英媒：中国在人工智能领域快速追赶 美国优势难保

本篇文章999字，读完约2分钟

据英国媒体报道，一些类型的技术似乎是为快速追随者设计的。这些竞争对手可能不会站在一个新想法的最前沿，但他们能够足够迅速地做出反应，为自己打开一个巨大的新市场。机器学习的兴起似乎是一种创新:中国已经完成了自我定位，并希望成为人工智能革命这一象征性技术领域的头号跟随者。

据英国《金融时报》网站6月2日报道，仅在两三年前，人工智能似乎还是最狭窄的领域，其最先进的形式——“深度学习”源于三所北美大学的研究工作。这些突破背后的人后来搬到了谷歌和facebook等地方，而伦敦的深层思考(现在是谷歌的一部分)和旧金山的openai等初创企业成为了一些最先进研究的中心。然而，机器学习的基本方法，也就是用大量数据训练后变得更聪明的算法，已经被很好地理解了。事实证明，这是一项通用技术，几乎可以应用于任何问题。

根据这份报告，多亏了开源软件，许多构建高级人工智能系统所需的工具都可以公开获得。例如，去年，两名在深度学习领域没有先验知识的工程师赢得了一场公开比赛，他们设计了一种诊断心脏病的算法。他们的秘密是转向github，一个开放源代码的在线素材库，它已经成为开发者扩展他们个人素材库的工具箱。此外，谷歌的张量流和其他技术公司开发的类似机器学习框架也是免费提供的，这使得这些最初开发的工具能够帮助这家搜索公司的工程师向所有人开放这项技术。

根据这份报告，大量人工智能研究的开放性是另一个让快速追随者生活更轻松的因素。据报道，深度思维一年前发表的一篇关于阿尔法戈的研究论文在中国引发了很多模仿活动。在中国，有一个追赶的商业竞争。

据报道，在机器学习的应用方面，中国仍在忙于培养大规模的新劳动力。谷歌可能会对其工程师进行一定程度的机器学习培训，而斯坦福和硅谷的其他大学对机器学习相关课程的需求有所增加。然而，人工智能专家表示，与中国预计将很快培训的机器学习专家相比，美国的这些努力相形见绌。“美国在技术领域拥有无可争议、不可重复和不可重复的领导地位的时代已经过去了，至少在计算机科学领域是这样。”。

根据该报告，中国在机器学习中处于有利地位还有其他原因。这项技术的应用依赖于巨大数据集的可用性。这个领域的许多人认为，最终的竞争优势不在于拥有最好的算法，而在于获得最好的数据来训练人工智能系统。如果是这样的话，中国的巨大市场，再加上一批从事广泛数字活动的互联网领导者，可能会为推动智能系统的崛起提供大量原材料。