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2016年10月，美國(guó)總統(tǒng)奧巴馬在白宮前沿峰會(huì)上發(fā)布報(bào)告《國(guó)家人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)略計(jì)劃》(以下簡(jiǎn)稱(chēng) 計(jì)劃 )。這項(xiàng)被奧巴馬稱(chēng)美國(guó)新 阿波羅登月計(jì)劃 的規(guī)劃，旨在運(yùn)用聯(lián)邦基金的資助不斷深化對(duì)AI的認(rèn)識(shí)和研究，從而使得該技術(shù)為社會(huì)提供更加積極的影響，減少其消極影響。

2015年，美國(guó)政府在人工智能(AI)相關(guān)技術(shù)方面的研發(fā)投入約為11億美元。AI在制造、物流、金融、通信、交通運(yùn)輸、農(nóng)業(yè)、銷(xiāo)售、科技等領(lǐng)域得到了應(yīng)用。此外，AI在提高教育機(jī)會(huì)、更好的改善人類(lèi)生活質(zhì)量、提高國(guó)土安全等方面具有積極的作用。

美國(guó)此次發(fā)布的 計(jì)劃 是全球首份國(guó)家層面的AI發(fā)展戰(zhàn)略計(jì)劃，對(duì)于全球各國(guó)尤其是我國(guó)未來(lái)AI發(fā)展戰(zhàn)略的制定具有重要的參考和借鑒意義。

計(jì)劃 主要包括下列七大戰(zhàn)略：

AI研究的長(zhǎng)期投資戰(zhàn)略;(基礎(chǔ)研究戰(zhàn)略)

開(kāi)發(fā)有效的人類(lèi)與人工智能合作措施戰(zhàn)略;(人機(jī)交互戰(zhàn)略)

AI的倫理、法律和社會(huì)學(xué)研究戰(zhàn)略;(社會(huì)學(xué)戰(zhàn)略)

確保AI系統(tǒng)的安全戰(zhàn)略;(安全戰(zhàn)略)

開(kāi)發(fā)適用于AI培訓(xùn)和測(cè)試的公共共享數(shù)據(jù)集和環(huán)境戰(zhàn)略;(數(shù)據(jù)和環(huán)境戰(zhàn)略)

通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)和基準(zhǔn)測(cè)量和評(píng)估AI技術(shù)戰(zhàn)略;(標(biāo)準(zhǔn)戰(zhàn)略)

更好的了解國(guó)家AI研發(fā)人力需求戰(zhàn)略。(人力戰(zhàn)略)

七大戰(zhàn)略的具體關(guān)系可以用下圖來(lái)展示(七大戰(zhàn)略分別用數(shù)字1-7標(biāo)明)：

一、 AI研究的長(zhǎng)期投資戰(zhàn)略

AI的研究投入需要在有長(zhǎng)期潛在回報(bào)的領(lǐng)域進(jìn)行，同時(shí)這些有長(zhǎng)期回報(bào)的領(lǐng)域伴隨著高研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。以互聯(lián)網(wǎng)和深度學(xué)習(xí)為例，在這兩個(gè)案例中，對(duì)其基礎(chǔ)的研究開(kāi)始于20世紀(jì)60年代，經(jīng)過(guò)30多年的研究努力，這些概念變成了在很多AI領(lǐng)域中運(yùn)用的技術(shù)。在下列領(lǐng)域中AI技術(shù)將進(jìn)行持續(xù)投入：

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的以知識(shí)開(kāi)發(fā)為目的方法論

在發(fā)展機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，可以運(yùn)用大數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別所有有用信息。很多開(kāi)放性問(wèn)題都圍繞著數(shù)據(jù)的創(chuàng)立和使用，包括AI系統(tǒng)學(xué)習(xí)中的精確性和恰當(dāng)性。數(shù)據(jù)的精確性在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)是很大的挑戰(zhàn)，我們需要繼續(xù)研究數(shù)據(jù)清洗技術(shù)(data cleaning techniques)以提高數(shù)據(jù)的利用效率，研發(fā)新的技術(shù)以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的矛盾和異常。此外，還需要研發(fā)新技術(shù)保證數(shù)據(jù)挖掘和與該數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的元數(shù)據(jù)的挖掘同時(shí)進(jìn)行。

