牛津大學(xué)發(fā)布《人工智能：美國人的態(tài)度和趨勢》

　　對于美國加大對人工智能軍事能力的投資，以及與中國合作避免人工智能軍備競賽的危險，美國人的支持褒貶不一。向受訪者提供有關(guān)中美AI軍備競賽風(fēng)險的信息，略微降低了對美國在人工智能軍事能力方面投入更多資金的支持。提供親民主義信息或關(guān)于人工智能對人類的威脅的信息未能影響美國人的政策偏好。

　　美國人對發(fā)展高水平機器智能的支持力度較弱:31%的美國人支持，27%的人反對。準(zhǔn)確是人工智能各個領(lǐng)域發(fā)展的最重要目標(biāo)。當(dāng)前人工智能領(lǐng)域往往卡在某個數(shù)字上難以逾越，例如，自然語言識別的準(zhǔn)確率維持在百分之九十幾上難以突破;計算機視覺識別特定物體的準(zhǔn)確率還達不到90%，而且還會因為未知的原因出現(xiàn)難以理解的錯誤。

　　更多的美國人認(rèn)為高水平的機器智能是有害的，而不是對人類有益的。22%的人認(rèn)為這項技術(shù)“總的來說很糟糕”，12%的人認(rèn)為它“非常糟糕”，可能導(dǎo)致人類滅絕。盡管如此，仍有21%的人認(rèn)為“總的來說是好的”，5%的人認(rèn)為“非常好”。

　　3、反思中美人工智能的差距

　　我國人工智能雖然起步較晚，但在國家多項政策和科研基金的支持與鼓勵下，最近幾年發(fā)展勢頭迅猛。在語音識別、視覺識別、機器翻譯、中文信息處理等技術(shù)方面處于世界領(lǐng)先地位。

　　智能芯片技術(shù)也實現(xiàn)了突破。中科院計算所發(fā)布了全球首款深度學(xué)習(xí)專用處理器，清華大學(xué)研制出可重構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算芯片，比現(xiàn)有的GPU效能提升了3個數(shù)量級。

　　但中國人工智能整體水平與美國相比仍有差距。盡管我國在一些人工智能關(guān)鍵技術(shù)尤其是核心算法方面與美國水平相當(dāng)，但我國人工智能整體發(fā)展水平與美國相比仍有較大差距，比如在高精尖零部件、技術(shù)工業(yè)、工業(yè)設(shè)計、大型智能系統(tǒng)、大規(guī)模應(yīng)用系統(tǒng)以及基礎(chǔ)平臺等方面。

　　在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面，人工智能技術(shù)成果雖然已經(jīng)在我國越來越多的領(lǐng)域應(yīng)用，但也存在一些問題。

　　比如，除少數(shù)垂直領(lǐng)域憑借多年大數(shù)據(jù)積累和業(yè)務(wù)流程優(yōu)化經(jīng)驗，催生出營銷、風(fēng)控、智能投顧、安防等人工智能技術(shù)可直接落地的應(yīng)用場景外，大多數(shù)傳統(tǒng)行業(yè)的業(yè)務(wù)需求與人工智能的前沿科技成果之間尚存在不小差距。

　　面向普通消費者的移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與人工智能技術(shù)之間的結(jié)合尚處在探索階段。

　　在人工智能生態(tài)系統(tǒng)方面，美國也更為完善和活躍，創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量遠超中國。而且由研究機構(gòu)、大學(xué)及私營企業(yè)共同組成的生態(tài)系統(tǒng)龐大、創(chuàng)新且多元。

　　美國在人工智能布局均衡且在算法、芯片等產(chǎn)業(yè)核心領(lǐng)域積累了強大的技術(shù)優(yōu)勢。AI和云計算等領(lǐng)域類似，同樣需要基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層幾個方面的支持。

　　而國內(nèi)在芯片、自然語言處理、計算機視覺和圖像等領(lǐng)域積累尚不足，直接對AI應(yīng)用也帶來一定影響。

　　最后，由于AI人才的缺乏，也導(dǎo)致國內(nèi)在吸引人才和基礎(chǔ)研究等方面需要下狠功夫。

　　美國對于科技基礎(chǔ)研究極為發(fā)達，扎實的人才培養(yǎng)體系為產(chǎn)業(yè)不斷輸送優(yōu)秀AI人才，這目前則是國內(nèi)一大軟肋。