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为发展AI,英国斥巨资全球抢人

2019年10月11日 - 新浦京冶金矿产
为发展AI,英国斥巨资全球抢人

电工电气网】讯

距离英国正式脱欧最后期限只剩5周,无协议脱欧风险正持续上升。

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英国政府10月15日在官网发布了一份关于人工智能发展潜力的深度报告,对英国如何最大程度地发展这一革命性重大技术提出综合建议。这份题为《发展英国人工智能产业》的报告,由英国的数字、文化、传媒与体育部,以及商业、能源和工业战略部两大部门联合撰写,邀请著名计算机科学家达梅·温迪·霍尔与杰罗姆·佩森蒂执笔。

与一波三折的脱欧进程形成鲜明对比的是,英国在发展人工智能方面表现出了强大的决心与行动力。当地时间21日,英国商务大臣克拉克(Greg
Clark)发布最新声明称,英国将首次在全国范围内,斥资上亿英镑增设人工智能硕士、博士学位,并且推出极具吸引力的阿兰图灵奖学金,面向全球最优秀的AI人才。

图片来自“视觉中国”

AI近年来正经历快速发展阶段,应用已渗入各个领域。AI让计算机能够比人类更准更快地分析和学习信息,从药物发现到逻辑学,几乎所有产业部门均因AI大大提高了效率和能力,AI软件能够被集成到现有工艺中,对工艺进行改进和规模化,大大降低成本。报告估计,在2035年之前,AI将为英国经济带来8140亿美元的产值,其年产值在国民生产总值中的比例将由现在的2.5%增加到3.9%。

英国上议院人工智能特别委员会主席钟斯勋爵(Lord
Clement-Jones)此前在接受第一财经记者专访时表示:“政策支持,人才聚集以及不断完善的数字生态系统等因素决定了英国在人工智能领域将长期具有独特优势。此外,英国注重伦理框架的打造,赢得民众的信任,也是人工智能发展的重中之重。”

人工智能发展有四个关键因素:人才、数据、基础设施和硅。中国已成为全球人工智能的发展中心之一,但面临着巨大的人才缺口。本期以领英(LinkedIn)中国数据报告为基础,分析我国人工智能人才的现状,提出思考和建议。

报告建议,英国政府应该加大对AI的研发投入、加强大数据的管理和共享、培训更多AI人才,确保英国在AI领域处于世界领导者行列。

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面对人工智能(AI)的飞速发展,人工智能人才成为了关注的焦点,全世界都需要优秀的人工智能人才。

力图保持领先地位

斥巨资打造多层次AI人才

据全球知名职业社交网站领英(LinkedIn)中国的数据分析显示,2016年领英平台上注册的全球人工智能人才数量约为25万,主要分布在美国、欧洲、印度及中国。目前,拥有人工智能相关专业人才数量最多的十个国家依次为:美国、英国、印度、加拿大、法国、荷兰、德国、西班牙、澳大利亚、巴西、中国。

报告认为,英国在AI领域已经取得先机,处于世界领先地位,但国际竞争激烈,政府必须采取行动确保这一地位,甚至将英国变成研发和应用AI技术的“世界之最”。

克拉克和分管数字、文化与媒体的大臣怀特(Jeremy
Wright)共同宣布,未来几年,将有数千名毕业生成为AI领域专业人才,这也是去年4月英国政府宣布斥资10亿英镑,投入AI产业后的具体举措之一。当时,英国议会下属的人工智能特别委员会发布长达180页的报告《英国人工智能发展的计划、能力与志向》,报告几乎涵盖了人工智能的方方面面,从其概念、设计、研发和其对工作、生活、医疗等领域的影响以及应对人工智能威胁、塑造人工智能未来等层面进行了探索。

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AI和计算机之父阿兰·图灵来自英国,英国可谓是AI的发源地,优势自不必说,多年来对AI研发投入已经形成一套独有机制。英国工程和物理科学委员会已经对143个科学项目进行研发拨款,目的是研发出智能技术和系统,其跨学科研究体系有助于AI工具和技术满足伦理和应用需求。