增進(jìn)AI系統(tǒng)的感知能力

感知是智能系統(tǒng)通往世界的窗戶(hù)。感知開(kāi)始于各種形式的傳感數(shù)據(jù)(sensor data)，感知系統(tǒng)需要從眾多的傳感器和包括云計(jì)算在內(nèi)的其他來(lái)源中整合數(shù)據(jù)，從而來(lái)確定AI系統(tǒng)應(yīng)該做出的反應(yīng)及對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)。在復(fù)雜多變的環(huán)境下，AI對(duì)目標(biāo)的探測(cè)、分類(lèi)、識(shí)別仍然面臨挑戰(zhàn)，感知進(jìn)程的改進(jìn)可以不斷提高AI系統(tǒng)的認(rèn)知準(zhǔn)確性。

了解AI的理論能力和限制

AI算法的最終目標(biāo)是可以挑戰(zhàn)人類(lèi)解決問(wèn)題的能力，但是目前我們對(duì)于AI的理論能力和限制達(dá)到何種程度仍然沒(méi)有很好的理解。我們?nèi)狈?duì)AI系統(tǒng)統(tǒng)一的理論模型或框架。我國(guó)需要同時(shí)研究現(xiàn)有的硬件，從而了解硬件是如何影響這些算法的。

開(kāi)展廣義的AI研究

AI可以劃分為 狹義AI 和 廣義AI 。狹義的AI系統(tǒng)只專(zhuān)注于完成某個(gè)特別設(shè)定的任務(wù)，例如語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別和翻譯，也包括近年來(lái)出現(xiàn)的IBM的Watson和谷歌的AlphaGo，這些系統(tǒng)被稱(chēng)為 超級(jí)人類(lèi) ，因?yàn)樗麄兊谋憩F(xiàn)可以打敗人類(lèi)。與 狹義AI 相對(duì)的是 廣義AI ，這些AI體系包括了學(xué)習(xí)、語(yǔ)言、認(rèn)知、推理、創(chuàng)造和計(jì)劃。廣義的AI目標(biāo)是將一個(gè)領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)運(yùn)用到另外一個(gè)領(lǐng)域，同時(shí)可以與人類(lèi)開(kāi)展交互式學(xué)習(xí)。廣義AI的目標(biāo)還沒(méi)有達(dá)成，需要我們進(jìn)行長(zhǎng)期的、持續(xù)性的努力和投入。

開(kāi)發(fā)可拓展的AI系統(tǒng)

開(kāi)發(fā)和使用多重AI系統(tǒng)對(duì)于計(jì)劃、協(xié)調(diào)、控制方面帶來(lái)很多研究性挑戰(zhàn)。我們之前的研究集中于中心計(jì)劃和協(xié)調(diào)技術(shù)，但是，這些方法存在不足。未來(lái)，多重的AI系統(tǒng)需要運(yùn)行的足夠快速?gòu)亩m用不斷變化的環(huán)境。未來(lái)應(yīng)著力研發(fā)在計(jì)劃、控制與合作方面更加有效、更具活力及可拓展的多重AI系統(tǒng)技術(shù)。

促進(jìn)類(lèi)人類(lèi)AI的研究

類(lèi)人類(lèi)AI旨在讓AI系統(tǒng)能夠像人類(lèi)一樣解釋自己從而使得人類(lèi)明白。例如智能家教系統(tǒng)和智能助手可以幫助人們更好的完成任務(wù)。人類(lèi)可以從有限的學(xué)習(xí)范例中學(xué)習(xí)知識(shí)，但是AI可以從數(shù)以千計(jì)的范例中不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化自己，從而達(dá)到超越人類(lèi)的狀態(tài)。未來(lái)在這方面還要不斷研究新方法從而達(dá)到這一目標(biāo)。

研發(fā)能力更強(qiáng)更可靠的機(jī)器人

機(jī)器人在人類(lèi)的生活中應(yīng)用廣泛。目前，我們正研究如何更好的開(kāi)展機(jī)器人與人類(lèi)的合作。機(jī)器人技術(shù)可以更好模仿并提高人類(lèi)的體能和智能。未來(lái)科學(xué)家還需要繼續(xù)研究如何使機(jī)器人系統(tǒng)更可信和方便使用。同時(shí)，提高機(jī)器人的認(rèn)知和推理能力，使其可以更好地進(jìn)行自我評(píng)價(jià)，提高其處理復(fù)雜問(wèn)題的能力，更好地與人類(lèi)開(kāi)展互信合作。

