Articles published in several Chilean public No. [Story] (ID: decision_engine), number of public attention not to miss every one dry.
Source | five moments Research Society (ID: kejiwuju)
Author | Jiebiao
Future, artificial intelligence will distinguish between nationality do?
This appears to be a funny question, Huawei after the incident, triggered a lot of technical practitioners, thinking of "artificial intelligence" extreme survival in times of peace.
0 1 Google yet another AI beated six experts
Recently, in "Nature" magazine reported in a medical version of the latest artificial intelligence research team of AI Google - predict lung cancer.
By a convolution neural network algorithm, Google AI departments to establish a method for analysis of end to end, just from the CT images can predict the risk of lung cancer.
In the 6716 test cases, this artificial intelligence system can find a very small malignant lung nodules with 94% accuracy rate, defeated six radiologists (not general practitioners).
In the absence of a previous CT scan image, the performance of the system beyond all six radiology medical experts. And in the presence of a previous CT scan image of the situation, both par performance.
The test involved the six radiologists, there is an average of 8 years (4 to 20 years) experience of interpretation.
Compared to "traditional" radiology doctors practicing the method, the doctor must examine hundreds of individual 2D slice scanning to identify problems, while tumors may be very difficult to detect a slight lead, this new machine learning algorithms can analyze high-throughput a 3D image of the lungs, not only the whole tumor can be predicted, by pulmonary nodules may also identify subtle malignant tissue. Coupled with previous scan data comparison, it can be used to assess the growth rate of pulmonary nodules.
Co-author papers, Dr. Mozziyar Etemadi Northwestern University School of Medicine, expressed, 3D ability to detect early lung cancer detection 2D image than the human eye is much more sensitive. In fact, the new system can be incorporated in the art 4D visible, because it is not just a CT scan, but includes a total current and previous scans of the two, it is possible to detect lung nodules grow over time.
2019 年 5 月 7 日，Lily Peng 在 2019 年开发者大会上称，他们研发的人工智能技术可以比医生早一年查出肺癌，使患者存活的概率提升 40% 。
毫无疑问，通过谷歌的这项技术，可以造福更很多人。在 2015 年，中国肺癌的发病和死亡例数分别达 73万 和 61 万，发病率和死亡率非常接近，其主要原因是临床诊断病例多已为晚期，失去了手术机会。
然而，或许有一天我们分享不到这份成果。对于华为中兴事件的反思，面对美国接下来可能在各方面实施的技术封锁，中国人工智能的发展还需要再加把劲。
02我国 AI 进展——算法的错位缺失
我们以前讨论电脑或者移动终端时，离不开硬件、软件和应用的范畴。讨论人工智能时，同样离不开硬件、算法和数据这三个要素。
简单来说，中国人工智能发展在硬件上的差距，远没有在算法的差距来得大。
计算机硬件技术的发展一直伴随着通用性和专用性的矛盾，通用的设计普适性强，但对于某一类特殊计算，性能就会打折扣，如果做个比喻的话，就是瑞士军刀和菜刀的区别，也可谓术业有专攻。
在这样的背景下，人们开始研发用于神经网络算法和机器学习的专用芯片。
