “ai” itself.if “ai” means “artificial general
intelligence” and the agi system in question can work well by tolerating
a small size of inputs,then the potential number of the users of this
technology will be significantly increased.and if these agi systems can
have their habits of producing intentions in accordance with different
users’ values,then varieties of agi systems imbued with different values
will make it tough for any single type of machine to dominate the
society.hence,machines cannot enslave human-beings if machines are agi
systems in this sense.in contrast,if “ai” only means deep learning
systems which cannot function well without exploiting large quantity of
data,then the issue on how to protect the human privacy will always be
salient,and in this sense,agi systems with the capacities of having
their own intentions is ethically superior to their deep learning
counterparts.as to how to produce intentions in an agi
system,g.e.m.anscombe’s philosophy of intention may offer many
inspirations,although some of her claims on the nature of intentions may
be controversial.pei wang’s non-axiomatic reasoning system will offer a
technical realization of the plausible part of anscombe’s theory of
intention.

但报告还指出,法国在人工智能领域的发展程度不及美国和中国,存在缺乏领军企业、人才流失严重、受制于国外大型互联网公司等问题,而且法国人工智能技术在产业化应用中面临着数据匮乏与数据安全、增强培训工作两大挑战。

随着近几年以来人工智能技术在工程学层面上的不断进步,关于“人工智能是否会在未来统治人类”的担忧,也日渐被人提起。但在笔者看来,这个问题本身已经包含了诸多语言混乱。如果不预先对这些混乱加以厘清,我们将很难对这一问题作出严肃的应答。具体而言,该问题所涉及的第一重语言歧义即:这里所说的“人工智能”究竟是指专用人工智能(即只能用于特定工作目的的人工智能系统),还是通用人工智能(即能够像人类那样灵活从事各种工作的人工智能系统)?有人或许会说,抓住这一点歧义不放乃是小题大做,因为所谓通用人工智能技术,无非就是既有的专用人工智能技术的集成。但持此论者却没有意识到如下三个问题:

人工智能技术在医疗领域应用具有极大前景

目前真正从事通用人工智能研究的学术队伍,在全世界不过几百人,这与专业人工智能研究的庞大队伍相比,可谓九牛一毛①。

报告指出,目前在法国受人工智能技术影响最深的行业部门主要是医疗卫生、制造业、交通、公共服务、环境、金融服务、农业和法律等。在这些行业中,人工智能在医疗卫生领域的应用最为活跃,主要体现在医疗预防、医学诊断和研究方面。医疗行业推行并应用人工智能有助于推进医疗改革,并让更多的法国人工智能医疗初创企业进入全球视野。

现有的深度学习架构都是以特定任务为导向的,而这些任务导向所导致的系统功能区分,既不与人类大脑的自然分区相符合(譬如,我们人类的大脑显然没有一个分区是专门用于下围棋的,而专门用于下围棋的“阿尔法狗”系统的内部结构则是为下围棋量身定做的),也缺乏彼此转换与沟通的一般机制。因此,深度学习系统自身架构若非经历革命性的改造,其自身是缺乏进阶为通用人工智能系统的潜力的。

第四,加强法国对人工智能行业的资金扶持。未来数年内,法国将投入15亿欧元的公共资金以及5亿多欧元的私人部门投资,用于建立世界顶级的人工智能研发中心。此外,法国在2024年之前还将投入8亿多欧元用于跟人工智能发展密切相关的纳电子学的发展。

how to design an artificial general intelligence system bearing
intentions: an interdisciplinary inquiry based on anscombe’s philosophy
of intention

2018年8月无人驾驶出租车驶上东京街头,在固定线路上载客试运营。开展测试的日本日之丸交通出租车公司和zmp自动驾驶技术公司说,这是全球第一次为乘客提供自动驾驶出租车服务,计划在东京奥运会前后正式推出相关服务。此外,日本企业在无人驾驶电车、卡车、农业机械以及建筑机械等领域应用人工智能的研究投入也比较突出,2018年被称为日本无人农机元年。

另外,法国对人工智能方面的国际投资者具有吸引力,部分互联网大型企业集团已经或将在巴黎设置人工智能研发中心。例如2月21日,美国微软公司在法国成立人工智能全球发展中心。

战略强调,人工智能研发和应用应以人为中心,要立足现有人工智能研究中心,兴建一批共计12个中心,形成人工智能应用示范的全国性网络;要加强人工智能学科专业建设,至少引进100名相关专业人才;要特别加强与法国合作,共同推进德法人工智能研究与创新网络建设、研发和应用;要加快推进教育领域的数字化,应对人工智能未来挑战。

