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《英国人类营养研究》

  • 来源专题：食物与营养
  • 编译者： 潘淑春
  • 发布时间：2004-12-25
  • The role of MRC Human Nutrition Research is to advance knowledge of the relationships between human nutrition and health by providing a national centre of excellence for the measurement and interpretation of biochemical, functional and dietary indicators of nutritional status and health. HNR: conducts basic research in relevant areas, focusing on optimal nutritional status and nutritional vulnerability in relation to health, including the development of innovative methodologies responds to the strategic priorities of the wider scientific community by conducting research projects, within the scope of HNR's activities, in collaboration with, and on behalf of: other MRC establishments and groups, government departments, industry, national and international agencies, universities, research foundations and charitable organisations acts as an independent, authoritative source of scientific advice and information on nutrition and health in order to foster evidence-based nutrition policy and practice.
  • 原文来源：http://www.mrc-hnr.cam.ac.uk/
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相关报告

  • 《英国政府：2017年英国人工智能产业发展报告》
    • 来源专题：中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者：冯瑞华
    • 发布时间：2017-11-03
    • 据外媒报道，这一报告随后将会被写入英国政府计划于今年年底出版的《政府行业策略指导》白皮书中，此份报告由南安普敦大学计算机科学教授 Dame Wendy Hall 和 Benevolent Tech 的首席执行官共同撰写。 概要 人工智能（AI）的出现和发展可以给英国带来巨大的社会和经济效益。借助人工智能，计算机能够比人类有更高的准确性和速度进行信息分析和学习。从药物研发到智慧物流，人工智能技术的融入，提高了效率、完善了性能，为绝大多数的行业甚至是各行各业都带来了可观的收益。其实，人工智能可以理解成是一种软件，通过更好地抓取和利用信息从而帮助做出更准确和高效的决策，并将其整合到现有的流程中，实现实时的改进，帮助扩大规模，并降低成本。 据估计，截至 2035 年，人工智能将给英国经济增加 8140 亿美元（约合 6300 亿英镑）的额外收入，届时，GVA 年增长率有望从现有的 2.5% 飙升至 3.9%，我们的愿景是让英国成为世界上最适合发展和部署人工智能的国家，从起步、发展到繁荣，实现技术所能带来的最大便利。 英国计算机科学家艾伦·图灵（Alan Turing) 对于人工智能的发展起到了至关重要的推动作用，也因此被世人尊称为「人工智能之父」。尽管其他国家和跨国公司正在大力投资人工智能开发，但至少在目前，英国仍被视为全球 AI 技术和专家的主要聚集地之一。报告建议，为确保英国在 AI 领域的领先地位，应将重点更多的放在如何在图灵的基础上更好地开展工作。 报告指出，应该结合以下的几大关键因素，综合提升人工智能的能力： 1. 新的和更大的数据量。2. 提供具有特定高水平技能的专家。3. 实现越来越强大的计算能力。如今机器性能提升越来越容易，而且未来将会更加简单。为了继续开发和应用人工智能，英国需要增加更广泛的行业的访问数据量。 报告建议： 1. 提升对数据开发的信任，提升信息数据的共享性。2. 让更多的研究数据便于机器理解。3. 支持文本和数据挖掘，并将其视为一种研究的标准和不可或缺的工具。 人工智能的繁荣发展离不开大量技术娴熟的 AI 专家的支持。但目前英国人才缺口较大。为更好地发展人工智能，英国需要储备更多技术娴熟的人工智能人才。同时推动较低水平技术与 AI 的合作。 报告建议： 1. 设立由企业资助的大学 AI 硕士课程。2. 通过市场调研设立人工智能课程，以满足雇主的多方面需求。3. 在英国领先的大学中，增加 200 多个人工智能博士学位，并以优厚的条件吸引来自世界各地、拥有不同背景的人才。4. 设立线上人工智能课程和持续的专业技能培训。5. 实现人工智能领域多样性发展。6. 在英国设立一个国际人工智能奖学金项目。 目前，英国在人工智能的关键研究领域里有着出色的表现。未来，英国人工智能的发展将会在更多的应用领域开展，其涉猎范围更广，研究方向更加细分，这其中还包括合作研究的能力。 报告建议： 1. 阿兰·图灵研究所应该成为人工智能和数据科学研究的国家性质的研究基地。2. 大学应该推动知识产权转让的标准化。3. 人工智能研究的计算能力应通过合作和协商来提升。 人工智能的普及意味着，通过更好地理解人工智能可以做什么，以及在哪里方面可以落地应用，从而增加人工智能的需求和供应。 报告建议： 1. 成立人工智能委员会，用于促进促进行业发展和合作。2. 制定指导纲要，解释人工智能的决策和流程。3. 支持出口和对内投资。4. 引导推动人工智能技术的成功落地和行业发展。5. 设立专项，以支持公共部门使用人工智能。6. 资助公共组织举办的数据类挑战赛。 研究表明，在这些领域实施的举措可能会给英国人工智能的发展带来新的蜕变。同时，为使英国处于全球 AI 领先地位，本报告列出了以下 18 条具体建议，其中包括针对政府、企业和学术界如何共同努力发展 AI 的建议。 建议书 一、关于增进数据访问的建议。 1. 为方便持有数据的组织与希望使用数据开发人工智能的组织之间的数据共享，政府和行业应通过一个程序来开发和建立数据信任，即通过验证的、可信的框架和协议，来确保数据交换是安全的和互利互惠的。2. 为提高开发人工智能系统的数据可用性，政府应该保证一定数额的研究资金用于 AI 数据开发，同时确保以机器可读的格式发布底层数据，并提供明确的版权信息，且尽可能地对外开放。3. 为支持文本和数据挖掘，并将其视为一种研究的标准和不可或缺的工具，英国应规定一种默认设置，即对于已发表的研究来说，读取数据也就是挖掘数据的权利，并且这不会产生替代原始作品的产品。在评估如何支持文本和数据挖掘时，政府应该将人工智能的潜在数据包括进来。 二、关于提高技能的建议 4. 政府、企业和学术界必须充分认识到人工智能行业各类人才的价值和重要性，并应共同努力，打破成见，扩大参与。5. 企业应出资赞助大学 AI 硕士学位课程的开设，且预计首批学员规模达 300 名。6. 对于除计算机和数据科学专业之外的毕业生，学校应与用人单位以及学生本身，一起探讨人工智能专业毕业生的潜在需求。7. 政府应与全英知名大学共同打造至少 200 个人工智能博士学位。并且，随着英国教育的发展和吸引的越来越多的学术人才，这个数字还会持续增长。8. 高等院校应鼓励设立与发展 AI MOOC、线上人工智能课程和持续的专业技能培训，为那些具有 STEM 资格的人提供更多的专业知识。9. 英国人工智能协会国际奖学金项目应与艾伦·图灵研究所合作创立图灵人工智能奖学金。这应由一个专门的基金来资助支持，以确定和吸引最优秀的人才，并确保英国向来自世界各地的有资历的专家开放。 三、如何最大程度的推动英国人工智能研究发展的建议 10. 艾伦·图灵研究所应该成为人工智能和数据科学研究的国家性质的研究基地，并将其扩展到目前的五所大学之外，将其重点放在如何大力发展人工智能。11. 