《谁能成为人工智能领域领军者?中国进取 美国沉默》

  • 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:2018-02-26
  • 美媒称,中国于2017年7月公布了一项计划,希望成为人工智能领域的全球领军者,到2030年时创造一个价值1500亿美元(约合9500亿元人民币)的产业。

    据美国《纽约时报》网站2月13日报道,对于美国从事人工智能的技术专家来说,这份英文版长达28页的文件,是对美国未来数十年中可能是最重要的技术研究领域内领导地位的直接挑战。它概述了中国政府一项积极进取、不遗余力的计划,把发展人工智能当作中国的阿波罗11号登月任务——这项计划同样会激发民族自豪感,并引发决定大局的技术突破。

    新美国安全中心参与翻译这份宣言并关注中国人工智能发展的副研究员埃尔萨·卡尼亚说:“值得注意的是,人工智能已经成了中国领导层的重中之重,且各项事务已迅速启动。”

    报道称,中国拥抱人工智能之际,正值科技发展的关键时刻,美国长期占据的领先地位已开始缩小。

    在数十年时间里,人工智能与其说是科学,不如说是幻想。然而,过去几年,巨大的进步促使硅谷、底特律以及中国的一些巨头都豪掷数十亿美元,投资能够与人对话的一切产品,从自动驾驶汽车到家用电器。

    报道称,随着伦理学者讨论应该给予能够独立思考的武器多少自主权,人工智能也成了国防政策的重要组成部分。

    亚马逊和谷歌等美国公司在将人工智能概念转化为真实产品方面做得比其他任何公司都多。但由于担心特朗普政府将限制移民到美国的工程师的数量等因素,人工智能的很多关键性研究正在向其他国家转移,包括北京、多伦多和伦敦等科技热点城市。

    报道称,对中国日益繁荣的科技界来说,推动实现该行业的下一件大事(“下一件大事”是硅谷的口头禅)正成为一种诱人的可能性。

    报道认为,凭借庞大的市场规模和快速实验,中国将成为人工智能强国之一,甚至是最强大的人工智能大国。

    人工智能成为中国科技专家关注的焦点已经有一段时间了。中国在“深度学习”领域发表的研究论文数量超过了美国,深度学习可以让机器通过分析大量数据来进行学习,是推动人工智能崛起的关键技术之一。

    尚不清楚中国目前在这方面的整体支出是多少。但中国的一个省政府曾承诺在人工智能方面投资50亿美元,北京政府已承诺向该市的一个人工智能开发园区投入20亿美元。韩国向这方面拨款近10亿美元。加拿大是该领域许多顶尖研究人员的所在地,它承诺投资1.25亿美元,部分用于吸引其他国家的新人才。

    报道称,很难估量美国政府目前的投资额到底是多少。美国情报高级研究计划署、美国国家标准与技术研究所和美国国家科学基金会等政府机构继续资助大学和私营部门的新研究。根据科技政策办公室的报告,2015年,联邦政府在这方面的支出约为10亿美元。特朗普政府表示,2017年的支出飙升至30亿美元。但本届政府表示,无法与2015年的统计进行可行的比较,因为它不确定奥巴马政府是如何计算的。

    “我们可能有些在政府内部行之有效的小型动议,但我们没有一个核心的国家战略,”杰克·克拉克曾任新闻记者,现负责监管由特斯拉首席执行官埃隆·马斯克参与创立的人工智能实验室OpenAI的政策工作,他说。“令人困惑的是,我们所拥有的技术有着如此显而易见的力量和价值,我们却得不到全力支持,包括资金支持。”

    据美国科学促进会的一份报告显示,特朗普政府2018年的预算将在政府各部门内削减15%的科技研究资金。

    “他们正好是在往错误的方向走,”曾在奥巴马手下领导白宫科技政策办公室(OSTP)技术与创新部门的托马斯·哈利勒说。“鉴于中国已经将其列为战略重点,这就尤其令人担忧了。”

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  • 《美媒:中国将人工智能运用于医保领域 美国慢一拍》

