英国发布《人工智能路线图》.docx
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1、英 国发布人工智能路线图目录导读21 .关于制定英国人工智能战略的16项建议31.1. 1.研究、开发与创新31.2. 技能和多样性31.3. 数据、基础设施和民众信任31.4. 国家跨领域应用32 .研究、开发和创新41. 1.发挥艾伦图灵研究所的本土优势,提升全球影响力42. 2.要以挑战为导向进行创新43. 3.人工智能将改变研究、开发和创新的方法53 .技能与多样性53. 1.人工智能从孩子抓起53.2. 继续教育、高等教育和研究生教育53. 3.支持每一位教师53. 4.终身学习和人工智能在线学院64.数据、基础设施和民众信任64.1.可信的和可获得的数据64. 2.民众信任和良好治
2、理74.3.数字挛生(Digital Twin)和生活实验室74. 4.全球领先的角色75.全国性的、跨行业的采用85. 1.鼓励企业成为智能消费者85.2. 支持高增长的人工智能初创企业85.3. 促使公共部门采用85.4. 健康和社会关怀95. 5.气候变化95.6.国防和安全9导读2021年1月,英国人工智能委员会(Al council)发布报告人工智能路线图(Al Roadmap),为英国政府制定国家人工智能战略提出了 16条方向性建议。该报告主要围绕四个方面展开论述,提出要持续扩大对人工智能领域的投资、完善基础设施、建设高水平教育研究机构、吸引培养顶尖技术人才、提升公众信任度和加强人
3、工智能跨领域运用等具体办法。该报告对我国人工智能领域发展亦具有启发价值,故将原文内容编译如下,供读者学习交流。图1英国人工智能发展路线图的报告封面该报告提到,英国近年来采取了一系列举措,旨在为经济领域开发和部署人工智能。同时,德国、法国、美国也投入巨资开展人工智能相关建设。报告认为英国应大规模增加在人工智能领域的投入,紧盯技术前沿,积极应对可能产生的各类问题,建立健全信息公开机制,明晰责任界限,构建明确的人工智能政策体系,增强社会各界对科技应用及相应监管体系的信心,提升全民获得感,使英国人工智能发展走在世界前列。1 .关于制定英国人工智能战略的16项建议1.1. 研究、开发与创新1 .持续扩大
4、公共部门对人工智能的投资规模,确保始终能够汇聚世界顶尖人才,并探索人才、学科和部门建设统筹发展的新机制。2 .巩固艾伦图灵研究所(Alan Turing Institute)的地位,集全国之力将其打造成高水平国家级研究所。3 .聚焦以挑战为导向、高风险、可扩展的尖端前沿项目,大力推进和提升人工智能的发展。1.2. 技能和多样性1 .扎实推进高水平人工智能技能建设十年规划。2 .优先考虑多样性和包容性。3 .推进全民人工智能知识普及,提升全民数字素养。1.3. 数据、基础设施和民众信任1 .加速推进各项基础设施建设,以增加对人工智能数据的访问。2 .成为制定数据管理和使用标准的引领者。3 .接受
5、社会公众监督以提升政府公信力。4 .正确处理英国与其他人工智能强国之间的关系。1.4. 国家跨领域应用1 .提振各部门和各公司的信心并提高人工智能水平。2 .鼓励建设英国人工智能初创企业社区。3 .形成公共部门对人工智能的稳定投资。4 .利用人工智能来应对净零排放的挑战。5 .利用人工智能维护国家安全。6 .在英国国家医疗服务体系数字部(National Health Service X, NHSX)和其他机构的工作基础上,使用人工智能提升医疗保健水平。2 .研究、开发和创新报告指出,尽管存在困难,但英国政府必须持续为公共和私营部门在人工智能的前沿研究、创新开发方面提供支持,并为在社会经济各领
6、域的应用创造条件。报告强调,要加强基础研究与应用研究、创新、商业化以及部署之间的相互联系,防止研究成果和科研人才转移到其他国家。报告还提出要支持各企业主体,探索以社会需求为导向的科技创新成果转化机制。具体有以下三点措施:2.1. 发挥艾伦图灵研究所的本土优势,提升全球影响力要巩固艾伦图灵研究所在人工智能研究、开发和创新中的领先地位。把图灵研究所的影响力延伸至全国,进一步将各地的研究人员、企业、民间团体和公共部门召集起来。确保图灵研究所拥有公共部门长期的资金保障,确保英国在下一代人工智能领域保持领先地位。图2“人工智能之父”、英国数学家、逻辑学家艾伦麦席森图灵2.2. 要以挑战为导向进行创新开展
7、人工智能研究要跨越边界,优化现有组织结构,使其在不同领域发挥优势。要建立新型关系、网络和共同语言,以制定应对重大挑战的全新方案。要将人工智能融入其他部门的前沿研究中。要选择更适合使用人工智能的部门,采用基于任务的方法,推动基础研究、应用研究以及其他学科研究进行融合,促进人工智能发展。2.3. 人工智能将改变研究、开发和创新的方法发展人工智能要持续在基础领域进行投资,加强基础科学研究。当务之急是建立一种共同语言来开发数据科学项目并增强数据集之间的互操作性;还需要拓宽人工智能的学科基础,以智能化覆盖一系列领域,令人工智能技术更好地扩展到缺少结构化数据的领域。3 .技能与多样性报告指出,要注重多样性
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