远超美韩日 全球知识产权组织 过去十年中国生成式AI专利开放量居全球第一 (赶超日韩的帅哥)

全球知识产权组织（WIPO）今天公布了最新的《生成式人工智能专利态势报告》。

数据显示，2014 年至 2023 年，中国发明人开放的生成式人工智能专利数量最多，远超美国、韩国、日本和印度等国。2014 年至 2023 年，全球生成式人工智能相关的发明开放量达 54000 件，仅仅 2023 年一年就出现了超总数 1/4 的开放量。在此时期，中国的生成式人工智能发明逾越 3.8 万件，是排名第二的美国的 6 倍。

▲ 图源 WIPO

中国公司和机构在生成式 AI 范围占据主导位置，在专利注册量前十名的单位中占据了 6 席，另外 4 家则是微软、谷歌母公司 Alphabet、IBM 和三星。

不过，如今显赫一时的 OpenAI 没有出如今专利开放排行榜上。该机构称，直到 2023 年终，OpenAI 似乎都没有为其研讨活动开放纵何专利。对此或许的一种解释，是 OpenAI 来源于非营利组织，但后来过渡到了“有下限”的营利方式。另一方面，则或许是 OpenAI 选择以商业秘密的方式保管其知识产权。

媒体注：专利数量前十名公司、机构依次为腾讯、安康保险、百度、中国迷信院、IBM、阿里巴巴、三星电子、Alphabet、字节跳动、微软。

报告同时指出，虽然业界普遍看好 AI 相关专利的开放，但人们也担忧这项技术或许会扰乱休息力市场。“与以往关键影响中等技艺工人的智能化浪潮不同，AI 取代工人的风险扩充到某些高薪职位，如部分数据剖析师、市场研讨剖析师或律师助理。”

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AI(人工智能)的英文全称?AI指什么,包括什么?

