來源：csis.rog

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通過本文為大家從6個方面簡單解讀美國機器智慧國家戰略報告~

報告主要內容

• 摘要：美國正在面臨歷史上最重要的時刻

• 機器智慧當前的狀態

• 對經濟，社會和國家安全的影響

• 國家機器智慧策略

在過去的五年間，機器智慧（MI）的發展程序顯著加快。從深度大腦AlphaGo打敗圍棋冠軍李世乭，到全自動駕駛的汽車首次上路，這些近期的事件讓我們很難估計計算機控制系統在不久的將來可以實現哪些功能。機器智慧系統在企業，政府，和全球居民的日常生活中佔據越來越重要的角色，而我們卻剛剛意識到這場工業革命將會在我們的經濟，社會以及國家安全等方面演繹的重要角色。

美國在機器智慧的經濟和技術上的領導地位讓我們確信，這些科技對美國以及全世界都具有廣泛的有利影響。其他的一些國家也已經制定了相關的國家政策來從機器智慧中獲利，並不斷追逐美國的主導地位。為了抓住這個機會，我們不僅要對投資與機器智慧的前沿科技，而且要提前對這些技術的多變性進行規劃。關於機器智慧的國家策略可以為美國提供一個制定政策和投資的平臺，以確保機器智慧的發展程序與美國的目標，規範和價值觀保持一致。

這個策略應該包含兩個全域性的目標。第一個是通過對產品的研究與開發的長期的資金支援來促進機器智慧技術的安全負責的發展，而這對於私有企業是沒有吸引力的。通過這種投資，可以為機器智慧時代開發更多的勞動力，為機器智慧技術創造動態的商業市場，進而吸引私有企業進行創新，同時還可以主動的管理機器智慧可能帶來的風險和威脅。第二個目的是通過加強創新基地來鞏固美國的領先地位，通過利用我們盟友的競爭優勢來建立戰略伙伴關係，進而領導全球的機器智慧治理的發展。

機器智慧當前的發展狀態

自從2010年，來自互聯裝置的資料的激增和計算方面的改進已經為機器智慧的繁榮發展創造了必要的環境。這些發展為一個新型的機器學習技術：深度學習的出現創造了條件。深度學習技術相比較於其他的機器學習更準確可靠，因此更適合商業應用。

在擁有了必要條件以後，機器智慧從默默無聞中脫穎而出，站在了國際的舞臺上。自從1996年，與機器智慧相關的論文每年的發標量增加了九倍。而就在最近的幾年，機器智慧在一些領域上的表現已經達到甚至超過人類的水平，其中就包括目標檢測和語音識別領域。

機器智慧的優越表現並不只侷限於學術界。在近五年，一些投資人在一些剛剛起步的商業的機器智慧應用領域投資了不止五十億美金。微軟的研究主管Peter Lee說僱傭一位機器智慧領域的高階專家與簽署一位國家橄欖球聯合會的四分衛的價格基本相同。美國在2012到2017年期間收購了超過50家的早期機器智慧公司，而這些公司中的大部分至今為止還沒有盈利，因為收購的目的是獲取機器智慧的思維和人才。到2021年，機器智慧軟體，硬體和服務將會掌控全球接近五百八十億美金的資金。

人類和機器智慧之間的互補性：

人類智慧 VS 機器智慧

人類智慧：

• 來自於對外界的觀察，進化以及文化等。

• 在新出現的嘈雜和不可預測的環境中可以表現得很好

• 協調工作不僅需要判斷力，創造力，同情心，還需要與他人進行互動，並具有多個領域的經驗。

• 在面對多個領域時，具有知識的轉化能力和泛化能力。

機器智慧：

• 來源於資料和演算法

• 在與歷史資料相一致的可預測環境下表現良好

• 在面對一個相對狹窄的領域時，可以協調自身來完成工作

• 能夠處理問題的範圍具有很強的限制（例如：一個用於語言轉換的演算法無法識別影象中的目標）

MI在兩波浪潮中改變經濟

MI的第一波經濟影響已經出現。隨著企業大力投資開發或購買MI技術的應用，未來5到10年內，MI對經濟的影響將迅速擴大。市場競爭日益激烈的情況下，全球各地的公司紛紛投入MI研發。包括谷歌和百度等在內的科技巨頭僅在2016年就為建立和部署MI花費了近300億美元。其他行業也在大量投資。豐田和福特在2017年分別投入了10億美元研發自動駕駛汽車。去年，全球範圍內MI早期產品和服務的收入達到125億美元，風險投資和私募股權投資超過60億美元。GPU市場份額佔全球主導地位的Nvidia，從2014年至2017年的股票表現增長超過700％。

隨著企業從開發MI技術和銷售支援MI的消費級產品（例如，亞馬遜的Alexa和自主無人機）到將MI在企業系統中採用，下一波經濟影響將發生。廣泛採用MI將產生變革性影響，與20世紀90年代全球網際網路的採用類似。

MI全球戰略競爭格局

報告提出，美國需要一個全面的機器智慧國家戰略，以實現兩個關鍵目標：

1.  促進MI技術安全、負責任的發展。

2. 保持美國在MI的全球領導地位。

報告提出國家機器智慧策略：

投資MI技術的持續研究和開發

• 資助那些私營機構不太可能支援的長期基礎研究。

• 投資支援MI開發的技術。

• 確保美國政府獲得由私營部門開發的尖端技術。

• 確保國防部和國家安全聯盟不會落後於MI系統的開發和部署。

為機器智慧時代發展勞動力

• 擴充套件在計算機技術，特別是人工智慧方面的學位專案

• 為下一代投資通用的基本數字化能力

• 再次強調軟技能的發展和通識教育的重要性

• 組建美國能源部工作組，來為國家教育系統學習機器智慧的長期應用方向

• 建立一個移民系統，積極歡迎外國的有才之士

• 激勵企業為他們在崗員工的繼續教育投資

• 為現如今的在崗工作人員和未來的工作人員提供繼續教育的機會。

• 加強社會保障，支援過渡期的員工

為機器智慧的繁榮提供靈活和開放的資料系統

• 保證機器智慧的開發者和使用者可以接觸到美國教育系統

• 與美國的國家政府和地方政府合作，開發資料集以供民用

• 構建一個數據集的使用標準和分類標準，保證開源資料是機器可讀的，並可以進行協同操作

• 在保護數隱私和資料安全性的前提下，鼓勵私企進行資料共享，並進行新的應用

• 保證資料使用的本土化

制定有效的公共政策，以促進MI採用和減少障礙

發展對機器智慧的危險進行控制的主動策略

• 通過立法構建一個像FUTURE和AI ACT這樣的美國的機器智慧諮詢公司，為機器智慧的管理提供建議

• 為安全和負責的使用機器智慧提供技術和政府標準

• 在面對突發事件時，保證公司對機器智慧的發展有明確的預期

• 與企業進行協商，為機器智慧提供一個靈活的測試政體

• 吸引企業領導，為機器智慧時代提供設計一個全球可行的私人整體

通過建立戰略伙伴合作關係在全球範圍內發展MI技術和MI管理。

• 通過與合作國家合作，發展機器智慧新科技

• 學會在機器智慧授權技術上利用盟友的優勢

• 與發展中國家構建資源上的合作關係

• 加強參與國際技術的參與，塑造機器智慧技術在全球的發展軌道

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