第三,以法德合作为核心,联手推动欧盟制定人工智能发展规则和行业标准。

“数据研究中不应该过分强调‘大数据’,更应该注重‘精数据’。”郭毅可说,所以英国对整个技术的发展基础、发展方向、人才储备非常看重。

德国在2018年11月正式推出国家级《人工智能战略》,确定三大目标,一是确立德国和欧洲在人工智能科技和应用上的领先区位优势,借此保证德国的竞争力;二是确保人工智能科技和应用的重大责任性和公益福祉导向性;三是要在广泛社会对话和积极政治设计的框架内,让人工智能在伦理、法制、文化和制度上融入人类社会生活。

无人驾驶走上街头

日本经济产业省一份预测报告称,由于人工智能和机器人等技术发展,如日本不采取任何措施,到2030年日本国内就业岗位将减少735万个。报告称,如果被海外企业掌握人工智能等核心技术,日本企业的竞争力将衰退,沦为给海外企业“打工”,高薪工作将从日本国内流失。

“英国在人工智能领域的投入和布局贯穿了整个人工智能的发展,世界上出现的几次人工智能浪潮英国都没有缺席,比如第五代计算机虽然是日本推动的,但背后却有英国创造的身影。”英国帝国理工学院终身教授、帝国理工学院大数据科学研究所所长郭毅可表示。

德国经济部长彼得·阿尔特迈尔表示,人工智能带来的经济效应预计将超过蒸汽机发明以来其他所有科技变革。根据知名咨询公司麦肯锡的一份报告,到2030年,德国经济在人工智能帮助下,每月将在原有经济增长基础上再多增长1.3个百分点。

德国工商大会总干事长万斯莱本说:“人工智能在国民经济领域还不能很好地得到进一步应用。”他要求,为了更好让人工智能技术服务实践,需要更好的创新氛围、有利技术发展的法规、紧密的产学转化,更少的官僚主义和可信赖的数字化基础设施,包括光纤和5g网络。他表示,工商大会成员中,三分之二的企业抱怨,面临数据在法律使用上的不确定性,“对于欧洲数据保护法律,进行与实践应用相适应的阐释非常紧迫和重要”。

人才培养是短板

欲与一流强国相抗衡

摘要:当今世界,随着人工智能迎来新一轮发展热潮,一个“新智能时代”即将到来。世界大国都把加快发展人工智能上升至国家战略高度,以抢占新一轮科技革命和产业变革的制高点。“透视世界人工智能发展”专题报道,系统介绍世界人工智能发展新趋势、各大国人工智能发展战略以及人工智能对新一轮科技革命与产业革命影响,为我国加快发展人工智能提供参考。

虽然日本政府高度重视人工智能,企业积极导入人工智能,但是日本媒体认为在全球人工智能竞争日趋激烈的情况下,日本在人工智能研究方面却远远落后于中美两国。《日本经济新闻》称,全球掀起人工智能人才争夺战,日本落后中美;能够提供充足的预算和充满吸引力的研究内容的日本企业为数不多;日本有必要举全国之力培养人工智能人才。

而在人才方面,自2017年起,英国将在4年内培育8000名计算机科学教师;未来7年,通过培训让5000名学生具备多样化的数字技术;支持新增450个与人工智能相关的博士点;加大包括人工智能人才在内的海外特殊人才引进力度,每年增加1000名至2000名人才引进。

日本大力推进“超智能社会5.0”

德国政府数字化委员会成员、人工智能企业业主博斯强调,企业也应该自觉使用人工智能技术,主动将其融入自己的商业模式中,不能仅仅依靠政府的资助推动。

当地时间8月3日,柏林南十字车站的乘客在可用于脸部识别的摄像头下经过。

中国留日同学总会人工智能研究协会会长薄鸿峥说,日本的人工智能与制造行业的结合非常好,比如机器人、智能制造领域,已经利用人工智能技术进行产品的制造、检测等。日本传统制造业技术基础雄厚,加上人工智能技术,比较容易生产实用的新型产品。

合作开展伦理研究

研究与创新专家委员会是德国政府的官方智囊,它在最新德国政府科技政策评估报告中指出,中美两国在数据使用方面具备优势,德国也应该加强这部分数据的使用。默克尔日前在出席活动时警告说,数字化时代数据安全等方面的监管必不可少,但也不能因过度监管而牺牲欧洲制造业的未来。她说:“我们应像一直以来发展社会市场经济那样,一方面通过政策明确发展所需的指导方针,但另一方面也要为企业发展留出足够的自由空间。”