AI(Artificial Intelligence，人工智能) 。 “人工智能”一词最后是在1956 年Dartmouth学会上提出的。 从那以后,研讨者们开展了众多通常和原理,人工智能的概念也随之扩展。 人工智能是一门极富应战性的迷信，从事这项任务的人必需懂得计算机知识，心思学和哲学。 人工智能是包括十分普遍的迷信，它由不同的范围组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研讨的一个关键目的是使机器能够胜任一些通常要求人类智能才干成功的复杂任务。 但不同的时代、不同的人对这种“复杂任务”的了解是不同的。 例如繁重的迷信和工程计算原本是要人脑来承当的, 如今计算机不但能成功这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“要求人类智能才干成功的复杂义务”, 可见复杂任务的定义是随着时代的开展和技术的提高而变化的, 人工智能这门迷信的详细目的也自然随着时代的变化而开展。 它一方面不时取得新的进度, 一方面又转向更有意义、愈加困难的目的。 目前能够用来研讨人工智能的关键物质手腕以及能够成功人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的开展历史是和计算机迷信与技术的开展史咨询在一同的。 除了计算机迷信以外, 人工智能还触及信息论、控制论、智能化、仿生学、生物学、心思学、数理逻辑、言语学、医学和哲学等多门学科。 人工智能学科研讨的关键内容包括：知识表示、智能推理和搜索方法、机器学习和知识失掉、知识处置系统、自然言语了解、计算机视觉、智能机器人、智能程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本疑问之一，推理和搜索都与表示方法亲密相关。 常用的知识表示方法有：逻辑表示法、发生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 知识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达知识和处置知识的。 疑问求解中的智能推理是知识的经常使用环节，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。 推理环节普通可分为归结推理和非归结推理。 谓词逻辑是归结推理的基础。 结构化表示下的承袭性能推理是非归结性的。 由于知识处置的要求，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如衔接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种疑问求解方法，搜索战略选择着疑问求解的一个推理步骤中知识被经常使用的优先相关。 可分为无信息导引的自觉搜索和应用阅历知识导引的启示式搜索。 启示式知识常由启示式函数来表示，启示式知识应用得越充沛，求解疑问的搜索空间就越小。 典型的启示式搜索方法有A*、AO*算法等。 近几年搜索方法研讨末尾留意那些具有百万节点的超大规模的搜索疑问。 机器学习是人工智能的另一关键课题。 机器学习是指在一定的知识表表示义下失掉新知识的环节，依照学习机制的不同，关键有归结学习、剖析学习、衔接机制学习和遗传学习等。 知识处置系统关键由知识库和推理机组成。 知识库存储系统所要求的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与控制是关键的。 推理机在疑问求解时，规则经常使用知识的基本方法和战略，推理环节中为记载结果或通讯需设数据库或采用黑板机制。 假设在知识库中存储的是某一范围(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。 为顺应复杂疑问的求解要求，单一的专家系统向多主体的散布式人工智能系统开展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处置将是研讨的关键疑问。 一、人工智能的历史人工智能（AI）是一门极富应战性的迷信，从事这项任务的人必需懂得计算机知识，心思学和哲学。 人工智能是包括十分普遍的迷信，它由不同的范围组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思索。 这可是不是一个容易的事情。 假设希望做出一台能够思索的机器，那就必需知识什么是思索，更进一步讲就是什么是智慧，它的表现是什么，你可以说迷信家有智慧，可你决不会说一个路人什么也不会，没有知识，你相同不敢说一个孩子没有智慧，可关于机器你就不敢说它有智慧了吧，那么智慧是如何分辨的呢？我们说的话，我们做的事情，我们的想法似乎泉水一样从大脑中流出，如此自然，可是机器能够吗，那么什么样的机器才是智慧的呢？迷信家曾经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模拟我们身体器官的性能，但是能不能模拟人类大脑的性能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖外面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模拟它或许是天下最困难的事情了。 在定义智慧时，英国迷信家图灵做出了奉献，假设一台机器能够经过称之为图灵实验的实验，那它就是智慧的，图灵实验的实质 就是让人在不看外型的状况下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这个机器就是智慧的。 不要以为图灵只做出这一点奉献就会名垂表史，假设你是学计算机的就会知道，关于计算机人士而言，取得图灵奖就等于物理学家取得诺贝尔奖一样，图灵在通常上奠定了计算机发生的基础，没有他的出色奉献全球上基本无法能有这个东西，更不用说什么网络了。 迷信家早在计算机出现之前就曾经希望能够制造出或许模拟人类思想的机器了，在这方面我希望提到另外一个出色的数学家，哲学家布尔，经过对人类思想启动数学化准确地描写，他和其它出色的迷信家一同奠定了智慧机器的思想结构与方法，今天我们的计算机内经常使用的逻辑基础正是他所创立的。 我想任何学过计算机的人对布尔一定不会生疏，我们所学的布尔代数，就是由它开创的。 当计算机出现后，人类末尾真正有了一个可以模拟人类思想的工具了，在以后的岁月中，有数迷信家为这个目的努力着，如今人工智能曾经不再是几个迷信家的专利了，全全球简直一切大学的计算机系都有人在研讨这门学科，学习计算机的大在校生也必需学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，如今计算机似乎曾经变得十分聪明了，刚刚完毕的国际象棋大赛中，计算机把人给胜了，这是人们都知道的，大家或许不会留意到，在一些中央计算机协助人启动其它原来只属于人类的任务，计算机以它的高速和准确为人类发扬着它的作用。 人工智能一直是计算机迷信的前沿学科，计算机编程言语和其它计算机软件都由于有了人工智能的进度而得以存在。 如今人类曾经把计算机的计算才干提高到了史无前例的境地，而人工智能也在下世纪指导计算机开展的潮头，如今人工智能的开展由于遭到通常上的限制不是很清楚，但它必将象今天的网络一样深远地影响我们的生活。 在全球各地对人工智能的研讨很早就末尾了，但对人工智能的真正成功要从计算机的降生末尾算起，这时人类才有或许以机器的成功人类的智能。 AI这个英文单词最早是在1956年的一次性会议上提出的，在此以后，因此一些迷信的努力它得以开展。 