繼今年 2 月份川普啟動的美國人工智慧技術發展的國家級戰略「美國 AI 計劃」後，不少人暗指這是一個空殼計劃。
前不久，美國又宣佈一項新的 AI 計劃——「國家人工智慧研究院」專案，由美國國家科學基金會聯合美國農業部、國土安全部以及交通部共同牽頭推動。比起上次的有名無實，美國似乎對此次人工智慧戰略的決心更強烈。
撰文 | 力琴、晏清
10 月 8 日，美國國家科學基金會（NSF）宣佈一項新的 AI 計劃——「國家人工智慧研究院」專案，將與美國農業部、國土安全部、交通部等機構聯合推動人工智慧研究，預計在明年撥款 1.2 億美元。
計劃分兩個階段進行：
- 撥款 50 萬美元用於「計劃」類專案，使各機構具備全面運作的能力；
- 撥款 1600 至 2000 萬美元用於「研究院」類專案，研究主題必須關注以下一個或多個主題：可信任的人工智慧、機器學習基礎、農業和食品系統中的人工智慧驅動創新、人工智慧增強學習、促進分子合成與製造的人工智慧以及促進物理學發現的人工智慧。
研究所的撥款申請將於 2020 年 1 月 28 日到期，規劃計劃的撥款申請將於 2020 年 1 月 30 日到期。
NSF 表示，人工智慧研究所計劃將支援對跨學科，多利益相關方的研究進行改進，以應對人工智慧研究中規模更大，時間更長的挑戰，而不是典型的研究資助。
NSF 計算機與資訊科學與工程副主任 Erwin Gianchandani 表示，這些研究所將加速 AI 創新向許多經濟領域的過渡，同時也將培養下一代 AI 研究人員和從業人員，「這將使美國保持全球領先地位」。
NSF，即美國國家科學基金會，旨在為美國在廣泛的科學領域前沿保持領先地位提供支援而存在的獨立聯邦機構。以「自下而上」的方式，密切跟蹤美國和世界各地的研究，在持續跟進中確定前沿科學的方向，並找到相關領域的美國先驅，為他們提供資金和必要的幫助，以確保他們在將來取得驚人的成果與進展。
1 六大主題聚焦前沿科學研究
此次 NSF 將研究主題聚焦在六個方面，涉及人工智慧技術、農業食品、化學制造、物理學等多個領域。每一個主題均與前沿科學領域息息相關。例如探索可信賴的人工智慧決策系統；在農業生產和食品安全領域以及化學制造領域探索人工智慧的實際應用等等。
- 主題一：可信任的人工智慧發展強大且值得信賴的人工智慧技術至關重要，該主題主要包括如下幾方面：（1）功能可靠。在特定測試問題中，展現出遠超現有常規彙報的能力。（2）能以人類使用者可理解的術語充分解釋其結論，以支撐決策。（3）機器學習系統不會在訓練期間或之後洩露個人資訊、侵犯個人隱私。（4）基於人工智慧的決策系統不存在對社會有害的偏見。
- 主題二：機器學習基礎該主題將探索關於機器學習理論與應用的通用且嚴格的準則，重點解決如下部分或所有問題：（1）已有很多成熟的機器學習方法，包括神經網路、支援向量機和機率圖形模型。這些方法為何起作用？在什麼條件下起作用？是否有通用機器學習理論能包含幾種或所有的流行方法？（2）機器學習中的大多數研究旨在對事件之間的統計相關性進行建模。為基於模型而採取行動，有必要了解相關性底層的因果關係。研究人員對因果推理與發現的研究興趣日益增長。如何才能從純粹的統計關聯中瞭解因果關係並將這兩者區別開呢？
- 主題三：農業和食品系統中的人工智慧驅動創新長期以來，農民是創新者的典範，受使用者啟發而展開生產過程。推進和部署新的人工智慧方法與應用可視為對農業生產和食品安全的自然延伸。把變革性的、資料驅動型的研究方法和演算法應用於食品和農業部門，將為生產者、勞動力、食品處理與加工、運輸與儲存、批發與零售銷售提供有意義的見解，同時也為消費者提供優質的產品和資訊。
- 主題四：人工智慧增強學習該主題重點研究和推動人工智慧驅動的創新，以從根本上改善人類學習和教育水平，從而既支援科學、技術、工程與數學（STEM）領域的認知、神經、洞察力和情感感知過程以及具有明確目標的學習成果，同時也支援 STEM 使能領域（如文化素質、自我調節、創造力、好奇心、溝通、協作與社交技能等）。