如今，以通用图形处理器(GPGPU)为基础的 NVIDA 在深度学习市场占有一席之地，谷歌凭借 16 年发布的张量处理器(TPU)成为后起之秀。
通过与自家的人工智能开发系统 TensorFlow 相结合，谷歌也形成了一套完整的人工智能开发环境。
国内人工智能芯片创新同样非常活跃，在人工智能芯片的竞赛中与国外不相上下。其中的明星企业就是最近两年来被反复提及的独角兽公司“寒武纪”，取名借用地质学“寒武纪”时代的概念，比喻即将到来的人工智能大爆发时代。
寒武纪Cambricon-1H8
此外，百度深度学习实验室前主任余凯创立的地平线也同样值得关注。一年多时间就完成了 Intel 和 SK 领投的两轮过亿融资。
但是无论是寒武纪还是地平线，都还无法和美国企业完全抗衡，美国不仅有 NVIDIA 和谷歌，还有英特尔、微软和 IBM 等一批大企业每年将巨资投向人工智能领域。
至于另一大要素——数据，鉴于中国庞大的互联网人口，深度学习所需要的大数据则可以由国内用户提供。
人工智能发展所需的三个要素中，算法是目前我们最薄弱的一环。不论是前面提到的谷歌 AI 卷积神经网络测癌算法，或是 NVIDIA 此前大火的 GauGAN 画图，都证明了美国企业的领先，而我国在这方面的发展属于相对滞后的。
在 2019 年长江商学院和清华大学公布的两份报告中，均指出了中国人工智能发展基础薄弱。
长江商学院人工智能与制度研究中心主任许成钢教授对记者表示，在人工智能领域，中国发表的论文总数虽然超过了美国，却在深度学习、机器人流程自动化、以及包括推理学习等在内的其他领域，从发表总数和引用率方面，与美国的差距显著。
对有高质量、高影响力的千级论文（是指每一篇论文被引用的数字超过了 1000 次），中国与美国差距巨大，中国只有个别的论文影响力能达到这个水平。
为什么中国很多论文从来不被引用？许成刚认为的症结之一在于我国科研机构只注重数量，不注重深度。 “我个人分析，在中国体制内大学有一个 SCI 现象，即就是教授的水平高低，或者职称评定，就是看教授发了多少篇 SCI 文章（美国科学资讯研究所采用的期刊文献检索工具），不管你这篇文章到底有多大的影响力。”
知乎一篇相关问答下也不难看到，论文换汤不换药的做法几乎已成为除顶级机构之外相当普遍的做法。
这也导致了我国空有 4 倍于英国的论文发表数量，然而论文影响力竟反而不如英国的结果。
同时，几乎 93% 的中国研究者使用人工智能开源软件包，这也是美国的机构开发提供的。中美两国人工智能研究者使用最多的软件库就是前面提到的 Google TensorFlow。在 2018 年初，中美研究人员对此的关注人数，分别达到将近 9000 人和约 7000 人。
整体上中、美 AI 研究者关注美国机构开发的开源 AI 软件包的数字，相当于他们关注中国机构开放的软件包数字的 20 几倍。这表明中国研究者在基本算法方面，对美国开源软件包的严重依赖。
新智元创始人杨静 18 年曾对《环球时报》记者表示，人工智能平台分硬件和软件，核心技术一直掌握在西方手里，比如芯片技术。此外，中国没有主流开源框架也是很可怕的，深度学习、强化学习等算法的研究也落后于西方。
在牛津大学最新完成的一份报告《解码中国 AI 梦》里，作者也得出了相同的结论。除了数据，中国在硬件、人才、算法和产业等方面，仍然落后于美国。但编写这份报告的 Jeffery Ding 仍表示， “我认为 AI 是中国第一个真正有机会制定游戏规则的技术领域。”
实际上，正是由于中国庞大的互联网人口，提供了强大的数据基础，在市场的导向之下才使得我国的人工智能更偏重具体应用。对此，IDC 公司在一份报告中称：“数据或许不会出现在资产负债表上，但数据是一个公司最宝贵的无形资产。中国初创企业尤其懂得如何利用海量数据打造双赢的商业生态。”
03人工智能竞赛终将走向人才竞争
科技竞争的本质最终还是人才的竞争，美国人工智能相关的从业人员和公司数量现在也遥遥领先。
2012 年前，中国活跃的人工智能创业公司还要多于美国，但是在 2012 年却被美国反超，美国与人工智能有关的企业数量远超中国。
据《中国人工智能指数2018》分析，美国的人工智能工程师远比中国多。
据领英(LinkedIn)人才数据库显示，中国的 AI 人才总数为 5 万人，而美国的 AI 人才总数为 83 万人。美国 AI 人才总数是中国的 16.5 倍之多。并且，中国人工智能领域工作 10 年以上的人才不到 39%，相比之下，美国超过 71% 的人工智能领域的人工作了 10 年以上。
来源：长江商学院《中国人工智能指数报告》
“在中国，人工智能是更年轻的行业，而在美国虽然领域是年轻的，但是里面的多数人并不年轻，是有充分经验的。”许成刚说。
人才分布方面，中国在智能交通/自动驾驶，智能/精准营销, 硬件/ GPU /智能芯片需求比例要多于美国，但美国在算法、机器学习的方面，美国不但人才的比例比中国大，人才总数也是中国的 20 多倍。
来源：清华大学中国人工智能发展报告2018
但随着美国对外开放的收缩，当下也给了很多海外的技术型人才回国发展的机会。
实际上，早在 2017 年 12 月美国发表的“国家安全战略”中便公开表示：将限制世界上所有去美国学习 STEM 专业（科学、技术、工程、数学）的留学生签证。
根据南华早报的说法，在美国 363341 名中国学生中，约有 36％ 的人在 STEM 领域学习。
这次美方设置的障碍，可能将会给更多在美国的中国留学生，在美寻求工作的中国人带来危机和恐惧。
站在人工智能角逐的角度来看，美国反而在这方面有点自缚手脚的意思。
澎湃新闻：美国埃默里大学涉嫌歧视华人教授
最为关键的一环还是在于国内要加强对于基础教育的重视和投入。
“我关心教育不是关心华为，是关心我们国家。如果不重视教育，实际上我们会重返贫穷的。” 5 月 26 日晚间，华为创始人、CEO 任正非在央视《面对面》节目中说道，因为这个社会最终要走向人工智能的。
在任正非看来，能与基础研究相提并论的是基础教育。他认为，我国目前基础研究方面水平不够，和基础教育跟不上直接相关。为此，他曾自费请权威机构的专家进行中国基础教育状况的调查研究。
尽管中国还没有人工智能的企业烧到美国的核心技术腹地，但从美国近日的一些列无底线操作中不难看出，科学组织和科学家，甚至技术都是可以分国籍的。
假设美国因为“数据隐私保护”等原因禁止了世界所有国家对微软 GitHub 或者谷歌 TensorFlow 的访问，届时，世界上还有哪家公司有实力，成为第二家有“备胎”的公司呢？
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