具体来看,此次英国政府针对高等教育不同阶段的学生,以及不同层次的研究人员提供相应的培训和资助,以期在各个领域培养出具备人工智能技术储备的人才。

一、中美两国人工智能人才的比较

2015年,EPSRC联合剑桥、爱丁堡、牛津、华威与伦敦大学学院这5所英国名校一起,出资4200万美元成立了阿兰·图灵研究所,研究AI在国防安全、健康、计算技术、数据中心工程,以及金融和智能城市等领域的应用,并帮助培训新一代数据科学家。此外,英国还建立了阿兰数据研究集团、开放数据研究所、国家数据创新中心和皇家统计协会数据科学分部等,在AI的一些关键研究领域取得突破性进展。

首先,在科技巨头DeepMind、思科以及埃森哲等公司的资助下,今年9月,英国的大学将新增200个AI硕士学位,该学位的课程由英国编码研究所及计算机协会联手打造,为那些渴望进入AI行业的人员提供快速可行的基本技能,为英国未来各领域AI人才储备打下广泛基础。

从中美人工智能人才的从业年限构成比例上看,美国拥有10年以上工作经验的人工智能人才比例接近50%,而我国只有不到25%。然而,美国5年以下经验的人才比例约为28%,而我国超过了40%。乐观地看,我国新一代人工智能人才比例较高,人才培养和发展空间广阔。

据称,在2011年至2015年间,英国AI领域的科研论文发表达到一万篇,不及中国、美国和日本,排名第四,因此英国需要进一步加强投入,提高竞争力。报告建议,英国应该将阿兰·图灵研究所变成国家级研究所,开展AI与数据科学的深入研究;各大学应该加快AI的知识产权转化;加强各机构协作,提高AI计算能力。

“我们希望看到,所有英国大学在研究领域的最新成果,都能够应用到相关产业中,这是我们非常具有竞争力的一点。”钟斯对第一财经记者说道。

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提高数据开放程度

在新增硕士学位的同时,包括剑桥大学、爱丁堡大学、伦敦帝国理工学院以及伦敦大学学院在内的16所英国高等学府,将设立专门的英国AI研究与创新博士培训中心,未来5年将有1000名学生有机会获得这一学位。为此,英国政府将斥资1亿英镑,同时也有来自劳斯莱斯、阿斯利康、英国电信、谷歌、微软以及亚马逊在内的行业合作伙伴提供资金支持。

图2全球、美国、中国人工智能人才从业年限结构对比

AI的发展,除了算法,最重要的是数据来源。报告认为,英国还必须增加数据开放程度,让研究人员更容易获得各产业的相关数据。

学金吸引全球顶尖人才

从人工智能人才的集聚度来看,我国的情况是,前三名雇主中有一名是高校(清华大学),前十名中有四名是高校(清华大学、北京大学、中科院和浙江大学),高校占比32%;美国前六名雇主均为企业,占比84%;后四名中有三名是高校,占比16%(表1)。中美两国都表明,人工智能人才主要集中在知名高等院校和大企业。

虽然2012年成立的开放数据研究所已经拥有了全球化数据网络,银行业、农业和体育等数百家企业的数据可在研究所公开获取,但这远远不够,还需更多企业参与进来,与AI研发人员共享数据。另外,这些数据还需转换成可被机器识别的标准格式,以便更容易分享。

来自英国的阿兰·图灵被誉为计算机之父,他也是人工智能概念雏形的提出者。如今,以其命名的阿兰图灵研究所,也是全球科技人才向往的地方。

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不过,因为隐私、安全、商业利益等因素,大量数据无法被公开,阻碍了科学家们为这些产业开发高价值的AI新应用程序。为促进这些敏感数据的分享,报告建议建立一套完整的信任机制,保障数据提供者的保密需求。报告认为,政府制定数据信托程序,设计框架流程和协议内容,既保证数据交换的安全性,又满足AI研发者与数据提供者的双方需求。

此次,英国政府联手阿兰图灵研究所,推出5项面向全球最优秀人工智能研究人员的奖学金计划,涵盖了广泛的人工智能应用领域,包括数学科学、统计科学、计算科学和工程等,以吸引和留住世界各地最顶尖的专业人才。据悉,第一批高达850万英镑的奖学金已经发放。