人工智能的进度并不象我们等候的那样迅速，由于人工智能的基本通常还不完整，我们还不能从实质上解释我们的大脑为什么能够思索，这种思索来自于什么，这种思索为什么得以发生等一系列疑问。 但经过这几十年的开展，人工智能正在以它庞大的力气影响着人们的生活。 让我们顺着人工智能的开展来回忆一下计算机的开展，在1941年由美国和德国两国共同研制的第一台计算机降生了，从此领先人类存储和处置信息的方法末尾出现反派性的变化。 第一台计算机的体型可不算太好，它比拟胖，还比拟娇气，要求任务在有空调的房间里，假设希望它处置什么事情，要求大家把线路重新接一次性，这可不是一件省力气的活儿，把不可胜数的线重新焊一下我想如今的程序员曾经是生活在天堂中了。 终于在1949发明了可以存储程序的计算机，这样，编程程序总算可以不用焊了，好多了。 由于编程变得十分简易，计算机通常的开展终于造成了人工智能通常的发生。 人们总算可以找到一个存储信息和智能处置信息的方法了。 虽然如今看来这种新机器曾经可以成功部分人类的智力，但是直到50年代人们才把人类智力和这种新机器咨询起来。 我们留意到旁边这位大肚子的老先生了，他在反应通常上的研讨最终让他提出了一个结论，一切人类智力的结果都是一种反应的结果，经过不时地将结果反应给机体而发生的举措，进而发生了智能。 我们家的抽水马桶就是一个十分好的例子，水之所以不会常流不时，正是由于有一个装置在检测水位的变化，假设水太多了，就把水管给关了，这就成功了反应，是一种负反应。 假设连我们厕所里的装置都可以成功反应了，那我们应该可以用一种机器成功反应，进而成功人类智力的机器方式重现。 这种想法关于人工智能早期的有着严重的影响。 在1955的时刻，香农与人一同开发了The Logic TheoriST程序，它是一种采用树形结构的程序，在程序运转时，它在树中搜索，寻觅与或许答案最接近的树的分枝启动探求，以失掉正确的答案。 这个程序在人工智能的历史上可以说是有关键位置的，它在学术上和社会上带来的庞大的影响，以致于我们如今所采用的方法思想方法有许多还是来自于这个50年代的程序。 1956年，作为人工智能范围另一位著名迷信家的麦卡希（就是右图的那团体）召集了一次性会议来讨论人工智能未来的开展方向。 从那时起，人工智能的名字才正式确立，这次会议在人工智能历史上不是庞大的成功，但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的时机，并为未来人工智能的开展起了铺垫的作用。 在此以后，工人智能的重点末尾变为树立适用的能够自行处置疑问的系统，并要求系统有自学习才干。 在1957年，香农和另一些人又开发了一个程序称为General Problem Solver(GPS)，它对Wiener的反应通常有一个扩展，并能够处置一些比拟普遍的疑问。 别的迷信家在努力开发系统时，右图这位迷信家作出了一项严重的奉献，他创立了表处置言语LISP，直到如今许多人工智能程序还在经常使用这种言语，它简直成了人工智能的代名词，到了今天，LISP依然在开展。 在1963年，麻省理工学院遭到了美国政府和国防部的支持启动人工智能的研讨，美国政府不是为了别的，而是为了在热战中坚持与苏联的平衡，虽然这个目的是带点火药味的，但是它的结果却使人工智能失掉了庞大的开展。 其后开展出的许多程序十分有目共睹，麻省理工大学开收回了SHRDLU。 在这个大开展的60年代，STUDENT系统可以处置代数疑问，而SIR系统则末尾了解简易的英文句子了，SIR的出现造成了新学科的出现：自然言语处置。 在70年代出现的专家系统成了一个庞大的提高，他头一次性让人知道计算机可以替代人类专家启动一些任务了，由于计算机配件性能的提高，人工智能得以启动一系列关键的活动，如统计剖析数据，介入医疗诊断等等，它作为生活的关键方面末尾改动人类生活了。 在通常方面，70年代也是大开展的一个时期，计算机末尾有了简易的思想和视觉，而不能不提的是在70年代，另一团体工智能言语Prolog言语降生了，它和LISP一同简直成了人工智能任务者无法缺少的工具。 不要以为人工智能离我们很远，它曾经在进入我们的生活，模糊控制，决策支持等等方面都有人工智能的影子。 让计算机这个机器替代人类启动简易的智力活动，把人类束缚用于其它更有益的任务，这是人工智能的目的，但我想对迷信真理的无尽追求才是最终的动力吧。 二、人工智能的运行范围1、疑问求解。 人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋水平中运行的某些技术，如向前看几步，把困难的疑问分解成一些较容易的子疑问，开展成为搜索和疑问归结这样的人工智能基本技术。 今天的计算机程序已能够到达下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。 但是，尚未处置包括人类棋手具有的但尚不能明白表达的才干。 如国际象棋巨匠们洞察棋局的才干。 另一个疑问是触及疑问的原概念，在人工智能中叫疑问表示的选择，人们常能找到某种思索疑问的方法，从而使求解变易而处置该疑问。 到目前为止，人工智能程序已能知道如何思索它们要处置的疑问，即搜索解答空间，寻觅较优解答。 2、逻辑推理与定理证明。 逻辑推理是人工智能研讨中最耐久的范围之一，其中特别关键的是要找到一些方法，只把留意力集中在一个大型的数据库中的有关理想上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。 对数学中臆测的题。 定理寻觅一个证明或反证，不只要求有依据假定启动归结的才干，而且许多非方式的任务，包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明疑问一样加以方式化，因此，在人工智能方法的研讨中定理证明是一个极端关键的论题。 3、自然言语处置。 自然言语的处置是人工智能技术运行于实践范围的典型范例，经过多年艰辛努力，这一范围已取得了少量令人注目的效果。 目前该范围的关键课题是：计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注严重量的知识——全球知识和希冀作用，生成和了解自然言语。 这是一个极端复杂的编码和解码疑问。 4、智能信息检索技术。 受()*+ (*) 技术迅猛开展的影响，信息失掉和精化技术已成为当代计算机迷信与技术研讨中迫切要求研讨的课题，将人工智能技术运行于这一范围的研讨是人工智能走向普遍实践运行的契机与打破口。 5、专家系统。 专家系统是目先人工智能中最生动、最有成效的一个研讨范围,它是一种具有特定范围内少量知识与阅历的程序系统。 近年来，在“ 专家系统”或“ 知识工程”的研讨中已出现了成功和有效运行人工智能技术的趋向。 人类专家由于具有丰厚的知识，所以才干到达优秀的处置疑问的才干。 那么计算机程序假设能表现和运行这些知识，也应该能处置人类专家所处置的疑问，而且能协助人类专家发现推理环节中出现的过失，如今这一点已被证明。 如在矿物勘测、化学剖析、规划和医学诊断方面，专家系统曾经到达了人类专家的水平。 成功的例子如：PROSPECTOR系统发现了一个钼矿堆积，价值超越1亿美元。 DENDRL系统的性能已超越普通专家的水平，可供数百人在化学结构剖析方面的经常使用。 MY CIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见。 经正式鉴定结果，对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提供治疗方案已超越了这方面的专家。 三、人工智能通常的数学化趋向越来越突出在现代科技高速开展的今天，许多科技通常都有赖于数学提供证明，有赖于数学对其的仿真。 人工智能的开展也不例外，如何把人们的思想活动方式化、符号化，使其得以在计算机上成功，就成为人工智能研讨的关键课题。 