大学应该使用清晰的、可访问的以及可能的公共政策和实践来授权知识产权，并建立相应的公司。12. 艾伦·图灵研究所、工程与物理科学研究委员会（EPSRC）、科学技术设施委员会（STFC）和联合信息系统委员会（JISC）应建立协同合作，共同协调人工智能研究计算能力的需求，并因此为英国研究界进行相应的沟通协商。 四、关于支持人工智能应用落地的建议 13. 英国政府应与企业和专家合作，建立一个英国人工智能委员会，帮助协调和发展英国的人工智能。14. 信息专员办公室和艾伦·图灵研究所应共同制定一个框架，来解释人工智能的流程、服务和决策，以提高透明度和问责制。15. 国际贸易部应扩大其目前对人工智能企业的支持计划。16. 英国经济如何成功利用人工智能技术来面对当下的机遇和挑战？TechUK 应该与英国皇家工程院、Digital Catapult 以及业界的关键人物合作，共同为其制定切实可行的指导方针。17. 借助政府数字服务的专业知识、数据科学的伙伴关系以及与其他部门的数据打交道的专家，政府应制定一项行动计划，为公共部门做好准备，并推广应用人工智能技术，用于改善公民运作和服务的最佳实践。18. 政府应确保产业战略挑战基金（ISCF）和小型企业研究计划（SBRI）所面临的挑战，旨在吸引和支持人工智能在整个挑战领域的应用，并为人工智能领域的公共部门数据提供资金支持。 第一部分：人工智能的定义，以及本报告的写作目的 一、什么是人工智能？ 人工智能（AI）描述了一套先进的通用数字技术，能够让机器高效地完成复杂的任务。 工程和物理科学研究委员会使用了这样的描述：「人工智能技术的目的是复制或超越计算机的能力，如果人类要执行它们，就需要『智能』。这包括：学习和适应;感觉理解和互动;推理和规划;对程序和参数的优化;自主能力;创造力;以及从大量不同的数字数据中提取知识和预测。」 目前人工智能的应用例子包括:用自然语言与计算机通信，从传输数据中获取新的数据，自主操作和自适应的机器人系统的建立，管理供应链的应用，以及更多贴近生活的视频游戏的设计。如今，人工智能的应用已经改变了金融服务、法律、医药、会计、税务、审计、建筑、咨询、客户服务、制造和运输等领域的商业实践。关于人工智能的应用还有数不清的例子，各行各业都有 AI 的身影。人工智能可以改善大多数数字操作、产品和服务的功能。在任何一个使用数字数据的流程中，人工智能都可以让我们更有效地使用这些数据，并且以新的方式使用这些数据。 这份报告将「人工智能」解释为一个统称，涵盖了从统计学、计算机科学和认知心理学发展而来的一系列互补技术，同时承认特定技术和术语之间的区别（例如，人工智能与机器学习、机器学习和深度学习之间的区别），在考虑如何支持开发和使用这些技术时，将这些技术看作一个整体是很有用的。 二、为什么人工智能很重要？ 人工智能很重要，因为它可以带来巨大的经济和社会效益。这对提高现有产业的生产率（当下英国经济的迫切需求）和创造全新的产品服务有着巨大的潜力。 据估计，截至 2024 年，全球人工智能解决方案的市场价值将超过 300 亿英镑，部分行业在人工智能的帮助下，生产率提高了近 30%，成本节约近 25%。另一项估计表明，「2030 年，人工智能将为全球经济贡献高达 15.7 万亿美元，这一数字将大于中国和印度目前的产量之和。其中，估计约有 6.6 万亿美元得益于生产率的提高，9.1 万亿美元来自消费方面的影响。」 对于人工智能整体的估计结果是令人震惊的，可见未来人工智能的趋势势不可挡，所以关注人工智能在主要商业领域的应用是至关重要的。以下内容摘录自普华永道的报告章节《AI 在医疗、汽车和金融领域的近期、中期和长期潜力》，据悉，该报告同样涵盖了运输和物流；技术、通信和娱乐；零售业；能源和制造业等内容。 在不同的行业中，人工智能的应用、时间脉络、收益和困难瓶颈有所不同，这使得 AI 在整个经济中难以一概而论，也很难在整个经济体中提出令人信服的预测。但显而易见的是，人工智能具有巨大的潜力，可以改善许多行业的运行情况。 三、医疗保健 目前医疗保健行业最具人工智能潜力的三个方向： 1. 病情诊断的支持，比如从患者的健康数据中或与相似患者数据的对比重检测出微小的变化。2. 潜在流行病的早期发现与该疾病的发病率的相应追踪，以帮助预防和控制疾病的传播。3. 影像诊断的支持（适用于放射学、病理学等）。 患者利益：在早期和中期，提供更快、更准确的诊断和更具个性化的治疗方案，这将为智能植物（intelligence plants) 等领域的长期突破铺平道路。最终的好处是改善健康，挽救生命。 节省时间：更有效的预防措施有助于减少疾病的发生和住院的风险。另外，快速检测和诊断将允许更早进行病情干预。 人工智能在医疗保健行业发展的时间脉络： 短期潜力：医疗保险和智能日程安排（比如门诊看病预约和手术排期）。 中期潜力：数据驱动的诊断和虚拟药物的开发。 长期潜力：机器人医生对患者进行直接诊断和治疗。 困难和障碍：需要解决人们对于隐私问题和敏感健康数据保护的担忧。人类生物学的复杂性以及对进一步技术发展的需要，也意味着一些更先进的应用程序可能需要更长的时间的研发，从而充分发挥它们的潜力，并获得患者、医疗服务提供者和相关监管机构的认可。 高潜力落地应用：基于人工智能的诊断方法，将患者的个人病史作为基准，在此基础上，小偏差的数据的出现，可能意味着健康状况的改变，进而提醒人们需要进一步的观察和治疗。人工智能一开始会被人类医生作为诊断和治疗的辅助工具，并不会取代人类医生。它将增强医生的诊断能力，但在此过程中也为人工智能提供了有价值的学习数据，使其能够不断地学习和改进。人类医生与人工智能诊断之间的这种持续互动将提高系统的准确性，并随着时间的推移，让人类对 AI 医疗足够的信任，进而让人工智能系统完全自主地运行。 四、汽车 目前汽车行业最具人工智能潜力的三个方向： 1. 自动共享车队。2. 半自动驾驶功能，例如司机助手。3. 引擎监控和预测，自动维护。 消费者利益：一台能让你驾驶的机器和「按需应变」的灵活性功能——比如一个小模型让你穿梭在整个城市之间，或者一个更大、功能更多的交通工具，让你在周末出行。 节省的时间：美国人平均每年花在开车上的时间接近 300 个小时——如果你不需要把时间花在开车上，剩余的这些时间你可以做更多的事。 人工智能在汽车行业发展的时间框架： 短期潜力：自动驾驶辅助系统（如停车辅助、车道拥挤辅助、可调节的自适应控制等）。 中期潜力：零部件的按需制造和维护。 长期潜力：发动机监控和预测，自动维护。 困难和障碍：技术仍然需要不断地发展，例如在极端天气条件下，如何让无人驾驶汽车安全地运行，这可能会带来更大的挑战。即使这项技术已经存在，它也需要获得消费者的信任和监管部门的认可。 高潜力落地应用：自动共享车队。自动驾驶的共享车队可以让外出旅行的人随时随地选择需要乘坐的车辆，而不是必须用自己的车去实现，也不需要在一辆汽车上花费大量的时间和金钱来购买保险和维修费用。大部分的数据都是可用的，而且技术正在进步。然而，企业仍然需要赢得消费者的信任。 五、 金融服务 目前金融服务行业最具人工智能潜力的三个方向： 1. 个性化的财务规划。2. 欺诈侦查和反洗钱。3. 流程自动化，不仅包括后台办公功能，还包括面向客户的操作。 消费者利益：更个性化和更全面的（如健康、财富和退休）解决方案的制定，这使资金充分利用（例如将多余的资金投入到投资计划中），并更加适应消费者需求的变化（如收入的变动或家庭计划改变所带来的消费变化）。 人工智能在金融服务行业发展的时间框架： 短期潜力：机器人咨询、自动保险承保和机器人流程自动化，比如财务和合规。 中期潜力：基于消费者的情绪和偏好优化产品设计。 长期潜力：从预期会发生什么、以及在诸如可保损失预测性分析等领域，到在降低事故率或改善消费结果等领域积极塑造结果 (说明性分析)。 节省的时间：客户可以及时且充分了解财务状况和未来计划的信息，并令其适应不断变化的环境。企业可以通过开发定制化解决方案来支持这一做法，而不是指望消费者通过多种选择来找到合适的解决方案。 困难与障碍：消费者的信任和监管部门的认可。 高潜力落地应用：个性化的财务规划。尽管人类的理财建议成本很高，而且耗时，但人工智能的发展，如机器人咨询，已经使得为大众市场消费者开发定制的投资解决方案成为可能，直到最近，只有高净值 (HNW) 客户才可以使用这些解决方案。资产管理是动态管理的，以匹配目标（如为抵押贷款而储蓄），并优化客户的可用资金，因为资产管理公司变得更加重要，在某些情况下，取而代之的是人工智能。技术和数据已经到位，但仍需要客户的信任度的增加，才能充分发挥潜力。 为什么人工智能在英国、在当下至关重要？ 在英国，当前提高人工智能能力的行动（尤其是在数据和技能方面）至关重要，因为早期的领导者（企业和国家）可以在建设和使用人工智能的过程中获得巨大而持久的优势。 人工智能之所以对英国来说很重要，是因为目前英国是人工智能领域领先的国家之一。这种优势可以建立在成功的基础之上，否则将会失去其优势。其他国家的不同行业也正在开始逐步应用 AI。