    • 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:姜山
    • 发布时间:2018-02-06
    • 美媒称,亚马逊和另外两家美国巨头正在试图通过试验自己员工的医保范围来改变医保现状。按照中国的标准,它们落后了。 据美国《纽约时报》网站2月1日报道,中国的科技公司多年来一直把医保放在优先地位。在试验了在线医疗咨询和药物追踪系统后,它们现在专注于一个更先进的工具:人工智能(AI)。 报道称,这些公司的技术推进得到了政府的鼓励。北京已表示,它想在2030年前成为人工智能领域的领军者,并誓言要与美国在这一领域展开较量。尽管官员们强调在国防和无人驾驶汽车等领域使用人工智能,他们也积极推动它在医保领域的应用。 报道称,中国的科技巨头已经站在人工智能领域的前沿,它们的目标包括:创造能够提高医生效率的诊断工具。 伯恩斯坦研究公司的亚太医保分析师劳拉·尼尔森·卡尼表示:“公平地说,中国的科技公司都积极参与医疗保健领域,不像美国,有些公司积极,有些不积极,”。 卡尼说:“它们中很少有谁采取中国公司这么大的动作。” 报道称,对于中国的医生来说,人工智能的进步是变革性的。 北京协和医院的眼科医生于伟泓博士表示,过去,她常常要花两天时间分析病人的眼睛,仔细查看模糊的图像,与同事讨论她的发现,然后写报告。该医院目前正在试用的人工智能软件能极大加快她完成这些工作的速度。 她说:“现在,一分钟应该都不用。” 报道表示,据设在北京的行业咨询机构亿欧智库称,目前总共有130多家企业在利用人工智能提高中国医疗保健系统的效率。其中既有科技巨头,也有大量小创业公司。 报道称,中国的一家科技公司正在与东部省份浙江最好的医疗机构浙江省人民医院合作,开发自动识别早期肺癌的软件。 创立该公司的林晨曦说,他希望利用这项技术确保中国各地实现平等的医疗服务。 “在中国,医疗资源非常稀缺,而且分布不均,最好的资源集中在省会城市,”他说。“有了这个系统,如果能在乡镇医院使用,会大大改善就医体验。” 报道称,努力发现癌结节——四处移动的黑白斑点,看起来有点像罗夏测验——是一项艰苦的工作。浙江省人民医院放射科主任龚向阳把这个过程比作工厂,过度劳累可能会造成体力不支和出错。 “我们每天要看大量影像,”他说。“所以我们欢迎技术,如果它能减轻压力,同时提高效率的话。”
  • 《人工智能帮助新药研发》