- 主題五：促進分子合成與製造的人工智慧該主題重點基於人工智慧的工具來推動分子發現並確定化學轉化途徑，支援高效能源和可持續的化學制造。該研究將影響新分子的發現以及現有化學過程的替代方法的開發。其最終用途產品包括：小分子、醫藥品、特製化學藥品、生化藥劑、生物材料、高分子、奈米材料以及日用化學品，受其影響的技術則包括：清潔能源技術、先進製造和可持續發展。
- 主題六：促進物理學發現的人工智慧該主題將採用新型技術來解決物理領域中的特定挑戰，加快發現並擴充套件人工智慧的前沿領域。重點改善物理部門大型設施的運作和利用，促進異構資料集的整合和解釋，加快模型的建立和不確定性問題的量化，並提供新穎的方法來了解複雜資料集的高維特徵。
2 美國政府的AI力量
除了 NSF，美國還透過其他力量推動人工智慧的部署工作。
美國能源部（DOE）在今年 10 月公佈一項重大計劃：利用 AI 加速科學發現。美國能源部官員在一次會議上表示，他們很可能會在十年內要求國會撥款 30 億至 40 億美元，大致相當於用於建造下一代「億億級」超級計算機的費用。「這有助於使美國研究人員保持領先地位。」能源部官員稱。
DOE 尚未詳細說明具體的計劃，但可能包括為國家實驗室提供資金，以最佳化現有的人工智慧超級計算機，以及為人工智慧計算機體系結構的學術研究提供外部資金。DOE 在推動 AI 與超級計算機方面的作用與 NSF 的計劃「相吻合」。
美國國家安全委員會（NSC）11 月 4 日，釋出了一份中期報告：建議政府利用全國各地的聯邦設施吸引人才來到 AI 中心發展，併為他們提供職業中期獎學金，以激勵他們留在學術界。
在美國政界，民主黨高層查爾斯·舒默，在公開場合談到，希望政府給 NSF 設立一個「子公司」，在 5 年內為 AI 基礎研究投資 1000 億美元，並與國防高階研究計劃署（DARPA）建立聯絡。這個提議獲得兩黨的認可，反映了兩黨人士對人工智慧及相關領域日益濃厚的興趣。
3 國家 AI 戰略競逐
美國不是這場將人工智慧部署上升到國家層面的唯一玩家。為了抓住 AI 發展的戰略機遇，各國競相將人工智慧計劃上升至國家戰略層面。
自 2013 年以來，全球已有包括美國、中國、歐盟、英國、日本、德國等在內的 20 餘個國家釋出人工智慧相關戰略、規劃或重大計劃。
目前來看，北美、東亞、西歐成為人工智慧最為活躍的地區，其中美國、中國以及歐盟在人工智慧領域裡的佈局相對活躍。
美國可能是全球人工智慧的領導者，很大程度上要歸功於美國科技巨頭的投入。大部分世界領先的 AI 晶片是由英偉達、英特爾、蘋果、谷歌和 AMD 等美國公司開發的。谷歌、蘋果、亞馬遜等企業為此投入數十億資金。
中國在人工智慧領域的佈局也毫不示弱。2017 年 7 月，中國頒佈《新一代人工智慧發展規劃》，計劃在 2030 年成為全球人工智慧創新的主要中心，實現人工智慧產值達到 1 萬億人民幣，相關行業的總產值達到 10 萬億人民幣。同時中國的教育系統加大 AI 人才的培養力度，今年 3 月有 35 所大學獲批人工智慧本科專業。
目前中國擁有一批世界頂級的人工智慧公司，如「四小龍」們在計算機視覺、語音識別和自然語言處理方面成果斐然。在 AI 晶片研發方面，中國雖不及美國，但差距在縮小。
歐盟表示將不遺餘力追趕中國和美國，承諾到 2020 年將在人工智慧領域投入 200 億歐元。
各國紛紛將人工智慧「槍 支 彈 藥」投入在科技創新領域。其中美國強調將對人工智慧研究進行長期投資，以保持美國在這一領域的世界領先地位；歐盟委員會計劃將「地平線 2020」等研究和創新專案中的人工智慧投入增加 70%，預計在 2018 年至 2020 年間達到 15 億歐元，並透過公私合作帶動額外 25 億歐元的投資。
在不斷加強科技創新的同時，各國也尤為重視資料開放、人才培養等。資料成為人工智慧力量的推動力，美國在《為人工智慧的未來做好準備》報告提出，將實施「人工智慧公開資料」計劃，實現大量政府資料集的公開。
人才培養層面，人工智慧應用的爆發加劇了人才短缺，因此加強國民教育、在職培訓和人才引進成為解決人才缺口的重要手段。
當人工智慧上升到國家層面時，AI 的價值也在商業、政府和社會之中逐漸被放大，關乎道德、權力、公平、透明、倫理與審查方面的問題也亟需解決。