英国各行各业都面临这巨大的竞争压力。 当然，英国在人工智能发展的历史上也有着其独特的地位。在过去，公共支持一直非常有效，使英国能够在人工智能领域取得进展。 现在人工智能之所以很重要，是因为技术已经成熟到可以被广泛应用的程度。尽管人工智能技术已经发展了几十年，并且已经在一些消费者服务中应用了好几年，但在过去的 5 年里，对人工智能的兴趣和投资已经达到前所未有的水平，这同时也促进了人工智能的飞速发展。 近期的 AI 性能和应用的改进是由以下因素驱动的： 1. 日益强大且成本在承受范围之内的计算能力。2. 新的和更大的数据量。3. 由具有特殊技能的专家开发的新型算法和应用程序。 第二部分：对当前的人工智能应用、市场及发展基础概述 基本因素：数字环境、硬件、数据。 英国的人工智能商业活动：全球科技公司、人工智能创业公司、地理分布、知名行业人工智能、公共部门人工智能、经济影响评估等。 英国对人工智能发展的支持：国际背景、投资力度、对比、政府支持。 数字环境： 人工智能是数字革命的下一个发展阶段，为数字技术提供了新功能。纵向看提高了数字技术行业的影响力，横向看提高了数字化行业的经济性。在未来，它可能会为每一个产生大量数据的行业做出贡献。目前英国的人工智能行业正在当地技术基础上不断发展，在国际标准化方面有着显著优势。 2015 年，数字科技行业营收约为 1700 亿英镑，比前 5 年增长了 22%。英国现在有 164 万个数字技术工作岗位，在 2011 年到 2015 年间，其就业市场的增长率是非数字工作岗位的两倍多。 网络安全是成熟数字行业的典范，在更多地使用人工智能的情况下我们可以直观地看到行业效果的提升。每天都有大量的组织面临网络威胁。相比于研究人员，机器学习可以更有效地识别、分类和分析这些数据。通过同时处理不同任务，涵盖大量的设备和系统，人工智能可以帮助防御大型攻击。一些自动化的网络安全功能可以更快速地识别异常行为，重点突出那些网络工程师可以跟踪的领域，并在网络弱点被利用之前迅速识别并进行补救。 并行人工智能应用已经在强化其他数字化领域的作用，硬件的改进和数据量的大幅增加，使得人工智能能够被配置到各个行业的数字功能中。 硬件： 随着硬件性能和可用性的不断提高，人工智能的开发和应用在国际层面普遍得到了加速发展。 中央处理单元（cpu）是在服务器、平板电脑、计算机和移动电话中解释和执行命令的标准设备。最近，图形处理单元的发展推动了机器学习和深度学习技术的发展，这些芯片可以同时进行多项计算，或者并行进行，加速机器学习的训练过程。谷歌已经针对机器学习开发了定制化芯片 Tensor 处理单元（TPU），并宣布计划进一步提高芯片功能；而图形处理芯片 GPU 开发商英伟达最近被 MIT 提名为世界上最聪明的公司。此外据报道，苹果正在为人工智能设备开发专门的芯片。这种竞争性发展使用高性能计算的成本大幅下降，并且在持续下降，使越来越多的用户可以采用人工智能。市场领导者公布的计划以及专家分析人士的报告表明，这种趋势将持续下去。 数据： 自 2000 年以来，全球产生的数据量呈指数级增长，其中很大一部分来自互联网和移动个人设备。包括物联网在内的并行技术，也促成了数据量的强劲上升曲线。这一趋势预计将持续下去。思科估计，从 2016 年到 2021 年，全球移动端数据流量将增长 7 倍。 目前数据经济的发展是推动国家和全球经济发展变化的强大因素。根据最近的一份政府政策文件，「我们的数据经济将是英国经济增长和未来繁荣不可或缺的一部分。」分析预测，从 2015 年到 2020 年，数据将使英国经济受益多达 2410 亿英镑。」 数据的快速增长也孕育了人工智能。对于机器学习算法的训练来说，获取海量数据和特定数据是成功的关键。正如英国皇家学会的机器学习报告所阐释的那样，为技术引入更大的数据集可以改进算法，并随着时间的推移不断优化结果。 要在一个行业中使用人工智能，有必要用与该行业相关的数据对人工智能进行训练。没有足够相关的高质量数据，人工智能技术就无法发展。训练数据的增加使人工智能算法的准确性提高，并使其能够在更多领域开展业务。 增加数据流量也让人工智能变得更有必要：一些领域的数据流量非常大，只有人工智能才有能力处理如此巨量且复杂的数据。 许多机构，其中既有公共部门，也有私营企业都拥有大量的数据。随着更多的业务被数字化，全社会将会产生比过去多得多的数据。然而，出于隐私、安全、商业优势和其他因素的考虑，一个组织很难或不可能向外界共享数据。即便是组织机构看到了推进安全数据共享的案例，并信任他们与之分享数据的外部组织，也往往缺乏达成协议的专业知识和技术技巧，无法在实践中建立信任，并有效地管理数据共享过程。在下面的第一组建议中，我们将更详细地讨论这一点。 英国的人工智能商业活动： 英国的人工智能公司被认为是世界上最具创新力的公司，其生态系统中包括人工智能的超大企业用户、大型和小型企业用户、人工智能服务的商业客户以及研究专家。人才和投资的竞争是全球性的，因此在全球背景下观察英国的商业活动才是有益的。 活跃在英国的所有大型全球科技公司都在开发和使用人工智能。一些创业公司已经被这些专业公司收购，而且很有可能还会有更多的创业公司出现。大公司利用不同的途径来积累专业知识，例如公司会采用并购的方法作为一种吸纳顶尖人才的方式，这种做法被称为『人才收购』，通常是每人 500 万到 1000 万美元不等。」 IBM 和微软向商业客户提供一系列的人工智能服务，用于关键功能（预测分析、计算机视觉、语言、客户服务、信息挖掘、物联网应用管理）和关键目标领域（金融服务、健康）。 据估计，英国有超过 200 家创业公司和中小型企业在开发人工智能产品。人工智能创业公司的成立是为了解决行业中的特定领域问题（比如个人健康问题）和重大技术挑战（比如网络安全领域的 Darktrace）。 科技行业之外的大型老牌公司正在利用人工智能技术来提高运营效率和服务质量（Ocado，GE）。公共部门（例如 HMRC）也在使用或探索使用人工智能来优化服务。 人工智能商业活动涵盖了一套快速发展、互补通用的技术，适用于多个领域。由于这些商业活动和相关组织的活动范围很难界定，在英国对人工智能进行定量或定性评估是非常困难的。发展变化的速度很快，企业之间和行业内部都存在各种不平衡，难以衡量。人工智能技术与其他大数据和数据科学应用之间并没有绝对的区别。 「人工智能并不是一种单一的技术或应用——无论是无人驾驶汽车、智能手机虚拟助手、趋势检测解决方案，还是无数其他例子都是如此。人工智能是一个丰富而多样的业务领域。」 在使用人工智能的地方，其通常被集成到其他数字功能中，不会完全与这些功能分离开来。许多人工智能活动都是组织内部的活动，而且很难从外部进行评估。其中很大一部分发生在国际科技公司，目前尚不清楚他们英国开发的是什么，以及在这里会使用了什么，因为来自全球的数据和各类创新团队在这些公司中不断发展。 没有一家公司的人工智能活动具有代表性。业务客户的范围很广，而且会变得更加复杂。人工智能活动已经涵盖了从顾问专家到全球主要公司，以及非常成熟的人工智能创业公司，它们都是通过人工智能增强核心功能的典型。我们能够获取一些关于公司信息和投资的数据，从而帮助确定那些人工智能优先的公司，但对后来者没有深入的了解。 规模更大、更老的企业正在收购更新的企业。会出现更多的新产品。一些小公司为知名公司提供人工智能服务。一些大型的老牌公司把提供人工智能作为一种服务。随着时间的推移，越来越多的知名公司会通过各种商业模式、组织架构以及产品和服务来使用人工智能（例如内部应用，现成应用，定制化应用，许可应用）。 因此，下面是对现有分析的概述，并会举例说明公司活动，并不是对英国所有人工智能活动的全面描述。 各种各样的活动确实让评估变得困难，但它应该被视为人工智能的优势。实现人工智能未来的经济价值，将取决于企业的使用范围和组合方式，它们是否能够对如何使用人工智能做出明智的选择，并准备好使用它。 全球科技公司的人工智能：目前主要由美国创立的全球数字公司将人工智能与核心业务结合在一起，其中一些人工智能正在英国进行开发。 在全球范围内，美国科技巨头似乎是人工智能领域的主要投资者，尽管从外部看，其发展程度和地域影响并不完全清楚。麦肯锡：「在全球范围内，我们估计科技巨头 2016 年在人工智能业务上的花费为 200 亿至 300 亿美元，其中 90% 用于研发和部署，10% 用于人工智能收购。」在这一分析中也包括英国人工智能公司的收购，这些公司获得了媒体和公众的关注，被认为是行业对人工智能的兴趣所在。但其在人工智能的整体投资中只占相对较小的份额。 IBM 是人工智能开发领域的先行者，其已经将人工智能作为一项服务。微软已经在人工智能领域进行了 25 年的投资，并将其整合进几项关键产品。这些主要科技公司对人工智能的兴趣有所不同。2016 年 12 月，微软风投部门宣布成立了一个投资基金，专门投资人工智能创业公司，专注于「包容性增长和对社会的积极影响」。 