改善硬件提高AI性能

AI研究經(jīng)常與軟件研發(fā)相關(guān)，但是AI系統(tǒng)的性能很大程度上取決于其硬件的運(yùn)行。提升AI系統(tǒng)硬件運(yùn)行功能需要通過(guò)可控的方式關(guān)閉和打開(kāi)數(shù)據(jù)通道。未來(lái)的研究需要使得機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以有效的從大量的數(shù)據(jù)中進(jìn)行有效的學(xué)習(xí)?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)反饋的方法可以使AI技術(shù)更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)取樣和分析，運(yùn)用在例如智能建筑和物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。

研發(fā)適用于先進(jìn)硬件的AI

更先進(jìn)的硬件可以提高AI系統(tǒng)的運(yùn)行能力，同時(shí)更好的AI系統(tǒng)可以反過(guò)來(lái)提高硬件的性能。更好的AI算法可以通過(guò)提升多核系統(tǒng)的性能，這對(duì)于高性能計(jì)算(High Performance Computing,HPC)運(yùn)行的提升尤為重要。

二、 開(kāi)發(fā)有效的人類(lèi)與人工智能合作措施戰(zhàn)略

尋找具有人類(lèi)感知的AI新算法

近年，AI算法已經(jīng)可以解決越來(lái)越復(fù)雜的問(wèn)題。人類(lèi)可以感知的智能體系需要與用戶(hù)進(jìn)行互動(dòng)從而開(kāi)展人機(jī)互動(dòng)。我們需要開(kāi)發(fā)中斷模式從而在合適的時(shí)候打斷人類(lèi)。AI體系需要具有提升人類(lèi)認(rèn)知的能力，在用戶(hù)不能準(zhǔn)確描述自身需求時(shí)，可以了解用戶(hù)需求。未來(lái)的AI可以擁有情感智能，可以了解用戶(hù)的情緒并作出恰當(dāng)?shù)姆答?。另一個(gè)目標(biāo)是建立 系統(tǒng)-系統(tǒng) 的互動(dòng)即多個(gè)機(jī)器可以與多人同時(shí)進(jìn)行互動(dòng)。

開(kāi)發(fā)增強(qiáng)人類(lèi)能力的AI技術(shù)

人類(lèi)增強(qiáng)研究包括算法在不同情形下的運(yùn)用，例如在固定設(shè)備中、可穿戴設(shè)備中、植入設(shè)備中以及具體的用戶(hù)環(huán)境中。以醫(yī)學(xué)助手為例，人類(lèi)增強(qiáng)意識(shí)可以幫助識(shí)別在手術(shù)中出現(xiàn)的微小錯(cuò)誤或?qū)⒅暗膶?shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)運(yùn)用于用戶(hù)的現(xiàn)有情況。另一個(gè)領(lǐng)域是在自主學(xué)習(xí)方面。目前的自主學(xué)習(xí)還僅僅是在人類(lèi)的監(jiān)督下進(jìn)行的，未來(lái)的研究將會(huì)集中于在無(wú)人監(jiān)督下的自主學(xué)習(xí)。

開(kāi)發(fā)可視化和人類(lèi)與AI交互界面技術(shù)

可視化和用戶(hù)界面必須以一種越來(lái)越清晰的并且可以被人類(lèi)理解的方式呈現(xiàn)，這需要提供實(shí)時(shí)運(yùn)行的結(jié)果和反饋。人類(lèi)與AI的合作可以被廣泛地運(yùn)用于各個(gè)領(lǐng)域，例如人類(lèi)和AI系統(tǒng)在太空中的遠(yuǎn)程交流，在交流過(guò)程中需要評(píng)估自主運(yùn)行狀態(tài)，其中的運(yùn)行要求和限制是用戶(hù)界面研發(fā)者需要研究的問(wèn)題。

開(kāi)發(fā)更加有效的語(yǔ)言處理系統(tǒng)