“比如,目前很多人强调人工智能的算法,但很少有人强调人工智能最重要的是‘算料’,怎么去拥有最高级、最有质量的数据资源,这才是有远见的。”他说,“英国建立了一个涉及50万人的生物样本库,数据的精度和严谨使其得以成为未来人工智能的‘原料’基础。”

2018年4月,在德国汉诺威工业博览会上,德国总理默克尔和机器人互动。

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诊断癌症初显身手

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同时,英国还规划制定了金额超9亿英磅(约78.7亿元人民币)的一揽子人工智能产业扶持计划,还将投资谷歌、亚马逊、“人工智能元素”(element
ai)以及“慧与科技”等一系列跨国科技公司。

《人工智能战略》由德国联邦经济部、联邦教研部和联邦劳动与社会保障部共同牵头实施。政府计划到2025年共投入30亿欧元,并以此为杠杆,带动各州、经济界及科学界共同投入,力争最终总投入翻番,亦即60亿欧元。

最后,探索解答人工智能发展带来的伦理性和政治性问题。

在人工智能研究领域,中国和美国的企业和研究机构走在前列,研发竞争如火如荼,投入和成果都是处于领跑地位,而日本则继互联网时代“掉队”之后,在这一领域的存在感也比较薄弱。日本在研发投资、人才培育和争夺等方面行动相对迟缓。

医疗卫生领域最活跃

战略确定了以下工作重点:加强人工智能研究,加快人工智能研究成果转化,为服务人工智能应用建设数字基础设施,加强相关专业人才力量,推动政府、企业和劳动力市场的结构化转型,注重人工智能应用的道德伦理问题,加强欧洲和国际层面的人工智能合作,主导关于人工智能技术和机遇影响的全社会对话。

2016年4月,日本首相安倍晋三宣布成立被称为日本人工智能技术战略司令部的“人工智能技术战略会议”,由日本学术振兴会理事长安西祐一郎任“人工智能技术战略会议”议长,主要成员包括东京大学校长、理化学研究所理事长以及日本科技振兴机构理事长等日本主要学术机构负责人。2018年6月,日本政府在“人工智能技术战略会议”上出台了推动人工智能普及的计划,将重点推动研发能与人类对话的人工智能,以及在零售、服务、教育和医疗等行业加快人工智能的应用,节省劳动力并提高生产率。

2018年1月19日,法国总统马克龙在北京soho 3q参加中法人工智能论坛。

日本政府非常重视人工智能对整个社会经济的巨大潜在影响。在2016年1月日本颁布的《第五期科学技术基本计划》中提出了超智能社会5.0战略,认为超智能社会是继狩猎社会、农耕社会、工业社会、信息社会之后,又一新的社会形态,并将人工智能作为实现超智能社会5.0的核心。在《第五期科学技术基本计划》和经济成长战略等国家战略规划下,经济产业省、文部科学省等政府机构组成了促进人工智能技术发展的协同体制,在重大方针项目上加强政府部门间的联动。

首先,培养学科人才、建设良好科研生态,吸引世界顶尖企业在法国建立人工智能研发中心。

整体来看,人工智能技术在医疗和交通方面的应用在日本比较早。日本医疗行业利用人工智能帮助检测分析病情的应用场景越来越多,例如2018年1月岛津制作所开发出了运用人工智能两分钟内判别癌症的技术。2017年富士胶片和奥林巴斯开发出在内窥镜检查中由人工智能自动判断胃癌等技术,该技术最早将于2020年投入使用。早在2016年8月,东京大学医科学研究所利用国际商用机器公司的watson人工智能系统对一名患有特殊白血病的66岁女性患者进行病情分析诊断。该人工智能系统在极短时间内分析上千万篇癌症研究论文后给出最可行的治疗建议,最终帮助该患者成功康复出院。这一案例显示了人工智能技术在医疗领域应用的极大前景。

无人驾驶走上街头

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和全球主要经济体一样,日本对人工智能在金融、医疗、交通等众多领域的应用十分期待,尤其期待人工智能技术的应用能够给严重老龄化的日本社会打上一针“强心剂”。日本政府高度重视人工智能,提出超智能社会5.0战略;企业也跃跃欲试,加大投入,人工智能社会似乎越来越近。然而对于中美两国在人工智能领域的强势领先地位,日本在资金投入和人才储备上都明显落后一截,对此又稍显不安和焦躁。