Facebook、谷歌、亚马逊、苹果、微软和百度都使用人工智能来开发他们的主要服务，利用用户互动中产生的丰富、持续性数据流来持续不断地训练人工智能，提高面部识别、虚拟助手语言交流（Siri、Alexa、Cortana 等）以及客户服务的效果。思科、三星和华为都在使用人工智能来开发自己的核心产品。 主要的软件供应商已经将人工智能应用程序添加到他们的服务套件中。SAP 正在开发人工智能服务，将员工审批、支付处理和打折销售业务流程自动化。Sage 推出了一款由人工智能驱动的「虚拟会计助手」聊天机器人，用于提交费用，并追踪发票的收据和支付，并整合到消息应用中。 将人工智能添加到全球企业的日常服务中，意味着消费者和企业用户在不知情的情况下就已经开始使用人工智能服务了。人工智能驱动的功能在外部不一定能观察到。 到目前为止，当美国主要科技公司收购英国的人工智能公司时，这些公司及其专业技能基本上都留在了英国。这是令人鼓舞的，但在未来却无法保证。收购公司是全球性的，可以将资产转移到那些最有利于开发和工作的地方。 吸引并留住这些全球巨头的投资和专业技能，是让英国成为人工智能最好发展环境的关键所在。 英国人工智能创业公司：英国已经培养出了一批非常具有创新精神的人工智能公司，而且这些公司正频繁成立。根据 2017 年 Coadec 的报告，「在过去 36 个月里，英国几乎每周都会成立一家新的人工智能创业公司」。2016 年 12 月，一项研究估计，英国有 226 家独立的人工智能创业公司。 一些公司自称为人工智能行业的专家（Swiftkey、DeepMind 和 Ravn）。其中一些公司已经被收购，现在在更大的全球范围内运营，比如谷歌 Alphabet 旗下的 DeepMind。一些英国人工智能公司专注于单一领域。 一些人正在研究 NHS 的关键问题。TechCity 估计，2016 年英国人工智能在数字技术领域的投资占到了 3%，而且还在不断增长。它似乎是数字领域增长最快的技术之一。在总部位于伦敦的金融服务创业加速器 Startupbootcamp 的申请中，有十分之一都是在探索利用人工智能技术。然而，Coadec 指出，在英国的 10 家人工智能公司中，只有 1 家处于「增长」阶段，而美国的这一比例为 20%。 英国关键行业的人工智能公司： 医疗保健/生命科学：其被视为人工智能最重要的领域之一，既能提供更好的服务，也能提高效率。BenevolentAI 使用人工智能来加速药物的运送过程。Babylon Health 与英国国家医疗服务系统合作，通过移动设备测试聊天机器人对病人提供建议。该公司最近完成了 6000 万美元的融资。Your.MD 开发的个人健康助理是一款免费的聊天机器人，能够为用户提供个性化且可行性高的医疗建议。 数字营销：英国在数字营销、销售和商业开发等多个领域都有人工智能公司。AdBrain 的客户 ID 映射平台让营销人员能够对不同设备、渠道和平台的个人消费者进行定位和跟踪，从而实现更好的营销效果。Pixoneye 提供基于人工智能的图像和手机图片功能分析，帮助客户更好地划分用户群体。Attest Technologies 将人工智能技术用于市场研究，Growth Intel 则将人工智能改进为商业智能，用于商业开发。Decibel Insight 专注于网络分析。 汽车：互联网汽车和自动驾驶汽车为人工智能公司提供了巨大的增长机遇。位于布里斯托尔的 FiveAi 公司致力于开发安全自动驾驶技术。牛津的 Oxbotica 公司则开发了一套自动驾驶系统。Selenium 利用来自激光和车载摄像机的数据进行自动导航。 身份鉴别：新诞生的 RegTech（监管技术）领域让一些公司使用人工智能来辨别身份。Onfido 使用机器学习技术对公司进行全球背景调查。 金融服务：用人工智能对金融交易行为进行分析可以控制欺诈交易的风险。Chatbots 使用智能语音记录的聊天机器人处理来自客户的电话请求。为了通过个人「声纹」来提高安全性，汇丰银行推出了一款聊天机器人「奥利维亚」，用于验证用户身份。2017 年 5 月有报道称，到 2019 年，特许金融分析师协会的考试将包括人工智能、机器人咨询服务和分析大数据等相关考题。 法律技术：人工智能已经开始帮助律师进行法律文件搜索，识别标准，审查文件，以及自动起草法律文本。Pinsent Masons 的 TermFrame 系统可以检索法律先例和模板。MarginMatrix 是 Allen&Overy 和德勤联合成立的一家合资公司，它会自动起草法律文件，帮助银行遵守新的金融监管规定。据报道，该公司把法律文件的起草时间从几小时缩短到了几分钟。 教育：人工智能可以提高教育的有效性，例如通过评估在线学习的效果，提供更好的个性化服务。Gradescope 为教师提供自动评分服务。 正如上面提到的，总部位于美国的全球性科技公司对英国人工智能公司进行了大量高价值收购。2012 年的 Evi;2014 年的 DeepMind;2015 年的 VocalIQ;2016 年的 SwiftKey 和 Magic Pony。 人工智能公司在英国的地理分布 虽然大多数人工智能公司都位于伦敦，但在英国各地有许多同类企业。下面的地图是开放数据研究所（Open Data Institute）开发的，展示了与科技活动、科学出版物以及诸如当地技能、创业率和研发支出等数据基础上的人工智能相关活动。 伦敦：伦敦是英国人工智能创业公司和中小企业的中心。在英国排名前 50 位的人工智能公司中，有 80% 的公司都位于伦敦，许多跨国公司也在此设有人工智能机构（比如 DeepMind、Adbrain 和 BenevolentAI）。伦敦大学学院、国王学院和帝国理工学院都有实力不凡的人工智能和机器学习研究小组，这些研究小组加强了这一群体的影响力。企业家会首先将工程师和计算机科学家聚集在一起，建立公司，并将重点放在人工智能上。Cognition X 是一个社区市场智能平台，它提供了构建人工智能解决方案所需的产品和资源信息集合。它提供关于人工智能的每日时事通讯、发展大势、行业研究和人才服务。自 2016 年成立以来，该公司已经举办了超过 40 场活动，拥有 7000 名会员，并列出了 10000 家支持人工智能市场的各类组织。 剑桥：包括 Evi、Vocal IQ、Cytora、SwiftKey 和 Darktrace 在内的一系列人工智能创业公司都是在剑桥创建的，它们通常与剑桥大学计算机学院密切相关，并得到了像 Amadeus Capital 这样的本地投资者支持。包括亚马逊和苹果在内的国际科技公司也在该地区拥有人工智能研发机构。 爱丁堡：爱丁堡大学在数据分析和人工智能方面培养出了不少成功公司，例如 Skyscanner。亚马逊已经在此建立了一个专注于机器学习的研发中心。当地的 CodeBase 是英国最大的创业孵化器，与 80 多家科技公司建立了合作关系。 牛津：牛津大学是著名的机器学习和深度学习中心，已经成功培育出包括 Dark Blue Labs 和 DeepMind 在内的知名公司。布里斯托：布里斯托拥有包括惠普、甲骨文和 BAE 系统公司在内的大型科技公司，以及一系列人工智能领域的年轻企业。Five AI 主要开发自动驾驶汽车软件。Graphcore 将人工智能功能置于低功耗的消费设备中。布里斯托大学的智能系统实验室（Intelligent Systems Lab）和得到国际认可的机器人实验室（Robotics Lab）培养了大量的人工智能人才。 成熟行业中的人工智能： 人工智能的普及程度因行业的不同而有很大差异。拥有数字化运营和服务的企业和行业会比那些没有进行数字化运作的企业更容易、更有效地利用人工智能。特别是具备良好数据能力的组织（收集、存储、整理、分析、保护等数据能力）在准备使用人工智能方面就有着先天的优势。 一些企业和一些行业的领先优势远超过其他行业。许多大型会计和律师事务所已经掌握了主动权，正在进行人工智能的研究开发，与学院建立联系，并尝试人工智能服务和运营，Ocado 就是一家利用人工智能增强基本功能，并开发出创新产品的典型公司。 人工智能也在被应用于改进对基础设施的管理。国家基础设施委员会目前正在对包括人工智能在内的技术进行研究，以改进对现有和未来基础设施的使用和维护。 人工智能被视为提升制造业质量和效率的未来关键：「使用人工智能、传感器技术和自动化等数字技术，让企业更灵活、更有能力应对问题、甚至提前采取行动，从而改变消费者需求、供应商条件和技术可用性。在今天的世界里，灵活会带来更多竞争力。」可能也会为制造业应用带来更多空间。例如在制造业领域，很少有创业公司能够满足他们的巨大需求。但机器学习有潜力通过对机器进行预测、优化的维护，释放 20% 出的产能。」 一些常见的应用程序都可以在大多数的大型组织、公共部门、私有企业和公共设施中使用，例如： 1. 更具响应性和适应性的交通调度。2. 更具预测性的基础设施维护。3. 更具预测性和响应性的人力资源调度。4. 更好的网络需求管理。5. 薪酬、支付和发票管理。 