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不要犹豫,看看中美人工智能之间的差距。

????人工智能不能成为“国家系统”。,这是我在3月20日听了长江商学院的“中国人工智能指数2018”后最大的收获和感受。,本报告从学术、人才、产业、开源/平台、公众意识和媒体报道五个方面评价了中美在人工智能领域的现状和差距。它结合了斯坦福指数、牛津指数、麦肯锡报告、英国和腾讯、华为和清华在中国的报告。,中国的牛津指数(Oxford Index)得了17分,美国得了33分,这意味着美国的人工智能潜力几乎是中国的两倍。,值得注意的是,在学术期刊和专业会议上发表论文,中国呈现出快速接近美国的趋势,尤其是2016年之后。,蓝色曲线代表中国,黄色曲线代表中国,近年来,我国中、低引用率(0次引用)的论文总数逐渐接近美国的论文总数,但在引用率极高(超过1000次引用)且最具原创性和影响力的论文中,中美之间存在巨大差距。引用率高(100多次)。,具体来说,近年来,在机器学习、文本分析和NLP、计算机图像和视频分析、虚拟代理和群智能等领域,中国发表和引用的论文总数大大缩小了与美国的差距。但是,在深度学习、机器人过程自动化等领域,包括推理学习领域,中美两国在出版物总数和引用率方面仍存在显着差距。,长江商学院经济学教授、人工智能与机构研究中心主任徐成刚认为,中国零被引用论文比美国多,高被引用论文比美国少的主要原因有两个。,首先,本文所讨论的问题是我国在狭义范围内的应用问题。因为应用范围很窄,所以他的范围之外的人不感兴趣,因为他们都是面向应用的,所以没有人引用他们。,其次,中国实行激励机制的原因是统计你在学校国际期刊上发表了多少文章。”当你的评估系统高度关注数字时,他们将被引导去追求大数字而不是高质量。这两者之间有矛盾,因为如果你想要高质量,你可能不得不放慢速度。如果你想成为一个高数字,你可以把一篇论文分成三篇。每一篇文章被分解后,就不重要了。撰写论文可能是一篇非常重要的文章。,徐成刚长江商学院人工智能与机构研究中心主任、经济学教授,徐成刚在一次采访中强调,国际期刊和国际会议都是同行评审的,也就是说,保证了国际期刊发表论文的基本质量。,武汉大学大数据与云计算实验室主任崔晓辉和徐成刚一致认为:“当我们在中国系统内的大学里,你可能知道有一种科学现象(引用指数),即你的水平是高还是低,或者你可能被评为副教授或P。演讲人由演讲者、人事处派出了一批这样的教授。不管你的文章有多有影响力,有多少篇科幻文章。这就是科学现象。,除了学术领域之外,中美在人工智能人才领域的比较也非常有趣。据英国传奇人才数据库统计,中国人工智能人才总数为5万人,美国人工智能人才总数为83万人。工作寿命与分配--,工作生活。在中国,从事人工智能领域工作不到10年的人,在所有年份都超过了美国同行,而在从事10年以上工作的人才方面,美国远远领先于中国。美国人工智能领域超过71.5%的人已经工作了10多年,而中国这一比例为38.7%。,分发域。中国在人工智能的基本算法、芯片和传感器方面落后于大多数发达国家,特别是美国。,除上述内容外,报告还总结了以下其他方面:,在工业领域,我国活跃的人工智能初创企业总体呈现快速发展趋势,2016年达到400多家的峰值。2012年之前,中国的人工智能初创企业比美国更为活跃,但2012年之后,美国超过了中国,2016年之后,美国在2018年迅速增长到600多家,而中国在2016年之后下降到2018年不足200家。,在人工智能的学术人才方面,除了那些有很大影响力的人之外,在中国发表有影响力(即引用)论文的作者数量与在美国发表有影响力(即引用)论文的作者数量之间的差距继续缩小。近几年来,发表未被引用论文的作者数量急剧增加,超过了美国。然而,影响显着(特别是高引用率)的作者数量明显少于美国。,开源软件包,作为人工智能研发程度的指标。在过去的三年里,中国一直致力于人工智能开源软件包总数的快速增长,在2017年秋季超过了美国。然而,近93%的中国研究人员使用美国机构开发的人工智能开源软件包。TensorFlow由谷歌开发,是中国和美国人工智能研究人员最常用的软件包。