表1:当前全球、美国、中国人工智能人才聚集的Top10雇主排名

加大AI教育投入

“人工智能可以为我们经济和生活的良性发展带来不可思议的变化。图灵人工智能奖学金,将是实现英国在人工智能领域雄心勃勃的发展计划,保持全球领导地位,吸引并且留住世界领先的研究人才的关键。”阿兰图灵研究所所长史密斯(Adrian
Smith)说道。

从当前人工智能人才整体培养实力上看,虽然我国与美国有差距,但是我国在理工科,特别是基础学科人才培养方面有深厚的底蕴,例如计算机相关专业、电子与电气工程、物理、数学等专业教学水平在全球保持领先地位,而这些学科都是从事人工智能和机器学习应用开发的核心基础(表2)。

技术发展离不开人才,AI研发也如此。报告认为,AI技能专家目前在英国非常短缺,为此,需要从高级人才和较底层的实用技术人才等多方面着手培养。

近年来,英国政府不遗余力地强化英国在人工智能领域的领先优势。

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报告建议,企业加大投入建立AI本科人才的培养程序;鼓励现有本科人才继续深造,通过一年期学习,将计算机和数据科学以外的人才培养成AI领域的研究生,比如让生物医学专业毕业的本科生,通过一年集中学习AI研发技术,专注于研发医学相关AI应用;吸引不同学科背景的研究生,到著名大学学习,为AI领域培养大批博士和博士后人才;开展网络课程教学,为AI培育技术性劳动人才;在阿兰·图灵研究所下设图灵AI工作伙伴,吸引全世界最好的AI人才,投入巨资让他们在英国潜心研究。

去年12月,英国科研与创新署还发布了新的人工智能与数据科学资助计划,斥资4800万英镑,拓展人工智能在工程与城市规划,医疗健康,生命科学以及刑事司法等领域的应用。

表2:当前美国与中国人工智能人才的专业教育背景对比

克拉克表示,为了保持英国在全球人工智能领域始终领先的地位,需要不断有新的研究人员、商业领袖以及创业者出现。他说:“今天宣布的三项学术支持计划,将为未来人才的不断涌现提供基础。”

近年来,美国已从国家层面制定相关计划大力培养人工智能人才。其中,《美国国家人工智能发展与研究战略计划》认为“人才战略”是最关键的七个战略方向之一,提出需要开展更多研究,以更好地了解人工智能研发对当前和未来的劳动力需求,从而保障整个人工智能领域的人力资本队伍。同时,两大核心建议之一是从国家层面上创建和维持可持续发展的人工智能人才队伍。

尝到了AI的甜头

二、人工智能人才的市场竞争

英国政府之所以大手笔强化人工智能领域优势,正是因为已经尝到了AI的甜头,并且看好未来能够带来的实际收益。

随着越来越多的高科技公司开设机器人或者人工智能业务分部,人工智能或机器学习类专业人才正在变得炙手可热,人才价格也是水涨船高。甚至在硅谷,刚毕业的人工智能领域博士能拿到超过百万美元的年薪。

英国商务部发布的最新数据显示,过去一年,对英国人工智能领域的外来投资增长了17%,超过了整个欧洲的总和。此外,英国政府预计到2030年,人工智能将为英国经济带来2320亿英镑的额外收入,占到英国GDP的10%左右。到2035年,人工智能甚至可能会使英国的经济总量增加6300亿英镑。

目前国内人工智能相关技术岗位,主流年薪也在30-60万元。计算机世界研究院调研采访的多位业内专家普遍认为,人工智能人才价格近年来暴涨,一方面是人工智能正处在风口,企业纷纷担忧在激烈的竞争中输在起跑线上,因此加大人才投入;另一方面则是人工智能人才市场尚处在成长期,能挑大梁的人才稀缺。

英国TechUK云数据与人工智能主管戴丽在接受第一财经记者采访时表示,快速崛起的人工智能社区、完善的数字生态系统、引领全球人工智能研究方向,及英国高校和政府的大力支持,都使得英国在全球人工智能领域具有绝对优势,也将为英国带来高额的回报。