人工智能对英国经济的未来影响： 多数观点认为，人工智能的影响将对各行业产生广泛的、积极的、大规模影响，但并不均衡。 在一定时期内，人工智能完全覆盖到各个领域难以实现，行业之间的发展并不平衡。此外，对人工智能带来的变化也有着不同道德看法。如上所述，埃森哲估计，到 2035 年，人工智能将为英国经济带来额外的 8140 亿美元收益，将 GVA 的年增长率从 2.5% 提升至 3.9%。 PWC 最近对英国影响的分析总结如下。这些都是泛泛的预测，涵盖整个经济周期。这些分析的说服力并不在于精确的数字，而是在于行业活动预期将会因人工智能的应用而改变。这样一来，可以把人工智能看作一个实用工具，能够改善所有数字应用的功能。在这种情况下，成熟的应用程序会更容易访问，受益最大的将是那些对人工智能「准备就绪」的企业。 英国对人工智能的支持。英国对人工智能有着健全的支持机制，支持对人工智能的学术研究和企业发展 为研究提供资金支持——工程和物理科学研究委员会 EPSRC：人工智能是 EPSRC 的一项优先任务。EPSRC 提供了 143 项相关研究经费，其主要目标之一是开发智能技术和系统。EPSRC 认为，包括社会科学在内的多学科研究将使人工智能工具和技术能够被接纳，应用且符合道德。EPSRC 的目标是： 1. 数据科学方面的人工智能研究和训练的结合，并与统计和理论科学的基础相联系。2. 一大批精通人工智能技术的人才能够在广泛的领域中工作（例如未来的医疗保健领域）。3. 研究人员将新方法和应用的开发结合在一起（例如，与研究工程师、转化研究人员和具有应用专长的合作者一起工作）。4. 与其他学科（例如机器人，人机交互，计算机视觉和社会科学）共同创建人工智能创业公司。这应该评估智能系统如何与人类互动，并考虑它们的可靠性、安全性和安全性。 目前，英国在与人工智能有关的学术论文数量上排名第四，排在中国、美国和日本之后，在 2011 年至 2015 年间共发表了 1 万篇论文（中国同期发表了 41,000 篇论文）。 数据科学研究——艾伦·图灵研究所：艾伦·图灵研究所是英国国家数据科学研究所，总部设在大英图书馆。五所大学——剑桥大学、爱丁堡大学、牛津大学、伦敦大学学院和华威大学——以及 EPSRC 在 2015 年创建的研究所，总共投资 4200 万英镑。 该研究所汇集了数学、统计学、计算机科学、社会科学和数据伦理学、软件工程、机器学习和人工智能等领域的研究人员，从而在数据科学领域产生了世界级的研究成果。它将研究应用于现实世界的问题，与行业、政府和第三部门的开展合作。研究的核心领域包括国防和安全（GCHQ 和其他政府机构），健康和福祉（与一系列合作伙伴一起工作），以数据为中心的工程（与劳合社的注册基金会），计算技术（与英特尔）、金融（与汇丰）和智慧城市。该研究所的其他核心业务是培训下一代数据科学家，围绕数据及其对科学、社会、经济和生活方式的强大影响形成公众对话。 图灵数据研究小组：艾伦·图灵研究所定期举办数据研究小组，在该研究小组中，顶尖的公共部门和私营公司会带来各种重要的数据科学问题，由该研究所的研究人员进行研究。在为期一周的时间里，研究人员将他们的尖端数据科学技术应用于这个问题，最终在一周结束时发布一份报告，其中包含了他们推荐的应对问题方法。参与研究的学者有机会在现实世界的行业和数据集上进行实践，而行业参与者也能从深入研究中获益，并在此过程结束时提供可行的商业解决方案。迄今为止参与的公司包括西门子、壳牌、国家电网、国防和安全技术实验室、塔塔钢铁以及汤森路透。 开放数据研究所（ODI）:ODI 的使命是「通过帮助企业和政府获取需要的数据，建立一个强大、公平和可持续的数据经济体」。ODI 是一家总部位于伦敦的独立、非盈利机构，拥有国际性的影响力，其将商业和非商业组织和特定行业以及政府部门聚集在一起，用数据来应对全球挑战。 位于纽卡斯尔的国家创新中心汇集了工业、公共部门和世界领先的学者，利用数据爆炸带来的机会开发所需要的技能、想法和资源。皇家统计学会（RSS）数据科学部门：新近成立，其中包括来自商界、工业界、政府和学术界的代表。这一部门将为与会者组织会议，旨在达到以下目标： 1. 支持整个英国的数据科学社区。2. 通过数据科学解决范例推动良好的实践。3. 推广数据科学的统计数据，加强统计框架研究。4. 成为数据科学的真实来源，为企业主提供各类咨询服务。5. 支持数据科学家和统计学家通过提升技能在现代世界发挥更大作用。6. 支持重要的新话题，如道德、隐私、算法责任和个性化——提升交流质量。7. 培养多学科的联系和思想交流。 支持数字研发的商业化。Digital Catapult：Digital Catapult 是先进数字技术的技术和创新中心，旨在加速进入新的数字市场，进行各种应用研究和开发，识别新兴技术和新兴应用。人工智能是四大关键技术层之一。它在跨国公司、投资者、初创公司、政府部门、学术机构和其他孵化器（每一个都专注于高价值技术领域）之间建立了积极的合作关系。在自动驾驶技术方面，Digital Catapult 已经与 DSTL 合作，并与希捷进行了复杂生产线的计量分析，每一次都汇聚了众多知名学者、专家和中小企业。其正在创建一个机器学习计算实验室，帮助创业公司降低训练机器学习模型的成本。 行业代表——TechUK:科技行业代表机构 TechUK 认为，人工智能是整个英国经济和社会变革的重要驱动力，并致力于鼓励人们更好地理解人工智能效益和挑战。今年 4 月，他们召集了包括 Luxoft、人工解决方案和伦敦大学学院在内的领先行业和学术机构，讨论人工智能的风险、挑战和发展障碍，这些障碍可能会阻碍在金融科技领域实现人工智能的潜力，以及如何克服这些障碍。今年 5 月，他们主持了与 IBM、剑桥大学和 DeepMind 关于医疗保健人工智能应用的讨论。这主要是为了提高人们对人工智能在医疗领域应用的认识，以及如何建立公众对科技的信任。2017 年 5 月，Tech UK 举办了一个活动周，展示了人工智能可以给英国带来的机遇和好处，包括提高生产力和刺激经济增长。 NMI 是英国电子系统和科技行业的机构，目前正致力于支持「英国深度技术」，即 TechWorks。人工智能中额外的非竞争性协作是通过社会组织对人工智能和相关行为的研究来实现。 The Leverhulme Centre for the Future of Intelligence 旨在打造「一个跨学科的研究团队，与技术专家和政府有着密切的联系，并有一个明确的实际目标：共同努力，确保我们人类在未来几十年里能够充分利用人工智能。」建立一个全社会的人工智能议会小组，旨在探索人工智能的影响，通过增进议员和其他决策者的理解和参与。 支持数字技术规模化:Tech City UK。Tech City UK 支持英国数字科技生态系统的发展，通过建立一个「扩大规模」的渠道，以培养更多的后期开拓者，并在全国范围内创造更多就业机会。Tech City UK 正致力于打造一系列行业特色项目，为快速增长的公司提供为期 6 个月的指导计划。 全球投资： 目前关于人工智能的投资增长过快，以至于根本无法明确地追踪，但有迹象表明，全球行业对人工智能未来的潜在价值有了一定的认识。 2015 年，专注于人工智能应用的创业公司在全球获得了 24 亿美元的风险投资，在 2016 年上半年获得了超过 15 亿美元的投资。政府计划和现有的科技公司又增加了数十亿美元。主要的参与者不仅仅是在招聘大学毕业生，他们还在挖大学的人才：亚马逊、谷歌和微软已经开始为教授职位提供资金，并以丰厚薪酬直接招聘大学研究人员，以建立竞争优势。」 麦肯锡也看到了近期投资的急剧上升：「数字前沿的公司——在线公司以及谷歌、百度等技术原生代公司都正押注于人工智能领域。2016 年，我们估计总投资在 200 亿美元到 300 亿美元之间，其中包括重大的并购活动。私人投资者也加入了进来。我们估计，2016 年风险投资者在人工智能领域总投资约 40 亿美元至 50 亿美元，私人股本公司投资了 10 亿美元至 30 亿美元。这一数字是 2013 年的三倍多。另外 10 亿美元的投资来自赠款和种子基金。」 IDC 预计，2017 年全球认知和人工智能系统的营收将达到 125 亿美元，比 2016 年增长 59.3%，并预计 2020 年的投资将带来超过 460 亿美元的收入。 国际比较： 在人工智能投资和活动规模方面，英国和其他国家通常被认为落后于美国和中国。在全球交易份额方面，英国仍远远落后于美国，2016 年有 62% 的投资交易被认为是流向美国的创业公司，只有 6.5% 流向了英国的创业公司。2010 年至 2016 年，对人工智能公司进行的全球风投融资中，只有 5% 流向了英国企业（见下表）。英国的更多投资似乎处于早期阶段，英国人工智能公司中有四分之三寻求种子或天使投资，相比之下，只有一半的美国公司在寻求天使投资。英国的人工智能公司中只有十分之一在寻求增长资本，而美国有五分之一。 其他政府对人工智能的支持： 其他领先的数字经济体也在采取行动，增强本国的人工智能实力和市场份额。