在这方面，逻辑的有关通常、方法、技术起着十分关键的作用，它不只为人工智能提供了有力的工具，而且也为知识的推理奠定了通常基础。 人工智能中用到的逻辑可概括地分为两大类。 一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑，其特点是任何一个命题的真值或许是“真”，或许是“假”，二者必居其一。 这一类疑问可以用数学里的经典逻辑通常来处置。 全球上事物千差万别，五花八门，除了确定性的事物或概念外，更普遍存在的是不确定性的事物或概念。 这些不确定的事物是无法用经典逻辑通常来处置的。 因此我们要求开展新的数学工具来表示这些疑问。 目前在人工智能中对不确定性的事物或概念是经过运用多值逻辑、模糊通常及概率来描画、处置的。 多值逻辑、模糊通常及概率虽然都是经过在〔!，〕上取值来描写不确定性，但三者之间又存在着很大区别。 多值逻辑是经过在真（）与假（!）之间参与了若干中介真值来描画事物为真的水平的，但它把各个中介真值看作是彼此完全分立的，界限清楚。 而模糊通常以为不同的中介真值之间没有明白的界限，表现了不同中介值相互贯串、浸透的特征，从而更好地反映了不确定性的实质。 概率用来度量事情出现的或许性，而事情自身的含义是明白的，只是在一定的条件下它或许不出现，它与模糊通常是从两个不同的角度来描画不确定性的，因此有人称模糊通常描画了事物内在的不确定性，而概率描画的是事物内在的不确定性。 由上可以看出，数学使得人工智能能很好的模拟人类智能，大大推进了人工智能的向前开展。 如今人工智能中还有一些疑问用如今的数学很难表示出来，置信在数学知识不时开展之后，这些疑问能很快失掉处置。 五、人工智能的开展现状及前景目前绝大少数人工智能系统都是树立在物理符号系统假定之上的。 在尚未出现能与物理符号系统假定相抗衡的新的人工智能通常之前,无论从设计原理还是从已取得的实验结果来看,SOAr 在讨论智能行为的普通特征和人类认知的详细特征的困难征途上都取得了有特征的进度或成就,处在人工智能研讨的前沿。 80 年代,以Newell A 为代表的研讨学者总结了专家系统的成功阅历,吸收了认知迷信研讨的最新效果,提出了作为通用智能基础的体系结构Soar。 目前的Soar 曾经显示出弱小的疑问求解才干。 在Soar中已成功了30 多种搜索方法,成功了若干知识密集型义务(专家系统) ,如RI 等。 rOOks 提出了人工智能的一种新的途径。 它以为无需概念或许说无需符号表示,智能系统的才干可以逐渐退化。 在它的研讨中突出4 个概念:(1) 所处的境遇 机器人不触及笼统的描画,而是处在直接影响系统的行为的境地。 (2) 详细化 机器人有躯干,有直接来自周围全球的阅历,他们的感官起作用后立刻会有反应。 (3) 智能 智能的来源不只仅是限于计算装置,也是由于与周围启动交互的灵活选择。 (4) 显现 从系统与周围全球的交互以及有时刻系统的部件间的交互显现出智能。 五、结语人工智能不单单要求逻辑思想与模拟,迷信家们对人类大脑和神经系统研讨得越多,他们越加必需:情感是智能的一部分,而不是与智能相分别的。 因此人工智能范围的下一个打破或许不只在于赋予计算机更多的逻辑推理才干,而且还要赋予它情感才干。 许多迷信家断言,机器的智能会迅速超越阿尔伯特·爱因斯坦和霍金的智能之和。 到下世纪中叶,人类生命的实质也会出现变化。 神经植入将增强者类的知识和思索才干,并且末尾向一种复合的人/机相关过渡,这种复合相关将使人类逐渐中止对生物机体的需求。 少量十分庞大的机器人将在大脑的觉得区里占据一席之地,并且发明出真假难辨的虚拟理想的仿真效果。 人工智能的成功，不是天方夜谭。 虽然会很辛劳，但是没有人规则只要人类可以思索。 就像是生命的不同表现方式，生物，植物，微生物，是不同的生命的方式。 人类可以以未知的方式思索，计算机也可以以另一种（并非一定要和人相反的）方式思索。 著名软件公司ADOBE的专业制图软件Illustrator 的一种文件格式!AI （ Artificial Intelligence ）：人工智能。 就是指计算机模拟真实全球的行为方式与人类思想与游戏的方式的运算才干。 那是一整套极为复杂的运算系统与运算规则。 =============================================================此外，AI还代表ALLEN IVERSON（阿伦·艾佛森），他生于美国，是全全球最好的篮球联盟——“NBA”96黄金一代的代表人物，是NBA有史以来最好的后卫之一，他以183cm身高在众多魁梧的球员中灵动腾跃，独领风骚。 他先后摘取过NBA得分王、抢断王等称号，还在2001年率领76人队闯进NBA总决赛。 他以特立独行的品格和满身的纹身成为全球篮球青少年疯狂追捧的偶像。 ————————————————————————————————————歌手姓名： AI 英文名： AI 唱片公司： 全球唱片（Universal Music） 国 籍： 日本 语 言： 日语 兴 趣： 团体阅历： ＊东瀛首席嘻哈女力、R&B歌姬 她是张力十足的嘻哈女力，也是柔情似水的R&B美声歌姬，AI，22岁的她在时兴一派与安室奈美惠合唱‘Uh、Uh…’，并在珍娜杰克森的音乐录影带中展现绝赞舞技，除了过人的歌舞才气之外，词曲创作力更是傲视东瀛R&B舞台，在嘻哈音乐大厂Def Jam Japan签下一纸合约之后，发行‘ORIGINAL A.I./原创A.I.’专辑立刻赢得媒体分歧必需，除了拿下SPACE SHOWER TV的R& B音乐录影带大奖外，更代表日本参与2004年MTV BUZZ ASIA演唱会，一举打进亚洲市场。 以过人演唱的天分而取得日本“新时代音乐代言人”殊荣的HIP HOP小天后AI，近日参与了在台北举行的“台北盛行音乐节”，同行的日本歌手还有一青窈以及藤木直人。 在这场浩荡的音乐节上，AI以她新颖而共同的演唱方式以及生机四射的扮演令在场6万歌迷为之倾倒。 AI有着四分之一的意大利血缘，骨子里就显显露一种浪漫和前卫的气息。 而她又是在美国长大，接触的音乐也很多元化。 由于AI的母亲十分喜欢音乐，所以从小她就深受各种类型音乐的熏陶。 在15岁时，AI还曾经参与过珍妮·杰克逊的MTV《GO DEEP》的录制。 不过，在日本出道时却并不顺利，由于与任务人员在音乐了解上的不同，当大家对自己的音乐反映很冷淡时，她就很想去敲墙壁，可见其心爱之处。 不过，AI并没有被理想所击败，依然坚持走HIP HOP这条音乐路途，使得她的音乐品格也带给人们一种全新的感受。 在往年日本最威望的公信榜票选中，AI从众多新晋女性中崭露头角，成为新一代音乐天后接班人。 对此，AI自己也十分满意，她表示自己想要成为一个很有暮气的歌手，给更多的人带来幸福感。 这次的台北盛行音乐节，AI也是做足了预备。 除了带上偕同一同演出的DJ、化装师、外型师、人声乐手AFURA以外，连日本报知资讯、电通、朝日电视台等日本媒体的高层人士以及自己经济公司的社长也都一同前来，浩浩荡荡23人的访华队伍令AI颇有面子。 而赴台之前，AI也时常向安室奈美惠等曾经去过台湾的人讨教，以进一步了解台湾。 听说台北美食多多，AI兴奋地说想要经常小笼包、路边摊，所以这次的台湾之行，除了要参与音乐节和拍摄特辑，还顺带要向日本观众引见台湾美食，这也使AI欣喜不已。 台湾扮演大获成功后，AI也表示自己想要更了解华人音乐，无时机的话，也希望能够像平井坚、安室奈美惠等日本歌手一样，可以在台湾等地开演唱会，和台湾的歌手同台献艺。 其实AI出国献艺曾经不是第一次性，在几个月前的韩国汉城MTV BUZZ ASIA演唱会中，AI也曾把歌词改为韩文，而这次为了更贴近观众，AI也把歌词改成了中文来演唱。 为期四天的台湾之行，AI让更多的人领略了她的“小天后”风采，也顺便为自己今秋将要展开的全国巡演造势。