讓人類(lèi)與AI系統(tǒng)通過(guò)書(shū)面和口頭的語(yǔ)言形式進(jìn)行交流是AI研究者的一個(gè)長(zhǎng)期研究目標(biāo)。目前我們已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)在安靜的環(huán)境中AI對(duì)于流利英語(yǔ)的識(shí)別，但這只是第一步。AI目前還無(wú)法對(duì)在嘈雜的環(huán)境中的、有濃重口音的以及小孩的語(yǔ)言進(jìn)行識(shí)別。未來(lái)我們需要將該系統(tǒng)應(yīng)用在不同語(yǔ)言中，從而達(dá)到可以實(shí)現(xiàn)AI在實(shí)時(shí)狀態(tài)下與人類(lèi)的對(duì)話(huà)。

三、 AI的倫理、法律和社會(huì)學(xué)研究戰(zhàn)略

該領(lǐng)域的主要研究目的在于了解AI技術(shù)的倫理、法律和社會(huì)意義。同時(shí)，研發(fā)新的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)AI與人類(lèi)預(yù)先設(shè)定的倫理、法律和社會(huì)準(zhǔn)則相一致。隱私是需要考慮的重要因素，關(guān)于隱私方面的問(wèn)題可以參見(jiàn) 國(guó)家隱私研究戰(zhàn)略 (National Privacy Research Strategy)。

通過(guò)設(shè)計(jì)提高公平性、透明度和可責(zé)性

在AI系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)需要考慮本身的公平、合理、透明和可信賴(lài)性。研究者必須了解如何設(shè)計(jì)AI系統(tǒng)從而使得保證其決策的透明和容易被人類(lèi)理解。

構(gòu)建AI倫理

倫理問(wèn)題本身是哲學(xué)問(wèn)題。研究者需要研究出新的算法確保AI做出的決策與現(xiàn)有的法律、社會(huì)倫理一致，這是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。倫理難題需要首先解決的是如何將倫理難題準(zhǔn)確的翻譯為AI可以識(shí)別的語(yǔ)言。同時(shí)，當(dāng)面臨新的道德困境時(shí)，AI如何進(jìn)行決策。倫理問(wèn)題因各國(guó)文化、宗教和信仰等的不同而存在差別。我們需要構(gòu)建一個(gè)可以被廣泛接受的倫理框架來(lái)指導(dǎo)AI系統(tǒng)進(jìn)行推理和決策。

設(shè)計(jì)AI倫理的架構(gòu)

另外一項(xiàng)基礎(chǔ)性的研究集中在如何在AI系統(tǒng)設(shè)計(jì)中包含倫理推理。在這方面我們嘗試了多種方法。未來(lái)，AI倫理框架的構(gòu)建，可能包括下屬的多體系、多層次的判斷，例如匹配規(guī)則的迅速回應(yīng)、接收用戶(hù)信任的社會(huì)信號(hào)、遵守文化準(zhǔn)則等。研究者需要集中于如何描述和設(shè)計(jì)AI系統(tǒng)使其符合道德的、法律的和社會(huì)的目標(biāo)。

四、 確保AI系統(tǒng)的安全戰(zhàn)略

AI系統(tǒng)在全球性范圍內(nèi)投入使用之前，需要以可控的方式確保該系統(tǒng)的安全性。由于AI應(yīng)用環(huán)境的復(fù)雜性和不確定性、突發(fā)行為的影響、執(zhí)行目標(biāo)的不明確性、人機(jī)交互等因素的影響，AI系統(tǒng)可能面臨著重大的安全挑戰(zhàn)。

提高可解釋性和透明度

基于深度學(xué)習(xí)的許多算法對(duì)于使用者來(lái)說(shuō)是不透明的。在很多領(lǐng)域例如健康護(hù)理，醫(yī)生需要對(duì)于在治療過(guò)程中的特殊治療方法進(jìn)行合理性解釋。AI技術(shù)為很多決策提供了合理性解釋但是不夠準(zhǔn)確。研究者需要研發(fā)更加透明的決策體系，從而為用戶(hù)提供決策推理的合理解釋。

建立互信

為了獲取信任，AI系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者需要建立用戶(hù)友好型的交互式界面，同時(shí)確保AI系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可信賴(lài)性。目前對(duì)于AI系統(tǒng)的一個(gè)重要挑戰(zhàn)是軟件制造技術(shù)品質(zhì)的不一致性。隨著人類(lèi)與AI系統(tǒng)的聯(lián)系越來(lái)越緊密，在該領(lǐng)域的互信挑戰(zhàn)也面臨越來(lái)大的挑戰(zhàn)。

增強(qiáng)核實(shí)(verification)和驗(yàn)證(validation)