如果我们要在全球范围内与竞争对手对其人工智能领域的支持相匹配，英国将需要提高其投资水平。这些只是其他主要国家的政府在总体上采取行动的例子。 法国:2017 年 3 月推出了人工智能战略。主要建议包括：建立战略委员会以实施策略;建立一个识别、吸引和保留人工智能人才的计划;资助一个相互合作的研究基础设施;一个公私联营的联合体，以确定或创建一个人工智能中心;确保人工智能是公共机构创新的优先事项;在五年内投资 2500 万欧元（2000 万英镑），投资十家创业公司。 新加坡：国家研究基金会（NRF）正在推进高达 1.5 亿新元（合 8500 万英镑）的新国家计划，旨在在未来五年内提升新加坡的人工智能实力。 美国:2015 年，政府为人工智能系统的非保密研发投资了 12 亿美元（8.5 亿英镑），2016 年估计为 11 亿美元（9.5 亿英镑）。据报道，在过去的 15 年里，美国国家科学基金会信息和情报系统部门和美国国防部研究计划局（DARPA）的人工智能项目每年投资约为 3 亿至 4 亿美元（2.5 亿-3 亿英镑）。2016 年白宫报告包括国家人工智能研究和发展战略计划。 韩国：政府宣布未来 5 年将在人工智能研究领域投资 1 万亿韩元（7 亿英镑），人工智能每年度投资将增加 55%。 德国：人工智能研究中心（DFKI）成立于 1988 年，年度预算为 4100 万欧元。它是世界上最大的人工智能实验室之一，拥有近 500 名研究人员。 加拿大：为研究和人才提供一种泛加拿大人工智能战略。投入资金价值 1.75 亿加元（1 亿英镑），旨在吸引并留住加拿大顶尖的学术人才。 中国：有明确的目标，即到 2018 年创建一个 150 亿美元的人工智能市场，据报道正在准备启动一项全面的人工智能战略。 建议： 正如上面所描述的，近年来，在全球特别是在英国，几个关键因素的综合作用提高了人工智能实力，特别是增加了数据获取、高级技能供应、人工智能研发，以及计算能力的提高。 为了抓住未来的人工智能机遇，满足日益增长的需求，英国将需要扩大在相同领域的人工智能应用。展望未来，计算能力和可获得数据的持续增长至少在中期内是可以预见的。数据量预计将继续增长，但这并不意味着人工智能可以轻松访问所有数据。对技能的需求预计将继续上升。随着技术的进步和传播，需要进一步的研究来不断扩展和改进人工智能。 通过与行业专家和学术专家的沟通联系，通过汲取他们的想法，以及对英国和全球人工智能发展的分析，本文总结了下面的主要挑战，并提出了解决这些问题的建议。正如在上面市场概述中所总结的，人工智能的应用并不局限于特定部门或公司规模。人工智能在英国的成功取决于其使用范围已经远远超出了它目前的范围。 因此，这些建议中有许多都涉及到可以广泛地提高英国人工智能实力的因素，而不仅仅是局限于某些部门、特定类型或特定规模的组织。 对人才的需求： 在全球范围内，各大科技公司对开发人工智能的先进技术人员的竞争非常激烈。为了保持竞争力，英国需要对这些技能的培训方式做出重大改变。英国还需要保持对全球最优秀人才的吸引力，包括本科学历以上的人才，包括通过签证类别和符合特殊行业的人才。这是一个展示英国对国际人才开放的机会，并致力于在人工智能领域保持全球领先地位。 这一部分将介绍整个人才需求金字塔： 高级技能：在计算机、数据科学和（尤其是最近的）机器学习方面受过高等教育的人，让人工智能的发展成为可能。这项发展不仅需要深厚的专业知识，而且通常发生在长期以来都重视科技发展的地区（包括英国）。 英国现在需要更多的人工智能专家，以便在更多领域开发更多应用。企业对人才的强烈需求：那些从硕士和博士毕业的有技能的人，在理想的情况下，他们也有丰富的实践经验。在高科技领域，对企业来说，人才的短缺是一个巨大的挑战，而在 AI 行业又尤为明显，因为 AI 的专业研究范围是两个学科交叉下的子领域。要求人才不仅要掌握软件工程/计算机科学，还要掌握数学/统计/数据科学。这种观点经常出现在为这次评估所举办的研讨会上，或者在与雇主和潜在雇主的讨论中，以及在一些数据中，包括工资数据。 这份报告建议，英国需要对人工智能领域的高级技能发展采取重大变革，但这并不是一件可以一蹴而就的事情。要培养这个领域的博士及以上的人才，不仅要有足够的毕业生和具有合适能力的申请者的供给，还要有足够多的学术专家和机构能够在所有这些层面上进行教授和支持。英国不能简单地增加博士的数量，而不增加申请者和监督者的数量。 因此，下面的建议是相互依存的，它将使人才系统在短期内（1-3 年）的能力得以提高，并在此基础上继续增长。 基础技能 这些高层次的技能取决于其他不同层次的技能基础水平。基础知识掌握越扎实与丰富的人，在高科技领域就更加得心应手，甚至能够胜任跨领域的工作。 正如 DeepMind 在最近的众议院科学技术特别委员会对机器人和人工智能的调查中所指出的那样，「我们必须采取的最重要的措施之一，就是确保当前和未来的劳动力足够熟练掌握数字技能和技术，尤其是 STEM 学科。」人工智能可以应用于各行各业和应用程序，而且这个范围只会不断扩大。这意味着，对于非人工智能领域的专家，对其他专业人士的需求也在不断增长，将人工智能引入这些领域之中。人工智能的支持技能包括： 1. 数据准备，整理，保护2. 向员工和客户解释 AI 的功能3. 管理报告，咨询，责任 还需要这些专业人员在他们的专业领域能够使用人工智能工具，包括： 1. 研究科学家2. 维修技术人员3. 从事辅助技术的外科技术人员和医疗专业人员、制造和运输的机械工程师，以及在服务行业中「应用人工智能」的角色4. 保险、广告、设计、创意、零售、娱乐、金融 近年来，有几份报告证明了改善数学、计算机、数据科学和各种数字技能的教育和培训的理由，包括但不限于： 英国经济的数字技能：由 Ecorys UK 为文化媒体部门和体育部门提供的论文，以及商业创新和技能；2016 年计算机科学学位授权评审；英国数字战略 2017 年；Analytic Britain，2015 年由 Nesta 和 Universities UK 联合发表的论文；进一步的研究和政策活动正在进行中。 数学：大量报告和评论人士表示，更多、更长时间、更好的数学教育将使英国学生更好地为这个数据驱动的世界和就业岗位做好准备。Adrian Smith 教授已经对学生的必修数学课程的可行性进行了研究，研究对象年龄为 18 岁。为了开发更多的数学教育的潜在好处，扩展必修数学教育将极大地提高开发、理解和使用人工智能的技能基础。 将数据科学和人工智能广泛的应用于教学中：随着时间的推移，人工智能可能会对 STEM 教育的各个领域产生积极影响。因此，我们有理由在 STEM 教育中嵌入对人工智能的理解，一直到硕士级别。 教师培训：在国家课程中加入计算机科学是很好的一步，但是如果有足够多的教师能够教学，那么目标就很容易完成了。英国计算机协会担心，没有足够多的学生从事计算机科学研究，并指出，多达 70% 的中学计算机科学教师可能缺乏相关的计算机科学知识，只可以在普通中等教育水平上进行教学。因此，在计算机科学教育中，越来越多的教师培训教学效果将会被提高。 职业建议：同样的，在职业发展建议中，人工智能应该得到更充分的体现，因为它将对职业机会产生越来越大的影响。所有学校都有义务为学生提供独立的求职建议。考虑到人工智能可能带来的新机遇，求职顾问之间更好的沟通可能会极大地改善他们对学生的服务。 人工智能的应用也有可能改善求职建议，帮助学生和顾问从商业增长和运动、技能需求变化和薪资等数据中获得更复杂、更及时、更符合当地的信息。然而，人工智能的成功使用取决于可用数据的质量。 人工智能教育：在教育领域和其他领域一样，人工智能可以在规模上提供个性化服务，提高对不同层次、不同需求的学习者的支持。 当前人工智能的高级人才的供应： 英国大学有 26 所大学开设了人工智能本科课程，20 所大学有超过 30 个人工智能相关的研究生项目。与人工智能相关的高等教育模块的学生数量一直在小幅增长，这是由高等学位研究专业的学生所引导的（见图 2）。使用由高等教育统计局 (HESA) 使用的联合学术编码系统 (JACS) 来识别与人工智能相关的模块。其统计数据被汇总成三个层次:i）第一级+其他本科，ii）高等学位（教）+其他研究生，iii）高等学位（研究）。 这表明，硕士和博士学位的注册人数稳步增加，但据估计，在英国使用人工智能的潜力和预计的增长，需要这两个水平的人才不断增加实践经验。 将人工智能从现在到 2020 年的全球增长率预测应用到英国的注册人数上，意味着还需要大幅增加应用人数。低、中、高增长率的情况分别为 15%、36% 和 62%。这种方法很粗糙，但在某种程度上说明了人才的需求量之大，请看下面的表格。对人才的需求已经超过了供给，数据科学家和机器学习专家的平均薪酬大幅上升。 增加人才供应可以通过： 在英国设置更多的课程和地点来培养新人才；激励和提高 AI 教学能力；提高技能培训体系对改变需求的响应能力；从其他国家吸引最优秀的人才到英国；缩小行业和学术差距；通过为女性和其他弱势群体创造机会减少性别差异。 