    • 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:2018-12-03
    • 在古代,神农尝百草,这其实就是人工筛选药物的过程。 在现代,看过电影《我不是药神》的人也会知道,新药研发的成本是极高的。 在综艺节目《奇葩说》中,经济学家薛兆丰提到:每一款新药研发的周期大约是20年,平均每款新药的研发费用高达20亿美元。 所以,新药研发是一个高风险高回报的行业。 人工智能时代,情况有了很大的变化,人工智能可以对新药研发有很大的帮助。 药的分类 要理解人工智能对新药研发的帮助,首先需要对药物做一个大致的分类。从药物分子的大小来分,一般可以把药物分为二类。 1. 化学药 化学药的起效成分是单一、明确的化学小分子,分子量通常小于 1000 道尔顿(也就是1000个质子质量)。这种药可以通过实验室化学合成制备,其分子结构可以用紫外可见分光光度计,核磁共振与红外光谱仪等仪器鉴定。这种药物分子可以直接进入细胞产生药效。 著名的阿司匹林(aspirin)就是一种化学药,阿司匹林于1899年3月由德国化学家发明,可用于治疗感冒、发热、头痛等病症。再比如伟哥(viagra)是由美国辉瑞研制开发的一种口服治疗男性性功能障碍的药物,在音乐人李宗盛等人演唱的《最近比较烦》这首歌中,有这样一句“我梦见和饭岛爱一起晚餐, 梦中的餐厅灯光太昏暗, 我遍寻不着那蓝色的小药丸”,这个蓝色的小药丸就是伟哥 ,这也是一种化学药。 2. 生物药 生物药一般是抗体、蛋白(多肽)、核酸类药物,分子量通常远大于1000 道尔顿。所以生物药是大分子药。 比如治疗糖尿病的人工胰岛素就是一种生物药。1958年,中国科学院在王应睐、曹天钦、邹承鲁、钮经义、沈昭文等先生的带领下,正式启动人工合成胰岛素项目,1966年取得巨大成功。我国人工合成的胰岛素其实就是一种人工合成的蛋白质分子,这是一种生物药。 对于人工智能新药研发来说,多数情况下比较适合处理化学药,对于大分子生物药的研发,目前的人工智能技术还有点力不从心。 新药研发与药物靶点 要理解新药研发,我们还要看一下为什么一个人会生病——因为药物是用来治病的。从分子生物学的角度来说,有的病情是由于分子的表达缺失引起的,比如胰岛素降低引起糖尿病;也有的病情是因为分子的表达过强引起的,比如组胺过高引起过敏。 那么,人为什么会生病呢?因为身体是由细胞组成的,细胞是由化学小分子和生物大分子共同组成,它们并不是简单地拼凑在一起,而是相互级联作用构成一个复杂庞大的网络,不同的生理功能可以看成这个巨大网络中一条条串联的线路。 我们身体的疾病,除了外科损伤之外,多数是这个网络上某个线路发生了异常,这就好像某条交通线发生了堵塞一样。吃药的目的就是打开这个拥堵点。这个拥堵点也就是药物分子需要作用的“靶点”。 在分子生物学出现之前,没有药物靶点这个概念。在那个时候,无论是全球各地的草药,还是偶然发现的青霉素,都是根据经验、猜测或者迷信来揣度人体的发病原因。中药就是其中一个例子,一般中药有副作用,这就是因为中药不是根据分子生物学设计出来的,所以它的靶点很散乱,相当于是用散弹枪去打靶,而现代西药则好像是用狙击枪去打靶。 因此,人体内的所有分子都可能成为潜在的靶点,这些分子有可能在细胞膜上,或者在细胞质里,有些可能在细胞核里;这些分子也可能在血液里,或者在大脑中——不同分子的特点不同。比如抗体等生物大分子只能与体液和细胞膜上的分子结合,而化学小分子则更容易穿透细胞膜甚至进入细胞核发挥作用。不同药物进入体内的方式是不同的,一个好的药物需要保证它们不要在进入体内的途中损失掉(比如被胃液的酸性腐蚀等等)。而且药物的设计必须有很好的靶向性,比如有的药需要进入大脑,那么就需要穿过血脑屏障;有的药为了不影响婴儿,则希望它不要透过母婴屏障。最好的药物设计的标准是:设计出来的药只与想治疗的器官和分子发挥作用,而不产生其他的副作用。但是,由于生物功能是一条线路,这个线路上可能不止一个分子有成为靶点的潜力,因此要找到最关键的靶点才会最有效果。但事情没有那么简单,在生物体中,同样一个分子可能是多功能的,如果抑制了这个分子,可能就会引起其他正常功能的损伤,这就是产生副作用,有些副作用还很严重,因此,要选择非常干净特异的分子作为药物靶点。 药物靶点这个概念是分子生物学发展的产物,尤其是基因测序技术发展起来之后才有的新概念。通过研究找到真正作用的原因(分子机理),可以为药物研发提供了新的原理。 人工智能帮助新药研发 人工智能是需要有大数据作为原料的,而新药研发领域其实是一个大数据非常丰富的宝库,因此这为人工智能提供了用武之地。比如1959年《药物化学》杂志创刊至今,至少发表了45万种化合物作为药物的研究对象,这是一个巨大的数据库,对于这样的大数据,人工智能可以发挥它的独特作用。 不久前,《科学美国人》与世界经济论坛发布了2018年十大新兴技术,人工智能辅助化学分子设计——机器学习算法加速新药研发就是其中之一。 目前,在全球有至少100家企业正在探索新药研发的人工智能方法,在国外,葛兰素史克、默克、强生与赛诺菲公司都已经布局人工智能新药研发。在中国,也涌现了深度智耀、零氪科技与晶泰科技等人工智能新药研发企业,药明康德也战略投资了美国的一家人工智能新药研发公司。 对于化学分子的设计而言,以前的设计是通过人员对分子各种侧链和基团化学性质的经验,人工设计药物。这个过程就跟程序员写程序一样,有的人有天分,写一个程序就能成功运行,有的人没天分,设计了许多也没有好用的。因此,在当时就有很多人说,药物的化学设计是一种艺术,甚至是一种玄学。 现在,则可以用机器来学习药物和药物靶点的结合特点,从而让机器来进行药物设计,这也能大大提高成功设计的概率。人工智能通过计算机模拟,可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。 人工智能可以应用在药物开发的不同环节,包括虚拟筛选苗头化合物、新药合成路线设计、药物有效性及安全性预测、药物分子设计等。为什么人工智能提高新药研发的效率呢?因为人工智能有很强大的发现关系的能力,还有很强大的计算能力。在发现关系方面,人工智能可以发现药物与疾病的连接关系,也能发现疾病与基因的连接关系。在计算能力方面,人工智能可以对候选的化合物进行筛选,更快筛选出具有较高活性的化合物,为后期临床实验做准备。人工智能在化合物合成与筛选方面可以比传统手段阶段40%的时间,每年为药企节约上百亿的筛选化合物的成本。 人工智能技术的出现,为中国在新药研发的国际竞争中实现弯道超车提供了一定的可能性。