相关数据统计,目前中国人工智能研究方向的一流高校实验室总共约二三十个,平均每个实验室每年能产出1.5名博士生,4名硕士生,总人数不足200人——这还不够10家公司去分。

此外值得注意的是,在发展人工智能技术的同时,英国非常重视AI道德框架的打造。

人才、数据和架构是做好人工智能的三大要素,而人才更是企业的生命之源,在人工智能人才市场存在巨大缺口的情况下,高校成为这场博弈的主战场。

怀特认为,英国在引领AI发展的道路上,重中之重是要确保人工智能的创新以道德为核心。

2015年,Uber直接挖走了卡耐基梅隆大学国家机器人研究所140名研究人员的中40人。从2014年起,谷歌旗下DeepMind公司开始人才攫取,《自然》杂志搜集的数据显示,这家公司现有研究人员至少有144位,其中几乎2/3来自大学,很多来自于创始人Demis
Hassab和Shane Legg在2010年共同工作过的伦敦大学。

英国议会在去年4月发布的人工智能报告中也提到,人工智能应该做到可以被开发者、用户、监管者等理解。在安全攸关的特定场景中,技术透明也是必须的。这些领域的监管者必须强制要求使用更加透明的人工智能系统,为此甚至可以牺牲系统的能力和准确性。

三、建设上海人工智能人才队伍的建议

建议1:以宽口径培养人工智能人才

许多专家表示,中国必须花大力气培养更为广泛的创新文化,方可实现人工智能领域的突破。途径之一就是引入和设计人工智能与其他学科相结合的交叉课程。斯坦福和麻省理工等美国高等院校已经开设了计算机科学与人文学科的联合专业,旨在寻求激发创造力的新方法,此类课程能够激发人工智能在医疗、法律、金融和媒体等各领域的应用。

在国内,不久前,教育部发布了《教育部高等教育司关于开展“新工科”研究与实践的通知》,“新工科”的专业设置将以互联网和工业智能为核心,再融入其他相近理工学科。建议上海高校院所的改革步伐可以更大一点,把人文艺术设计类学科也纳入新工科建设范畴,培养拥有更丰富知识背景的人工智能人才。

建议2:以政府数据开放和大数据企业发展来带动人工智能人才集聚

百度人工智能团队前负责人吴恩达指出:领先的科技公司对于人工智能人才来说有两大吸引力——强大的计算能力和大量的数据资产,这对于从事机器学习领域的人才来说非常重要。

因此,政府要进一步开发开放拥有的数据,鼓励企业和创业者在数据公共服务创新平台上开发满足多元化人工智能的各种应用。与此同时,积极培育国内大数据企业,特别是加强上海本土领域企业发展状况的调查研究,在摸清家底的基础上,制定中长期发展规划、滚动发展计划及重点支持对象,为本土企业发展提供更好条件。

建议3:加强与全球顶尖数据科学家合作

在人工智能赛道上,算法为天、计算能力为地、芯片为核心。中国能否在人工智能实现弯道超车,首先要看在核心阵地是否有所作为。上海在芯片设计和制造方面是有优势的,是国内集成电路产业起步最早、产业链最完整、综合技术水平最高的地区。

根据上海市集成电路行业统计网(SICS)的统计,2015年浦东从事集成电路产业的企事业单位共248家,从业人员60995人,占全上海的46.61%。但上海目前还存在着“高端难承接、低端被转移”的尴尬。

因此,除了培养国内人才,还需要利用上海全球科创中心、张江综合性国家科学中心建设的契机,参与到国际协作之中,包括大力引进国际人工智能专家来沪工作、鼓励人工智能领域的科研人员出国学习全球最新的科学技术等。这些要求政府进一步加大落实人才落户政策和对外交流政策,并出台奖励和支持措施。

建议4:着力加强数据和人工智能在各个阶层的教育

虽然目前人工智能对劳动力就业的影响尚未完全清楚,但从长远来看,未来一项挑战是帮助受到人工智能冲击的行业劳动力重新适应并获得新技能。学校需要更重视科学、技术、工程和数学教育,基础教育和职业培训也需要增加数据教育的内容,以让劳动者更了解数据价值,培养数据应用技能。

此文为看点(御姐科技视界)原创内容,特此声明

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