如上所述，在英国，人工智能已经被广泛使用。然而，要充分认识到人工智能在英国不同行业和不同类别的组织的潜力，包括人工智能提供商公司、中小型企业和大型企业的混合生态系统。所有这些不同的组织都需要获得类似的人才，无论是直接雇佣还是承包服务。 因此，这里的建议侧重于提高英国的发展水平，为所有潜在的雇主提供技术人才，而不是缩小对创业公司的专注度，例如，为创业公司提供博士人才。 多样性： 如上所述，确保所有人，而不仅仅是一些人有机会在人工智能领域工作，有必要为人工智能创造最大、最有才华的潜在劳动力，并确保每个人都能获得机会。 对于人工智能来说，多样性尤其重要，因为算法的输出质量取决于程序员固有的偏见不会转移到代码中。一组不同的程序员可以减少在算法中嵌入偏见的风险，从而实现更公平、更高质量的输出。目前，仅有的劳动力并不能代表更广泛的人群。在过去，性别和种族排斥已经被证明会影响到技术过程的平等性。如果英国人工智能无法改善其员工队伍的多样性，那么该行业的能力和可信度将受到削弱。 哈佛大学经济学家 Iris Bohnet 教授研究了无意识偏见和结构性机遇，以避免组织中的乏善可陈的和有偏见的决策。此外，她的研究还揭示了匿名化和审查代码的好处。 为了开发和应用人工智能，并获得最广泛的社会和经济利益，在选择训练数据、算法和网络设计以及产品和服务的交付时，避免算法偏见的发生，将变得越来越重要。多元化的劳动力是这个问题的关键。 虽然解决这些风险很重要，但人工智能也提供了支持多样性和帮助确保公平的机会。人工智能可以在系统中嵌入偏见，也可以揭露和解除这些偏见。可以开发出能够检测出偏见的方法，既可以在新的支持 AI 的功能中发现偏见，也可以在已有的历史系统中发现，这些系统仍然影响着不同部门的决策。人工智能可以解决个人面临的挑战，因为无意识偏见，解决问题时会比过去更加有效。 英国在人工智能领域能够改善多样性的方式包括： 展示多样性给人工智能的进一步发展带来的好处，强调如何避免算法偏见，以及它带来的好处；打破成见：确保宣传材料、课程内容和职业机会对弱势群体有吸引力；将无意识偏见培训嵌入到各大学提供的人工智能相关课程，以确保申请过程是一致和公平的；为管理和编程人员在行业中植入无意识偏见培训；企业多元化计划，例如为弱势群体提供指导项目；为女性提供额外的支持，特别是在她们的职业生涯后期，减少失业者。例如：灵活的工作安排，并提供现场托儿服务；利用人工智能理事会的品牌，确保被低估的群体在学术界和产业界拥有榜样。理事会应该确保自己能够打破成见，通过各种各样的接触来打破刻板印象。 建议：政府、各行业和学术界必须接受人工智能多元化劳动力的价值和重要性，并应共同努力打破成见，扩大参与度。 当申请者获得我们的硕士、博士和奖学金项目时，使用多元化支持标准至关重要。英国皇家工程学院研究奖学金计划的例子大概可以模仿。该计划将申请者的申请数量限制在两到三个。在工程行业中，被证明一直被低估的群体是女性、黑人和少数族裔。 熟练掌握技能 这个挑战是培养足够多的专家，以满足行业需求。 建议：行业应该发展一个学生赞助项目，支持他们在人工智能领域攻读硕士课程，最初赞助 300 名学生。 该计划是指提供 15 个月的课程，旨在为机器学习毕业生提供最佳课堂培训平台，由行业提供资金，并直接向企业提供技术支持。前 12 个月完成大学培训、评估和认证。该计划的最后 3 个月是提供一个企业的实习机会。 有一种匹配的算法，比如延期接受算法，将被用于确保每一家企业都能获得一定数量的实习生，而无需首先确定实习生的身份。该计划旨在调整男女比例，确保营销和公众呼吁运动会以女性为目标。 各个大学将申请成为该计划的成员，由人工智能理事会组织的一个专家小组来评判哪些大学可以入选。最初的探索表明，300 个学生可以在第一阶段得到资助，之后数量可以继续扩大。我们看到，在成功实施第一阶段之后，这类项目有可能增加到 3000 个或更多名额，向学生和企业展示其价值是显而易见的。 这些地方应该对现有的项目有额外补助，但要从同一批申请者中选择，最好的学生可以得到奖学金。应该增加申请奖学金的学生的数量，保证学生的整体素质，在他们的人数有所增加情况下，学生质量仍能保持甚至提高。每一所参与的大学都必须保持和改进教学标准，这是由人工智能理事会管理的。该委员会将定期对参与其中的大学进行审查，以增加竞争，并允许将来还有大学有机会参与进来。 只要这个项目保持着卓越的声誉，随着项目的成熟，还可以邀请更多的行业合作伙伴和更多的大学参与，并且会有更多的地方资助，奖金也会有不同的等级。该计划可以扩展到更广泛的公司，包括「应用」领域，如果需求足够大的话，可以资助相关课程的本科生。这些名额应该在英国各地的合格大学里设立。 赞助企业将从短期和长期的项目中受益，包括增加高质量实习生的供应，有效利用学徒税，进一步提高高质量人才的供应，因为该项目本身就会扩大市场，吸引更多的学生进入人工智能领域。为了使企业能够利用学徒制的税收，人工智能协会可以代表赞助企业向研究所申请学徒制，以制定机器学习/AI 的新标准，包括硕士教育。该计划可能借鉴英国国家统计局和威尔士政府的数据分析学徒项目的经验。 硕士研究生转换课程 随着人工智能技术的普及，人工智能领域的人才将会越来越多样化，并且需要结合其他专业知识。除了那些直接涉及计算机的学科以外，其他学科的毕业生也掌握了许多与人工智能相关的基本技能，特别是在他们的核心特长领域工作。 例如，「生物医学科学+AI」的技能很可能会提高毕业生的就业能力，使其成为对雇主有吸引力的选择。尽管他们不会像学习计算机或数据科学的人那样有深度的 AI 知识，但他们所拥有的综合技能可能会给他们增加很多机会。 硕士课程针对的是有复合学科背景的毕业生，这也有助于增加多样性。与计算机科学相比，在生物医学领域的毕业生中女性的比例要高得多。针对这一研究生群体的课程可能有助于提高人工智能的多样性，并加速其在科技和工程等高潜力领域的应用。 「与人工智能合作」的发展还处于早期阶段，甚至连当前的需求状况都很难确定。因此，最好的方法是，在市场调查中，雇主是否看到了这种方法的价值，以及在哪些领域尤其突出。其目标是确定此类课程是否有助于满足行业对专业人才需求，以及毕业生是否能抓住这个机会。 推荐：大学应该与雇主和学生一起探索人工智能一年制硕士学位的潜在需求，以帮助那些除了计算和数据科学以外的学科的毕业生。 STEM 毕业生的基础知识会很扎实，但随着与伦理和社会科学越来越多的重叠，人工智能领域将更喜欢复合学科背景的学生。 博士学位水平的培训 最关键的是培养足够多的博士级研究人员，以扩大研究能力。英国拥有一些世界上最好的大学和最受尊敬的学术专家。要想提高这一能力将需要在博士水平教育方面追加投资。追踪 IT 就业市场时注意到，尽管对 IT 人才的需求自 2015 年以来增长了一倍多，但相应的人才培训项目却没有增加。 在全国范围内，确保充足的投资进入大学研究是至关重要的。政府对学术机构的支持，需要通过研究委员会来平衡学术界的资金需求和供给限制。大多数英国的顶尖大学都指出，博士学位申请者的资质通常非常高。其中一些人已经发表过专业论文。来自企业和学术界给学生提供的资金支持至少是大学的三倍以上。然而，由于实际情况和可用资金的限制，这些大学只能收到少量的高级人才。 英国与那些海外大学有着强劲的优秀博士人才竞争需求。在英国申请失败的的人不能进行博士培训，因为名额有限，他们会去海外寻找机会，通常是去尝试美国的学校，包括斯坦福大学、纽约大学、麻省理工学院、伯克利分校。 在 2015 年，物理科学研究委员会（EPSRC）的博士生研究人工智能的人数是 436。其中 80 个完全研究人工智能。其中 212 个研究内容至少 50% 是人工智能（另外 50% 在其他领域，特别是机器人技术），另外 224 个在人工智能领域的研究比例低于 50%，而是通常研究应用领域。 EPSRC 的一项近似分析表明，在全国范围内申请机器学习和人工智能领域的博士学位人数超过 500 个，大约 40% 的申请被认为符合最低标准。除了培训和留住英国国民外，英国大学还应积极吸引海外学生到英国学习。英国将受益于下一代国际人工智能专家在他们研究生研究期间和之后的研究成果。 增加申请者数量可以通过： 1. 增加毕业生和硕士生的数量，使他们能够在人工智能行业工作。2. 鼓励毕业生申请人工智能博士，而不是选择其他职业。3. 吸引世界各地的人来申请人工智能博士学位。 因此，这篇综述建议立即增加博士学位的名额，加到现在所能支持的最大数量，并随着时间的推移不断扩大，因为下面的其他措施可以为将来的申请者和其他能够教授他们的学术专家构建系统的能力。 在英国吸引人才并留住人才，将会对英国在新领域开发人工智能的能力产生重大影响，也将提高我们培养下一代专家的能力，以迎接下一代研究。 建议：政府和大学至少应该在顶尖大学中设立 200 个专门研究人工智能的博士学位。随着英国培养和吸引更多的学术人才，这个数字应该逐年增长。 