中国人工智能范围人才全球第二距美国尚有差距？

参考信息网12月8日报道港媒称，中国近年着力开展人工智能（AI），已成为AI大国，无论在人才数量、企业数量均在全球均占第二位，唯美国在各范围均大幅抢先中国。 值得留意的是，在有研讨AI的初等院校中，美国占了45.7%，中国要追逐美国，一定要加紧在初等院校中末尾培育人才。

据《香港经济日报》网站12月7日报道，《财富》全球论坛昨在广州开幕，往年论坛以“开放与创新 构建经济新格式”为主题。 中央近年推进科技创新，以带动经济转型，人工智能是关键一环。 中国龙头科技近年也投加少量资源在AI范围上，目前已见到效果。

报道称，开展AI产业最重人才，《全球人工智能人才白皮书》显示，全球AI范围人才总数约30万，而目前市场的需求则在百万量级，AI人才供应存在很大缺口。

截至2017年6月，全球人工智能初创企业合计2617家。 美国占据1078家居首，亦即美国企业占全球总数逾40%，中国以592家企业排名第二，其后区分是英国，以色列，加拿大等国度。 其中，美国1078家人工智能初创企业约有名员工，中国592家公司中约有位员工。

详细来看，全球30万AI人才中，高校范围约有10万人，产业界约20万人。 目前，全球共有367所具有AI研讨方向的高校，但每年AI相关范围的硕博毕业生只要约2万名。 在这367所高校中，美国拥有168所，占据全球的45.7%，反观中国只要20所。

报道称，中美两国AI人才聚集的产业并不相反。 在美国，投资者关于基础层面更为看重，而中国投资者对运行层的关注更多。

理想上，近年中国在AI范围开展确实在全球前列，效果比不少兴旺国度更佳，但相比于美国，基础仍相对单薄，要追逐美国仍有一大段距离。 特别是美国初等院校研讨AI占了全球近半壁江山，每年有少量人才补充，这点是包括中国在内的其他国度难以冀及。

报道称，更值得留意的是，美国投资者及企业，更注重基础技术研讨，这些效果未必能即时商业化，但对未来科技的影响深远；而中国投资者更着重运行，这在起步之初无可厚非，但切忌深谋远虑。

资料图片：12月2日，第四届全球互联网大会·互联网之光博览会在浙江省桐乡市乌镇拉开帷幕，这是观赏者在博览会上了解智能悬浮平台。

【延伸阅读】美媒宣称美国用人工智能剖析卫星照片 搜索他国导弹发射场

参考信息网11月26日报道美媒称，在情报机构中，只要为数不多受过训练的剖析人员从事从浩如烟海的卫星图像中寻觅未地下宣布的核设备或秘密军事场所的任务。 但是，使谷歌和脸书公司的人脸和喵星人图片的智能过滤成为或许的那种深度学习人工智能，在针锋相对的特务全球中也或许被证明是无价之宝。 一个早期的例子是：美国研讨人员曾经训练了发现中国地对空导弹发射场的深度学习算法，其速度要比人工剖析快数百倍。

据美国连线杂志网站11月21日报道，深度学习算法被证明能够协助先前不具有图像剖析阅历的人员，找到散布在中国西北地域近9万平方公里区域内的地对空导弹发射场。 这种基于神经网络——即能够对海量数据启动过滤并从中学习的层状天然神经元——的人工智能可媲美人类图像剖析专家在定位导弹发射场时取得的90%的总体准确率。 也许愈加令人蔚为大观的是，深度学习软件协助人类把找出潜在导弹发射场的时期从60个小时缩短至仅42分钟。