2018年初,中美两国对此问题的研究人员分别接近9000人和7000人左右。,在公众意识和媒体报道方面,2014年前,中国媒体对人工智能的正面报道略高于负面报道,差距不大。从那时起,负面报道持续下降,正面报道逐年增加,负面报道压倒一切。相比之下,英语世界的大多数报告都是中立的。从2013年到2001年,正面报告和负面报告之间的差距急剧缩小。2016年后,阳性报告显着增加,阴性报告没有显着变化。这一趋势与2016年后美国人工智能投资初创企业的快速增长高度相关。,武汉大学大数据与云计算实验室主任崔晓辉教授,崔晓辉教授在接受采访时表示,在培养基础人才的过程中,高校不应该有与人工智能相关的学科或学院:“人工智能是一门交叉性很强的学科,它应该成为一门综合性的课程,分布在各个专业,学生应该允许从小学、中学、中学学习一点。甚至连大学都是如此。”,他说,学科建设更多的是高端人工智能人才的培养:“在这方面,更多的是基础理论,这就要求学科更容易获得资源,因为中国按照学科配置资源给你们。这就是为什么该系统中的许多大学教授一直强调需要建立一个学科,事实上,为了更好地获取资源。,《科学技术日报》主编刘亚东建议,中国应更多地发挥市场功能,调动企业特别是企业家的积极性,实施国家重大科学发展计划,而政府无法取代。,刘亚东说:“如果我们对国家人工智能国家规划提出建议,那就是要改变政府的角色和作用,从领导转变为指导,从规划转变为规则,这样才能使人工智能产业健康发展。”,总之,人工智能不能作为“国家系统”来实施。,崔晓辉表示,任何创新都是不可预测和无计划的,更多的是在一些随机事件中产生的。”即使是刚刚出现的一些创新,我们也不知道它有很大的影响或创新。”,如何避免“国家制度”?徐成刚表示,问题在于如何配置资源,特别是在一个快速发展、新的、高度不确定的领域:“基础科学的资源应该由银行的专家配置,应用的工作资源应该由风险投资决定,而政府不能这样做。”,也就是说,我们应该避免在某些地方调动大量的社会资源和人为投资,因为你投资最多的地区很可能会失败。,政府主导的风险投资和私人基金主导的风险投资的根本区别在于前者更关心你申请了多少专利,而不是你的生死,因为它不会让你死,而后者则相反,要求企业的首要任务是生存。,徐成刚解释说:“如果你把你的目标放在专利上,你会导致他们产生大量无用的专利,使企业在激烈的技术发展和竞争中无法脱颖而出。”,他认为,只要你没有真正创新创造价值,你就会死在市场上,这是市场机制最基本的部分,因为适者生存的基本机制取决于大多数企业的死亡。,徐成刚教授补充说:“在过去的半个世纪里,所有的创新和最具创新性的工作都来自于小企业,这也是一个基本规则。”,如前所述,美国在基础科学方面远比中国强,而中国在应用层面更高。从去年或更早的时候,中国企业开始意识到他们应该把重点放在基础科学上,比如阿里的达摩学院的建立,马化腾的基础科学号召。,徐成刚认为,中国与美国等发达国家在基础科学上的差距有两个原因。一是历史积淀,二是直接关系到制度,特别是大学制度。在美国等发达国家的大学制度中,强调了教授的办学自由。,徐成刚及其分析称:“创意工作很难被评价体系所引导。它更多地依赖于人们的想象力,很难通过评价体系来引导人们的想象力。”,好的建议很难听到。希望有关部门能理解。

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记得带伞,雷雨就要来了!济南很快就会在夏天回来

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装饰装修规范水管是否一定要是绿色得_366行业开元棋牌后台操控_开元棋牌全是电脑吗_开元棋牌苹果版下载;??  13~14日晴间多云,南风3~4级,最高气温30℃左右。

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????  (齐鲁晚报齐鲁壹点 记者王皇 实习生刘潇 张金胜)

???? 原标题:记得带伞,雷阵雨要来了!很快济南的夏天将重出江湖

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