在AI體系的核實(shí)和驗(yàn)證方面需要建立新的方法。 核實(shí) 是確立一個(gè)滿(mǎn)足形式要求的系統(tǒng)， 驗(yàn)證 是確立一個(gè)滿(mǎn)足用戶(hù)操作需求的系統(tǒng)。對(duì)于已經(jīng)自動(dòng)運(yùn)行了一段時(shí)間的系統(tǒng)，系統(tǒng)設(shè)計(jì)者或許沒(méi)有考慮到在各種環(huán)境中可能遇到的情況，因此需要系統(tǒng)擁有自我檢測(cè)、自我診斷和自我修復(fù)的功能以確保其可信賴(lài)性。

對(duì)抗攻擊的安全戰(zhàn)略

AI體系為了應(yīng)對(duì)各種事故，需要具備預(yù)防惡意網(wǎng)絡(luò)攻擊的措施。安全工程需要了解該體系的脆弱性以及有可能進(jìn)行攻擊的人。AI在網(wǎng)絡(luò)安全體系中的運(yùn)用需要高度的自治能力，這需要未來(lái)進(jìn)一步的研究。

實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期的AI安全和價(jià)值一致

AI系統(tǒng)最終的目的是實(shí)現(xiàn) 循環(huán)的自我提高 。軟件的改進(jìn)是通過(guò)軟件自身修復(fù)完成的而非由人類(lèi)完成的。為了達(dá)成這一目標(biāo)，我們需要進(jìn)一步研究可以用來(lái)檢測(cè)人類(lèi)設(shè)計(jì)的目標(biāo)與AI系統(tǒng)行為是否一致的自我監(jiān)測(cè)技術(shù)及使用者的目標(biāo)等。

五、 開(kāi)發(fā)適于AI培訓(xùn)和測(cè)試的公共共享的數(shù)據(jù)集和環(huán)境戰(zhàn)略

為不同種類(lèi)的AI興趣及應(yīng)用開(kāi)發(fā)和制作種類(lèi)廣泛的數(shù)據(jù)集

完整和可利用的AI培訓(xùn)和測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)于確保結(jié)果的可信賴(lài)性來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的AI挑戰(zhàn)經(jīng)常與大數(shù)據(jù)分析相關(guān)。在現(xiàn)實(shí)世界中，數(shù)據(jù)集經(jīng)常因其不一致性、不完整性而受到質(zhì)疑。在建立AI應(yīng)用的數(shù)據(jù)集之前需要一系列的數(shù)據(jù)預(yù)先處理技術(shù)，例如數(shù)據(jù)清洗、整合、轉(zhuǎn)化、還原和展示。

使訓(xùn)練和測(cè)試資源能夠?qū)ι虡I(yè)和公共利益做出回應(yīng)

隨著數(shù)據(jù)的不斷增多，數(shù)據(jù)資源和信息技術(shù)都在不斷增加。數(shù)據(jù)分析技術(shù)不能跟上原始信息資源的產(chǎn)生數(shù)量。雖然我們現(xiàn)在擁有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器，但是仍然難以滿(mǎn)足成比例增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)，我們需要建立動(dòng)態(tài)的和靈敏的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器。

開(kāi)發(fā)開(kāi)源軟件庫(kù)和工具集

不斷增加的開(kāi)源軟件庫(kù)和工具集為開(kāi)發(fā)者提供了便捷的入口。例如Weka工具集、MALLET,和OpenNLP,它們都加速了AI技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。為了支持該領(lǐng)域的持續(xù)性創(chuàng)新，美國(guó)政府促進(jìn)在研發(fā)、支持和使用開(kāi)放AI技術(shù)方面的努力，尤其是使用開(kāi)放格式或開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)的開(kāi)放資源。美國(guó)政府同樣鼓勵(lì)在政府內(nèi)部更廣泛的采用開(kāi)放AI資源以降低創(chuàng)新者的準(zhǔn)入門(mén)檻。政府應(yīng)致力于將算法和軟件納入開(kāi)放資源項(xiàng)目。同時(shí)，由于政府在某些領(lǐng)域有特別的關(guān)注，例如數(shù)據(jù)的隱私與安全。

六、 通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)和基準(zhǔn)測(cè)量和評(píng)估AI技術(shù)戰(zhàn)略