密苏里大学天文空间智能中心主任、电机工程和计算机迷信教授柯特·戴维斯说：“算法被用来寻觅听说被高度疑心存在导弹发射场的位置，然后由人工对搜索结果启动评价以确保准确，并弄清算法浪费了多少时期。”

报道称，密苏里大学的这项研讨于10月6日宣布在《运行遥感杂志》上。 该研讨是在卫星成像剖析人员正在被大数据的激流淹没的背景下展开的。 知名商业卫星成像公司DigitalGlobe每天生成大约70兆兆字节的原始卫星成像数据，更不用说来自其他商业卫星和政府特务卫星的一切成像数据了。

戴维斯和同事们证明了现有的深度学习模型——它们经过了针对卫星成像剖析的培训和改良——能够如何发现让情报机构和国度安保专家发生极大兴味的潜在目的。 这些深度学习模型——包括GoogleNet和微软研讨公司的ResNet——最后树立时的目的是从传统照片和视频信息中发现目的并启动分类。 戴维斯和同事们对这些模型启动了调整以使它们顺应解读卫星成像数据的难题和局限，例如培训一些能够解读黑色和黑色图像的深度学习模型，以备在只能取得地对空导弹发射基地的黑色图像时经常使用。

理想上，剖析人员普遍依赖于卫星成像技术对朝鲜武器方案的开展启动跟踪。 人类剖析员很或许曾经发现了这个幅员相当狭小的国度境内现有的大部分、甚至全部的地对空弹发射场。 但是相似的深度学习工具可以协助智能标志在野鲜或其他国度境内出现的新的地对空发射场。 对已有和新的导弹发射场的了解有时可以引导剖析人员发现其他可疑地点，由于各国通常把地对空导弹发射场设置在特定区域以防其左近的珍贵装备遭到空中打击。

报道称，研讨人员最终只应用了大约90个失掉必需确认的中国导弹发射基地样原本训练人工智能。 规模如此小的培训数据集在正常状况下或许无法取得准确的深度学习效果。 为了绕过这一疑问，戴维斯和同事们经过在不同方向上对原始图像稍作改动，把这90多个培训样本转化成了89.3万个培训样本。

报道称，这项研讨令人印象深入的深度学习效果很或许得益于地对空导弹发射场的规模相当庞大，并且从卫星的俯拍照片上出现共同的外形。 戴维斯提示说，在试图剖析较小的目的如车载导弹发射器、雷达天线、车载雷达系统和军车等的时刻，深度学习算法将面临大得多的应战，由于现有卫星图像在提取识别特征时没有那么多的像素可以经常使用。

资料图片：这张拍摄于2012年12月2日的卫星图像显示的是朝鲜丰溪里核实验场地域的交通线路图。 （卫星图像由DigitalGlobe公司拍摄、约翰·霍普金斯大学初级国际研讨学院美韩研讨所下属网站“38 North”参与注解并于2012年12月28日宣布。 ）

【延伸阅读】外媒称中国人工智能5年内比肩美国：束缚军将凭此取得优势

参考信息网11月29日报道外媒称，美国情报界的一个研讨机构近日举行了一场竞赛，看谁开收回的人脸识别技术最优秀。 在一切参赛者中，荣获2.5万美元最高奖的是一家名叫依图科技的中国初创公司。

媒体11月28日报道称，美国一家智库的报告举出相似的众多例子证明，中国军方也许会应用该国在人工智能范围的加快提高，推进武装力气现代化并有或许追求对美军事优势。

由新美国安保中心的埃尔莎·卡尼亚撰写的这份报告称：“中国不再处于相关于美国的技术劣势，而是曾经成为真正的对手，在人工智能方面也许会有才干逾越美国。”

卡尼亚写道，未来美中两国在人工智能范围的竞争“或许会改动未来的经济和军事力气对比”。

“字母表”公司的执行董事长埃里克·施密特前不久在华盛顿的一次性聚会上就中国的潜力收回了相似正告。 他指出，中国7月份发布的《新一代人工智能开展规划》要求在未来几年赶上美国，并最终成为全球首要的人工智能创新中心。

施密特在这次会议上说：“我以为我们在今后5年里仍会处于抢先位置，但中国的赶超速度会十分快。 所以，5年后我们或许就会差不多处于同一水平。 ”

往年早些时刻，五角大楼的一份未地下文件渲染说，中国企业正在经过购置美国公司的股权来绕开美国的监管，失掉有潜在军事用途的美国人工智能敏感技术。

针对这种状况，一些美国国会议员本月提出了增强美国外资控制的议案。 新美国安保中心的报告指出了中国的收买活动，并表示北京在培育国际人工智能产业与美国竞争方面有一些阻碍，包括招聘顶尖人才。

但是，施密特说：“假设你们以为他们的制度和教育体系培育不出我所说的那种人，那你们就错了。”

人工智能技术促进了智能驾驶汽车的出现，或许会彻底改动交通运输的相貌。 此外，这种技术还给医学带来严重进度。 据估量，它也有能改动战场情势的军事用途。

五角大楼有一个项目，着眼于让计算机协助挑选无人机拍摄的影像资料，从而增加人类剖析师的任务量。 这其中曾经运用了一些机器学习技术。

报道称，报告引述地下文件的内容指出，中国人民束缚军正投资于各种和人工智能有关的项目，束缚军的研讨机构正与中国国防工业协作。 报告称：“束缚军估量人工智能的出现会从基本上改动抗争的性质。 ”

卡尼亚供认，鉴于人工智能的开展尚处于早期，且中国及其他国度有关人工智能的政策尚不完善，她的这一研讨结果相当大一部分是推测性的。 虽然如此，她在报告中表示，一些束缚军思想家估量战场上行将出现“奇特现象”，届时人类在作战环节中会跟不上机器主导决策的速度和节拍。

