英國政府：打造世界AI強國的18個建議（附報告下載）
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英國政府發佈報告《在英國發展人工智慧》對當前人工智慧的應用、市場和政策進行了分析並對未來發展提出建議。
英國政府網站上10月15日發佈了報告《在英國發展人工智慧》，
據瞭解，這份報告由南安普敦大學電腦科學教授Dame Wendy Hall和BenevolentTech首席執行官Jérôme Pesenti共同完成。
後臺回復關鍵字1015，下載中文版《在英國發展人工智慧》報告全文。
Hall認為，AI有潛力顯著改善醫療保健，無人駕駛汽車，提高生產力，並為英國釋放6300億英鎊的經濟活力。
英國的AI發展其實一直走在世界前列，誕生了以DeepMind為代表的世界頂級AI創業公司。在下文中，你將瞭解到：
除了DeepMind以外，英國還有哪些不容忽視的AI創業企業，他們又都被哪些巨頭攬入旗下？
未來，英國的人工智慧發展與阿蘭·圖靈將有著更加密不可分的關係，為什麼？
英國在AI上的發展目標是成為世界AI的絕對領導者，
在英國政策制定者眼中，美國和中國，甚至全球的人工智慧發展狀況是怎麼樣的？
到2035年，AI可以為英國經濟增加額外8140億美元（約合6300億英鎊）收入
增加人工智慧（AI）的使用可以為英國帶來巨大的社會和經濟效益。使用AI，電腦可以用比人類更高的精度和速度對資訊進行分析和學習。
AI可以理解為一種軟體，通過更好地使用資訊來制定或提出更準確的決策，將其集成到現有流程中，改進它們，擴展它們並降低成本。據估計，到2035年，AI可以為英國經濟增加額外8140億美元（約合6300億英鎊）收入，將GVA年增長率從2.5%增加到3.9％。我們的願景是讓英國成為世界上AI商業發展和部署最好的地方，
英國電腦科學先鋒阿蘭·圖靈（Alan Turing）因為推動AI的發展而受到了廣泛的尊敬。雖然其他國家和國際公司也都正在大力投資AI，但至少目前，英國仍被視為AI專業知識聚集地之一。該報告建議，
報告認為，應該結合幾大關鍵因素來提升未來幾年AI的能力，特別是：
1. 新的和更大的資料量
2. 提供具有特定高水準技能的專家
3. 提供越來越強大的計算能力
現在，提升機器性能的障礙正在大幅下降，並將持續下降。為了繼續開發和應用人工智慧，英國將需要增加更廣泛的行業資料訪問的便利性。
本報告建議：
1. 提升資料信任，提高資訊共用資料的易用性
2. 使更多的研究資料可讀
3. 支援文本和資料採擷作為研究的標準和必要工具
要發展人工智慧，技術嫺熟的專家是必須的，但是現在人才短缺非常嚴重。為了開發更多的AI，英國將需要更多具備深厚的AI專業知識的勞動力，同時更多地推動較低水準的技能與AI的合作。
本報告建議：
1. 設立業界資助的大學AI碩士課程
2. 通過市場研究來設立AI課程，滿足雇主的需求
3. 在英國領先的大學中設立超過200個AI博士學位，吸引擁有不同背景的世界各地的候選人
4. 發展線上AI課程和持續的專業培訓
5. 增加AI工作人員中的多樣性
6. 設立國際AI研究獎學金計畫
英國在關鍵的人工智慧研究方面有卓越的記錄。未來英國人工智慧能力的增長將涉及到在不同應用領域對AI的更多研究，以及合作研究的能力。
本報告建議：
1. 阿蘭圖靈研究所應成為國家人工智力與資料科學研究所
2. 大學應促進智慧財產權轉讓的標準化
3. 通過合作和協商提升人工智慧研究的計算能力
日益增長的人工智慧意味著，通過更好地瞭解人工智慧可以做什麼以及可以在哪些地方應用能夠增加需求和供應。
本報告建議：
1. 設立AI委員會，來促進行業內的增長與合作
2. 設立指導綱要，用戶如何解釋人工智慧的決策和流程
3. 支持出口和對外投資
4. 設立指導綱要，推動成功應用人工智慧和行業發展
5. 設立專門的專案，以支持公共部門使用AI
6. 資助公共組織所舉辦的圍繞資料的挑戰賽
我們的研究表明，在這些領域的行動可以改善英國AI的增長。本報告全面列出了18項建議，其中描述了政府，行業和學術界應如何共同努力，使英國成為世界知名的AI領導者。
AI 為什麼重要？ 技術已經成熟到可以廣泛應用的程度