此外,英国也在加强国际合作。2018年7月,英国与法国签订五年协议,在人工智能等数字产业领域加强双方高端科研中心的合作;2019年1月,英国决定与日本在机器人、数据等领域加强深度合作……

由知名会计师事务所普华永道与知名咨询公司凯度近期合作完成的一项调查显示,48%的德国企业家认为自己企业与人工智能毫无关系,28%的公司认为其业务与人工智能有关、但不愿使用人工智能,17%的公司计划在未来引入和使用人工智能,只有4%的公司在各个环节中使用人工智能。对此,普华永道公司人工智能专业顾问雷泽表示,这种人工智能意识薄弱,恐怕会使德国企业在未来逐渐失去竞争力。

“几十年来,英国一直在持续发展人工智能,并具有自身的重要特点。”郭毅可说,一是确定了人工智能的技术性本质,秉持稳重、冷静的心态,注重在这一领域的基础性、开创性研究;二是长年在教育和人才方面持续发力,“极有远见”。

德国政府把人工智能视为德国经济未来的重要增长点。德国总理安格拉·默克尔曾表示,“德国和欧洲未来必须要在人工智能领域保持领先区位优势”,认为此事“事关德国未来繁荣,和在数字化时代对个体尊严价值和私域的捍卫”。

2月19日,首届法国人工智能峰会在巴黎举行。为期一天的峰会吸引了法国全国超过400名政府机构和企业的代表,“把人工智能推广在更多领域,实现产业化应用”,成为与会者们的共同愿望。

重视研究成果转化

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近年来,德国一些行业已经开始使用人工智能相关技术,如在公共安全领域,德国不少火车站就装有基于人工智能技术、对车站人群进行面部识别的摄像头;又如德国波茨坦一家互联网企业,也是利用人工智能算法,为用户提供每日着装搭配建议。

数字基础设施仍欠缺

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英国政府2018年推出的《工业战略:人工智能产业政策》报告显示:过去3年,英国发布了包括人工智能产业在内的工业战略白皮书、人工智能产业政策等各项措施,并成立了人工智能发展委员会、数据伦理与创新中心、人工智能发展办公室及工业战略挑战基金等相关机构,以推动人工智能的发展。

德国联邦教研部长安雅·卡利切克表示,德国拥有弗劳恩霍夫、马克斯·普朗克、亥姆霍兹等知名科研院所,拥有强大的科研区位优势。但现阶段德国人工智能发展还需要政界、经济界和学界共同努力,特别要促进相关基础研究的成果转化。

薄鸿峥说,日本在处理个人信息方面的限制很多,收集各种数据的成本较高,而人工智能的技术积累离不开大数据支持,因此这些因素也限制了日本人工智能的应用和研究。

法国知名数学家塞德里克·维拉尼表示:“不同阶段发展人工智能有着不同的任务,比如20世纪50年代,人工智能诞生,那时人们要学会去理解这一新鲜事物。如今,人工智能的复杂性使人们开始担忧人工智能系统可能在不可预知的环境中导致伤害,或者可能会受到恶意操控,从事有害行为。我们要遵循以人为本的准则,完善和善用人工智能。”

企业仍需转变观念

德国知名商业报刊《商报》客座评论员贝克表示,与中美相比,德国企业面临的数据收集与使用限制更加严格。法律越严,民众对涉及自己私人数据的部分就越发敏感。而不少大企业正是依靠在亚洲、美洲的巨量数据收集使用,不断完善提高自己的算法。

研究与创新专家委员会针对德国的人工智能发展还提出,战略要进一步明确一系列可执行的具体目标,不要急于建成12个人工智能中心,而要集中资源投入到已有中心,做强做大。也不需要急于大规模扩大专业人才队伍,而要在更长时间内将资金集中投入到一批长期、终身的相关专家身上。

确定三大战略目标

成立“战略司令部”

德国对人工智能的研究开始时间早,在基础研究方面基础较好。德国人工智能研究中心是目前全球该领域规模最大的科研机构,迄今已经有30年历史。该中心在德国柏林、萨尔州、莱茵兰-普法尔茨州均设有分支机构,拥有900多名员工。

他说,现阶段发展人工智能需要从三方面入手,即“实验性”、“分享”和“主权”。具体来说,首先,推进人工智能在各个领域的实验,各个国家、机构、企业之间的合作实验等;其次,将人工智能技术设备、发展经验和数据等进行分享;最后,打破人工智能的中美两极格局,建立多极发展的新态势。