资料图：青少年AI人工智能设计大赛苏州开赛。

【延伸阅读】美媒：第四次工业反派来临？人工智能将消灭过时岗位

参考信息网11月24日报道美媒称，无人驾驶汽车和卡车占领公路，机器人“操作”工厂。 超级智能手机呼来优步公司直升机，将手机主人送到迅速扩展的城区。 机器应用算法自学成功一度要求人类智慧才干掌握的认知义务，消灭了有数控制及工业岗位。

据美国《华盛顿邮报》网站11月22日文章，这就是技术提高造成的第四次工业反派重塑全球的愿景——多半会在未来五至十年内成功。 今天，这个现象不只在硅谷初露端倪，而且在巴黎的智库、中国的电动车工厂甚或在撒哈边沙漠周边都能看到。

21世纪，技术所带来的影响不同以往。 过去，蒸汽机、电力和计算机降生时，社会有数年时期顺应技术带来的变化。 今天，变化是随时随地的，瞬间就以数字化方式普及全球。

全球各地各级政府突然看法到社交媒体、其他方式的算法以及人工智能已迅速超出了其掌控范围，甚至令其毫无发觉。

文章称，美国人今天的生活受技术影响的范围要远比过去几十年更为普遍。 智能驾驶汽车、云（技术）以及送货上门的成群结队的无人机都是众所周知的概念了。 但是，这些技术步步紧盯你我，这个理想确实令人措手不及。

本月，法国国际相关研讨所在摩洛哥召开全球政策年会时期，一位发言者说：“中国不只是全球工厂，而且正在成为全球实验室。 ”他指的是北京迅速开展的军用和民用人工智能技术。

文章称，美国政府置身事外，听凭市场力气开展具有全球影响的技术公司巨头。 中国则选择了正面竞争。 欧洲支持美国技术公司进入市场，对其加以控制而不是与其竞争。 俄罗斯则把信息技术武器化，为军队、导弹和坦克增添社交媒体。

外交官和战略家曾经末尾讨论技术与国际事务的交集，希望找到方法，将热战式威慑和军备控制协议准绳运行到网络要挟范围。

也有人呼吁，政府应当末尾想方法处置技术影响对国际劳工市场和日益软弱的政治体系形成的紧迫疑问。

文章称，人工智能和智能化在消灭过时岗位的同时也在发明新的岗位，新岗位经常要求继续不时的再培训和多种职业与场所转换。 美国用人单位报告目前空缺610万个务工岗位，关键是由于求职者缺乏所要求的技艺或务工流动性。

人工智能机器人

【延伸阅读】外媒称中国在人工智能范围挑大梁：高科技非西方专属游戏

参考信息网10月30日报道英媒称，高科技曾被以为只是美欧日等兴旺经济体的专属游戏，但如今中国正在推翻这种成见，在人工智能研发范围，中国曾经令人异常地与美国共挑大梁。

据英国《金融时报》网站10月20日报道，“到2018年，中国政府对人工智能的研发支出可望到达150亿美元。 ”麦肯锡董事长兼全球总裁鲍达民如此预测。 鲍达民是一名中国通，在成为麦肯锡掌门人之前曾常年驻扎上海。 往年9月底他空降北京，再次呼吁中国加鼎力度开展人工智能产业。 他以为，中国在这方面蕴藏着庞大的潜力，一个最基本的要素是这里拥有海量活生生的数据。 他表示，20年前全球范围内曾出现过一次性“假曙光”，但是事先没有可婚配的计算才干，如今随着计算技术的优化，加之移动互联网的开展，更少数据得以采集，人工智能正在从设想变为可运行的理想。

此前麦肯锡全球研讨院在一份报告中做过三点判别：人工智能投资已进入到全球抢先科技公司对专利和知识产权的竞争阶段；早期进入人工智能行业的公司往往更接近数字化前沿；高科技、通讯与金融服务三年内将成为人工智能的主导产业。 麦肯锡估量，人工智能运行的市场规模将在八年后到达1270亿美元。 在2017年3月举行的中国开展高层论坛上，鲍达民在讲演中称，一些中国的互联网企业在自然言语处置、图像和语音识别等技术方面走在了前沿，可整合进诸如公家助理、智能驾驶等新产品中。

作为执掌这家全球顶尖合伙人咨询公司近九年的资深人士，鲍达民在每日与各类客户的接触环节中，训练出了十分敏锐的洞察力。 一个趣闻是，如今越来越多机构末尾仔细看待中国2013年提出的“一带一路”建议，其实早在2010年鲍达民就谈到或许会出现一个“新的贸易轴心”、“这是以前的一条丝绸之路”。

鲍达民对中国疑问很感兴味，也懂得如何发扬影响力。 跟其他很多行业一样，今天的咨询业也面临着被人工智能大肆改造的命运，在高薪延聘员工与低价引进人工智能技术之间，以做决策为每日任务的鲍达民，此时更要求细心权衡。 他表示，公司要承当起“双重使命”——为满足客户需求而鼎力引进机器人和智能化程序，另一方面要求培训员工掌握运用人工智能必需的相关技艺。