標(biāo)準(zhǔn)、基準(zhǔn)、測(cè)試平臺(tái)是指導(dǎo)AI研發(fā)戰(zhàn)略中的核心要素。具體來(lái)說(shuō)應(yīng)在以下幾個(gè)方面做出努力：

開(kāi)發(fā)范圍廣泛的AI標(biāo)準(zhǔn)

AI技術(shù)必須滿(mǎn)足客觀的標(biāo)準(zhǔn)從而保持其安全性和可信賴(lài)性。目前一項(xiàng)與AI相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)是P187202015(機(jī)器人與自動(dòng)機(jī)器標(biāo)準(zhǔn))。該標(biāo)準(zhǔn)提供了在現(xiàn)有的知識(shí)體系下系統(tǒng)性的標(biāo)準(zhǔn)條款和內(nèi)容，為AI技術(shù)在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。此外，AI標(biāo)準(zhǔn)需要滿(mǎn)足安全性、可用性、可追溯性、隱私保護(hù)等要求。

創(chuàng)建AI技術(shù)基準(zhǔn)(benchmarks)

技術(shù)基準(zhǔn)包括測(cè)試和評(píng)價(jià)，為標(biāo)準(zhǔn)的制定提供定量測(cè)量，同時(shí)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)的遵守情況。為了更有效的評(píng)估AI技術(shù)，相關(guān)的測(cè)試方法必須標(biāo)準(zhǔn)化。標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)試方法應(yīng)該描述AI技術(shù)評(píng)估、比較、管理的方法和程序，包括但不限于：準(zhǔn)確性、復(fù)雜性、信任和能力、風(fēng)險(xiǎn)和不確定性、可解釋性、與人類(lèi)行為的比較以及經(jīng)濟(jì)影響等。

增加AI測(cè)試平臺(tái)(testbeds)的可用性

測(cè)試平臺(tái)對(duì)于研究者至關(guān)重要，因?yàn)檠芯空呖梢岳脤?shí)際的研究數(shù)據(jù)在真實(shí)的世界中進(jìn)行建模和實(shí)驗(yàn)。在AI的所有領(lǐng)域中都需要有足夠多的測(cè)試平臺(tái)。例如政府有大量的敏感數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不能對(duì)研究機(jī)構(gòu)之外的機(jī)構(gòu)公開(kāi)。我們可以為科研人員在安全的測(cè)試平臺(tái)中創(chuàng)設(shè)合適的項(xiàng)目進(jìn)行相關(guān)的測(cè)試。這些AI的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)方法僅對(duì)AI科學(xué)家、工程師和學(xué)生在測(cè)試場(chǎng)景下公開(kāi)。

組建AI標(biāo)準(zhǔn)和基準(zhǔn)共同體(community)

AI共同體由使用者、產(chǎn)業(yè)人員、學(xué)術(shù)人員和政府人員組成，這些人員需要參與AI標(biāo)準(zhǔn)和基準(zhǔn)制定的項(xiàng)目?；诠餐w發(fā)起的基準(zhǔn)可以通過(guò)提供測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)降低準(zhǔn)入門(mén)檻、強(qiáng)化激勵(lì)，促進(jìn)技術(shù)開(kāi)發(fā)商之間的良性競(jìng)爭(zhēng)。

七、 更好的了解國(guó)家AI研發(fā)人力需求戰(zhàn)略

在研發(fā)領(lǐng)域擁有強(qiáng)大實(shí)力的國(guó)家在未來(lái)的發(fā)展中也必將占據(jù)領(lǐng)先地位，而技術(shù)專(zhuān)家在其中發(fā)揮著重要作用。雖然現(xiàn)在還沒(méi)有AI研發(fā)人員的數(shù)據(jù)，但是根據(jù)商業(yè)和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)的報(bào)告顯示AI領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人才存在不斷增長(zhǎng)性的缺口。高科技公司不斷增加雇傭AI方面人才的投入。大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)也在不斷招募AI方面的專(zhuān)業(yè)人才。未來(lái)我們需要更好的了解國(guó)家AI研發(fā)人才的需求數(shù)據(jù)，包括科研機(jī)構(gòu)、政府和產(chǎn)業(yè)方面的需求。我們需要對(duì)AI人才的供應(yīng)和需求量做出測(cè)算，從而可以幫助預(yù)測(cè)未來(lái)的人力需求，并制定合理的計(jì)劃。

責(zé)任編輯：hang

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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