政府和大学应继续增加博士学位，得到合格督导人员、机构和申请者数量增加的支持，目标是到 2025 年在 AI 相关科目中，新博士学位超过 1000 个。 为了实现英国博士学位数量的大幅增长，我们需要在移民、学生资助和激励机制方面做出改变，以确保我们能够满足学生需求。这包括： 1. 一项适当的移民政策，不仅有助于学生进入英国，还能激励毕业生留在英国，要么继续读研究生，要么继续深造，要么进入英国公司就业。2. 对博士学位的修改，使国际申请者能够公平竞争英国的助学金和奖学金，同时也鼓励了 IET 和皇家工程学院等慈善机构扩大现有计划，以吸引国际人才到英国。3. 鼓励英国学生继续攻读研究生学位。这可能是对人工智能的研究生教育进行的的宣传活动，包括为有财务困难的学生提供奖学金、减免债务和潜在的雇主关系 (通过行业资助)。 大规模开放在线课程，实现人工智能领域的持续发展 正如网络安全导论所证明的那样，Massive Online Open Courses（大规模网络公开课程）是提高人们对技能需求高的数字技术领域的认知和传授基本技能的绝佳方式。目前已有超过 8 万人完成了由这个开放式的大学开发的网络安全入门课程，也是世界上第一个获得政府支持的机构。帮助有基础知识的人进行这种转变将有助于扩大人工智能专业人员的供应，并有助于理解人工智能如何在更广泛的群体中实现价值。其他经过认证的持续专业发展课程也可以帮助人们以灵活的方式提高专业技能，以适应他们的个人情况和实现他们的抱负。建议大学应该鼓励发展先进的 AI MOOCs 课程和在线专业发展课程，从而为拥有 STEM 资格的人提供更多专业知识。这一建议的成功的关键在于，一大批重点大学同意在同一套课程上开发和分配学分。 吸引并留住学术人才：为英国提供国际图灵 AI 奖学金项目，行业对高度专业化的人工智能人才的需求以及不断上涨的工资水平，可能会导致学者转向企业。这使得学术网络的弹性和能力承受着继续研究和培训人才的压力，一种解决方案是，让学者可以自由地选择在行业和学术研究之间做出选择，以示公平。英国必须支持其学术机构繁荣发展，并在全球市场中得到认可，使它们能够为研究和学术合作做出更大贡献。 在人工智能领域开展的全国性学术奖学金项目将激励国内外学者参与合作研究和高等教育。该奖学金将与专注于研究的行业合作伙伴建立联系，让研究员可以自由地在不同组织之间进行交流，以解决行业面临的具有挑战性的问题，并支持学术研究。该奖学金将包括一份财政津贴，以使学术薪酬与业内人士具有竞争力，并将与加拿大高级研究学院 (CIFAR) 全球学者计划密切合作。 此外，建议英国人工智能国际奖学金计划应与艾伦·图灵研究所合作：图灵人工智能奖学金应该得到一个有针对性的基金的支持，以确定和招募最优秀的人才，并确保该项目向来自世界各地的所有合格专家开放。 图灵项目应该从一开始研究奖学金的数量，并随着时间的推移发展这个项目。该计划的目标是创建一个全球范围内普遍吸引人的奖学金项目，吸引全世界的研究人员在英国聚集。 该计划将与人工智能业务挂钩，以帮助指导和设定该奖学金的战略目标。「奖学金计划」将鼓励并通过标准化的谈判，为学者提供高级职位。这些高级职位将让专家们在行业和学术界都有一席之地，他们可以自由地在两者之间流动。该奖学金计划将由行业赞助商和政府共同出资，来的人将会得到一份一级 (特别的人才) 签证。在制定该计划的同时，政府和合作伙伴应该多加探索，是否可以从为高级研究人员提供的资金，以及他们团队的关键成员和其他研究费用中获取最高的价值。为了确保这一项目在人工智能领域得到国际认可，艾伦·图灵研究所将采取行动，将该计划与他们的优势和对人工智能的雄心结合起来。 关于实现人工智能研究最大化和商业化的建议 这一节推荐实施有针对性的行动来促进人工智能研究和商业化： 1. 艾伦·图灵研究所：国家人工智能研究所2. 获得低成本计算能力的研究3. 改善知识产权的转让 艾伦·图灵研究所：国家人工智能和数据科学研究所，正如之前的两项建议所述，艾伦·图灵研究所可以发挥关键作用，使英国成为人工智能研究的巨擘。「艾伦·图灵」这个名字对人工智能有着独特的意义，因为图灵被广泛认为是人工智能之父。 我们相信，要与该研究所的领导层达成一致，如果该机构能在该行业的重点、品牌和地位上发挥核心作用，那么该机构将能够更有效地实现这一目标。与此同时，学院应该扩展到五所大学之外，引入更多的人工智能专业人才，并成长为一个真正的全国性机构。 艾伦·图灵研究所应该成为国家人工智能和数据科学研究所，并在现有的五所大学之外扩展，其关键的目标是将其使命集中在人工智能上。人工智能研究所应该与其他国家的领先的人工智能研究机构（如加拿大的矢量研究所）合作，探索未来合作的可能性，例如在 CERN 模型的研究上。图灵研究所还可以通过下面推荐的人工智能委员会来发展与工业的联系。 改善知识产权转让，推动人工智能新业务创造（和成功）的一个关键因素是，将创意和技术从大学网络中剥离出来或者获得许可，并实现商业化。大学在培养和支持具有创业精神的人才方面发挥着重要作用，并促使英国成为世界上最适合创业的地方。 为了给社会和经济带来影响，大学应该确保他们的人工智能研究商业化的主要目标是对知识产权（IP）的开发，而不仅仅是对知识产权的保护。 当前的分拆实践和过程可能会很复杂，而且会持续很长时间。不同的大学采用不同的方法，提供不同的水平和质量的教育。知识产权分配是一个特别复杂和有争议的过程。我们显然有必要改善这一流程，以减少商业化方面的障碍，促进人工智能领域的创新，大学应该使用清晰、可及的方式，以及在许可知识产权和组建分拆公司方面可能的共同政策和做法。 明确的流程和指导方针可以促进知识产权的商业化，这将极大地促进人工智能的创新。这包括大学在知识产权分拆后，要明确自己的股权要求、如何提供支持以及继续与企业维持关系。 也许有一些方法可以通过激励机制来改善这种状况。人工智能研究公司的企业投资者可以开发适用于所有相关协议的条款和共享标准，以获得投资资格。例如，这所大学将拥有不超过 5% 的产权，这部分股权不能被稀释到某一特定价值的投资价值，谈判也可能有一个时间限制。 还有一个地方可以让大学参与公共资助的加速器和孵化器计划，以依赖一套关于知识产权转让的标准。可以建立 AI 企业奖学金，并有资格获得需要满足某些条件的奖学金。大学往往没有足够的资源同企业进行步调一致的速度工作，从而使它们无法充分认识到研究成果的潜力。大学也往往缺乏技术方面的专业人才，在人工智能商业化方面，与技术专家共享技术可以帮助大学解决这个问题。 为研究提供低成本计算能力，对于研究人工智能潜在应用的研究机构来说，最主要的成本在于开发高性能计算能力。降低获取这一计算能力的成本和损失，将有助于使英国政府通过人工智能研究委员会获得的投资回报最大化，确保资金的使用尽可能有效。在竞争日益激烈的国际研究环境中，相对低成本的计算能力，也将确保英国仍是全球领先研究人员立足之地的一个吸引力点，并鼓励英国机构与海外专业技术中心之间进行合作。 对公共部门高性能计算能力的额外投资将是受欢迎的，但降低计算能力的价格并不一定会减少额外的公共资金成本。或许还会有机会将各机构的需求聚合在一起，从而最大限度地利用它们与商业供应商的议价能力。英国有机会通过一家领先的机构来管理高性能计算需求机构，以更低的成本获得产能。 集体行动还可以改善对英国研究部门未来能力的规划。 艾伦·图灵研究所、工程与物理科学研究理事会（EPSRC）、科学技术设施理事会（简称 STFC）和联合信息系统委员会（JISC）应该协同工作，协调对人工智能研究的计算能力的需求，并为英国研究团体进行争取。
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  • 《英国人群中临床诊断的翼状胬肉中共存肿瘤的患病率》
    • 来源专题：重大疾病防治
    • 编译者：蒋君
    • 发布时间：2023-06-05
    • 眼表鳞状瘤变 （OSSN） 和翼状胬有共同的危险因素，仅在少数病例中共存。报告以翼状胬肉形式送去进行组织病理学分析的标本中OSSN的发生率在0%至近10%之间，其中紫外光暴露水平高的国家报告的发生率最高。由于欧洲人群中缺乏数据，本研究的目的是报告临床怀疑翼状胬肉标本中共存OSSN或其他肿瘤性疾病的患病率，这些标本被送往英国伦敦的眼科病理学专科服务机构。 我们对 1997 年至 2021 年间以疑似“翼状胬肉”提交的切除组织患者的连续组织病理学记录进行了回顾性综述。 在24年的时间里，总共收到了2061例翼状胬肉标本，这些标本中肿瘤的患病率为0.6%(n?=?12)。在详细回顾这些患者的医疗记录后，有一半(n?=?6)有术前临床怀疑可能的OSSN。在那些术前没有临床怀疑的病例中，有一例被诊断为结膜浸润性鳞癌。 在这项研究中，意外诊断的比率低得令人放心。这些结果可能挑战公认的教条，并影响未来对提交非可疑翼状胬肉进行组织病理学分析的适应症的指导。
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