以下是鲍达民接受《高端视点》视频访谈的部分文字选编：

问：你为什么呼吁中国要加鼎力度开展人工智能？

鲍达民：我活期来中国的一个要素是，假设你不了解如今中国正在出现什么，你就会被边缘化。 人工智能是我感兴味的范围，由于我觉得它是会改动全球的关键技术。 我以为中国在人工智能范围将具有关键的位置，关键得益于这里的人才和智力资源。 （中国的介入）也会促进全球的开展，我们可以处置诸如医学方面的许多难题，像癌症；还有对孤独症的治疗等很多全球级难题，都是人工智能可以协助处置的。 另外，它还有助于提高消费力水平。 因此，出于各个方面的要素，中国要求在人工智能范围扮演关键角色。

问：中美都集中开展人工智能，而中国的人口是美国的近五倍，中国仍是开展中国度，中国有什么优势吗？

鲍达民：美国在这一范围处于抢先位置英国则是在研讨范围十分先进，比如有“深层思想”这类公司，聚集了很多神经迷信家、生物学家、计算机迷信家等。 即使是加拿大也在努力推进人工智能的开展，像多伦多和蒙特利尔都在尽力推进相关产业。 于我而言，我以为对人才和指导力的掌握更关键，人工智能是关键的机遇。 中国曾经拥有了数据，再次强调，开展人工智能仅仅有技术也不行，还得有数据。 你提到了中国拥有美国五倍的人口，这些数据就是开展人工智能的关键资料。

问：你十分珍惜人才，注重教育。过去的几年里，中国毕业生留给你的印象有什么变化吗？

鲍达民：中国在校生的质量不时都很高，也很有才干。 我记得在几个大学举行招聘的时刻，我说既然这些人都有才干进入这些大学，我们为什么还要费力去测试他们处置疑问的才干？我自己有或许都考不上这些学校。 所以，他们都是十分聪明的人。 我想我留意到的一个变化就是，我们如今招了很多没有那么多社会阅历的人，有一次性我在上海招聘了两个在校生，他们十分棒，我让他们在肯德基任务了两晚，但他们的父母十分懊丧。 一个在校生的父母问，他们被招进了麦肯锡，为什么要在快餐连锁店任务？我说，由于你要求看看那些不冲厕所的人、偷东西的人，还有毫不讲理的顾客，这就是生活。 假设不时仅身处学术环境中，你没有方法顺应那些做奇异事情的人。 我发现如今更多毕业生拥有此类真实的社会阅历，这十分关键，否则你会没方法与人打交道。

鲍达民。

【延伸阅读】美媒文章：下一场科技竞赛将聚焦人工智能

参考信息网11月9日报道美国《外交政策》双月刊网站11月3日刊发美国布鲁金斯学会主席、前驻阿富汗美军司令约翰·艾伦以及美国人工智能专家阿米尔·侯赛因的文章《下一场太空竞赛目的是人工智能》称，虽然美国历史上是人工智能范围大部分最关键的创新和研讨机构的所在地，但国际竞争对手正紧随其后。

人工智能成必争之地

文章称，约60年前，时任美国参议院少数党首领林登·约翰逊预测说，谁赢得太空竞赛，谁就将“控制、彻底控制地球”。 美国最终赢得了那场竞赛，不只登上了月球，而且还激起了下一代的迷信家、技术人员和失望主义者。

最近，俄罗斯总统弗拉基米尔·普京在预测下一场伟大的科技竞赛——人工智能时，重复了约翰逊的这种表述。

文章以为，约翰逊和普京对技术力气的了解中，存在一条跨越时代和地缘政治的真理。 不过，如今美国担忧的是，它正面临在这场关键竞赛中落后的风险。

文章称，很快，在包括任务和文娱在内的大少数社会经济范围，人工智能将成为给我们带来竞争优势的最具潜力的改动者，其影响将远远超越人们通常有关智能化取代制造业任务岗位的争辩。

文章以为，虽然美国是人工智能的降生地，也是历史上这一范围大部分最关键的创新和研讨机构的所在地，但国际竞争对手正紧随其后。

文章称，中国最近宣布了一项斥资数十亿美元的人工智能开展方案，到2030年要在这一技术范围抢先全球。 俄罗斯正在开发具有人工智能的下一代米格-41战机，能够在高达6马赫的极超音速下控制战机。

美国或被中俄赶超

文章称，美国用肉眼就能看到自己的弱点：高层国度方案中人工智能项目的缺乏、科技经费缩减、限制移民等，这一切都在损害其竞争力。 疑问在于，美国能否在为时已晚之前纠正错误。

文章对美国所面临的疑问，以及应该采取什么样的措施，启动了少量思索：

首先，奖励美国研讨人员引领全球创新的开放性，相同也在促使他们的研讨效果在失掉维护前迅速地进入群众视野。 虽然美国珍爱学术开放文明，但美国企业要求更快的专利程序和政府支持，这样在与海外侵权者出现知识产权纠纷时，它们才干拥有一些优势。

其次，监管部门使得在美国消费商品并销往别国变得十分困难，从而为本国竞争者发明了一个他们原本毫无时机的市场。 多年来，美国不时制止出口加密技术和基础处置器。 这种做法所带来的仅仅是国际竞争者满足了需求，为它们自己发明出了一个市场。

第三，中国在深度学习方面宣布的论文数超越了美国，超级计算机数量也超越了美国。 美国要求在人工智能方面启动更多的公共投资。

第四，中国正吸引更好的人工智能人才，收买美国技术公司。 处置方法很简易：为这一范围的专家提供更多绿卡；为公立大学的研讨实验室提供更多的联邦资助；向罗兹奖学金这样的教育项目提供更多投资，以吸引未来的博士。

文章称，美国永远不能遗忘，人工智能代表了人类发明才干的一个打破。 人工智能是人类下一个伟大的跃进。 最先登上月球的国度如今必需正确地迈出走向明天的那一步。