《日本经济新闻》称,调查显示全球存在70万人工智能人才缺口。美国谷歌于2018年春在北京成立了“谷歌ai中国中心”,在中国本地招募人工智能人才,而中国企业也积极面向美国招徕人才。日本在企业主导的商业化应用和政府主导的研发投入这两方面都处于劣势。在人工智能研究领域中美争锋而日本已被甩在后面。

目前,英国形成了以伦敦、剑桥、爱丁堡等高校集中城市为中心的人工智能产业集群,不仅拥有像“深层思维”公司、“快键”公司、“巴比伦”公司等在人工智能领域占有重要地位的科技公司,还孕育了“克莱奥”公司、“思维追溯”公司(mindtrace)等在理财、自动驾驶行业开拓的人工智能初创公司。同时,英国全球顶尖的高等教育体系所形成的人才培养和科研转化机制,为其人工智能的发展提供了坚实、强大的科研能力和人才支撑。

法国在人工智能领域有其自身的基础和优势,根据法国财政部在人工智能峰会期间公布的《法国人工智能技术发展水平和前景》报告,法国在人工智能的许多应用领域拥有非常多样化的公司和研究机构,法国本土现有109家人工智能领域初创企业,占世界总量的3.1%,它们活跃在机器人、自动驾驶、零售和保险等多个领域。

德国力保人工智能领先优势

具体而言,许多法国网民在广泛使用由外国供应商提供的应用软件和服务程序。由于法国缺乏能够进行深度学习和数据处理的大型数字基础设施,这就迫使许多法国研究人员主要使用由美国企业拥有和提供的云计算系统进行研究。这样的现状导致法国发展人工智能缺乏大量数据并存在数据信息泄露的隐患。除此之外,法国人工智能领域发展的相对落后还导致了人才流失,许多法国教育机构培养的优秀毕业生都选择到海外就业。

1月25日,在日本东京松下机器人技术中心,工作人员展示“自动驾驶”的电动轮椅及其后面尾随的自动感应式行李箱。

在日本2019年度预算概要中,科学技术领域较2018年度增长13.3%,达到4.351万亿日元(1美元约合111日元)。人工智能相关技术开发和人才培养等是预算中的一个重要部分,其中在培养人工智能人才方面的预算约为133亿日元。立教大学等一些日本大学也纷纷开设或者计划开设人工智能学院,大力培养人工智能技术人才。

德国政府2018年11月专门发布国家战略推动人工智能发展,但其产业化仍面临数据使用和企业观念上的挑战。

法国欲挤进人工智能“第一梯队”

当前,世界人工智能领域的竞争已呈现“白热化”趋势。面对未来良好的发展前景,近年来,英国政府不断加大政策、资金、人才、国际合作等方面的布局力度,决心将英国打造成人工智能产业的前沿阵地和世界中心。

英国政府2018年4月发布的《英国人工智能:有准备、有信心、有能力?》报告指出,英国是21世纪人工智能发展领域的世界领导者之一,拥有领先的人工智能公司、强大的学术研究文化、极具活力的初创企业生态系统,以及在法律、伦理、财政、语言等方面实力突出的一系列技术集群。

随着人工智能技术的进一步成熟以及法国政府和产业界投入的日益增长,人工智能应用的云端化不断加速,法国负责数字经济的国务秘书穆尼尔·马哈古比此前表示,人工智能是提高法国经济竞争力的重要因素,所有经济部门和企业无论其规模大小,应均可享受人工智能,实现跨越式发展。

作为人工智能的诞生地,英国一直都在积极推动人工智能的发展:一方面,明确人工智能的技术性本质,注重这一领域的基础性和开创性研究;另一方面,在政策、资金、教育、国际合作等方面持续发力,不断优化发展基础和发展环境。

日本的一些医院和研究机构还计划联合打造人工智能医院。计划2022年之前建立10家样板医院,利用人工智能技术自动录入病例、影像识别及提供最佳治疗方案等。在一流的医疗技术和医疗环境的基础上,人工智能技术将有助于解决日本医疗人员不足和促进个性化医疗,大大提高医疗行业效率。

据德国媒体报道,德国慕尼黑工业大学与美国社交媒体脸书日前宣布共建人工智能伦理研究所。脸书将为研究所建设在未来五年共投入650万欧元。研究所将设置在大学已有的慕尼黑社会科技中心内,旨在让自然与人文学科的学者合作,对研究项目从技术和伦理角度同时进行审视。研究所本月将讨论具体的研究课题,今年下半年计划举办首次公开研讨会。

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