AI很重要，因為它能帶來重要的經濟和社會效益。AI對提高現有產業的生產率——這是英國經濟的迫切需求，以及創造全新的產品和服務有著巨大的潛力。
據估計，到2024年，全球人工智慧解決方案市場的價值可能超過300億美元，AI為某些行業提高了30%的生產率，並節省了高達25%的成本。在另一項估計中，“2030年AI將為全球經濟貢獻高達15.7萬億美元，超過中國和印度目前的產值之和。”其中，6.6萬億美元可能來自於生產率的提高，而9.1萬億美元可能來自消費方面的影響。”
總體的估計是勢不可擋的，所以關注AI在主要商業領域的作用是非常重要的。以下摘錄自普華永道的報告中“AI在醫療領域的短期、中期和長期潛力”的部分（同樣的報告也涵蓋了汽車；金融服務；運輸和物流；技術、通信和娛樂；零售；能源和製造業)。
在不同行業中，AI的應用、時間框架、收益和障礙都會有所不同，這使得它們難以概括，也難以在整個經濟體中提出令人確信的預測。但很明顯，AI被廣泛認為有巨大的潛力來改善許多行業的運作。
一個例子：醫療
3個最具AI潛力的領域：
診斷支援，例如從患者健康資料或與相似患者進行比較中發現微小變化。
潛在的大流行病的早期發現和追蹤疾病發生率，以幫助預防和控制疾病傳播。
影像診斷（放射學、病理學）。
患者利益：在短期和中期，實現更快、更準確的診斷和更個性化的治療，這將為智慧植入（intelligent implants）等領域取得更長期的突破鋪平道路。最終的好處是健康改善和挽救生命。
節省時間：更有效的預防措施有助於減少疾病發生和住院的風險。反過來，更快的檢測和診斷將允許更早進行干預。
時間框架
當前潛力：醫療保險和更智慧的時間安排（例如，門診預約和手術）；
中期潛力：資料驅動的診斷和虛擬藥物開發；
長期潛力：機器人醫生進行診斷和治療。
需要克服的障礙：有必要解決人們對隱私保護和對敏感健康資料保護的擔憂。人類生物學的複雜性，以及對進一步技術發展的需要，也意味著一些較高級的應用程式可能需要時間才能實現它們的潛力，並獲得患者、醫療保健提供者和監管機構的認可。
高潛力用例：以AI為基礎的診斷使用患者的個人病歷作為基準，在此基礎上，小偏差標誌著可能的健康狀況需要進一步的調查和治療。AI最初可能會被作為人類醫生的輔助而非替代。它將增強醫生的診斷能力，但在這個過程也為AI不斷學習和提高提供了有價值的見解。人類醫生和AI診斷技術之間的持續互動將增強系統的準確性，並且隨著時間的推移，能夠提供足夠的信心，讓人類將任務完全委託給AI系統進行自主操作。
為什麼AI在英國、在當前很重要？
在英國，提高AI能力的行動——尤其是資料和技能——在當前是至關重要的，因為早期的領導者(企業和國家)能夠在建設和使用AI方面取得重要而持久的優勢。
AI之所以對於英國來說重要，是因為（目前）英國是AI領域領先的國家之一。這種優勢可以建立在成功的基礎上，否則可能失去優勢。英國以外的行業正在開始應用AI，英國的工業將面臨競爭。
在AI發展的歷史上，英國也有獨特的地位。在過去，公眾的支持非常有效地使英國在AI方面取得進展。
AI在當前之所以重要，是因為技術已經成熟到可以廣泛應用的程度。儘管AI技術已經發展了幾十年，在一些消費者服務中使用了好幾年，但是過去5年裡，對AI的空前的關注和投資使得新發現和新進展的速度非常快。
最近的AI性能的改進是由以下因素驅動的：越來越強大並且成本可承擔的計算能力；新的、更大的資料量；新演算法和應用程式。
當下全球AI使用情況、市場概況：更多的DeepMind正在浮出水準
報告認為，當下AI發展的基礎要素有三個：文本的數位化、硬體和資料。
AI為已經存在的數位技術增加了新的功能，它是垂直數位技術領域中數位化演進的下一階段。英國AI正在英國現有技術能力的基礎上發展，相對國際標準來說較強。數字科技部門的營業額2015年估計為1700億英鎊，比前五年增長了22％。英國現在擁有164萬個數位技術職位，而2011至2015年間，這個就業市場的增長速度是非數位化工作的兩倍。
國際上，一般通過持續和有競爭力地提高硬體能力和可用性來促進AI的開發和使用。中央處理單元（CPU）是伺服器，平板電腦，電腦和手機中解釋和執行命令的標準。最近，通過使用圖形處理單元來增強機器學習和深度學習的發展，圖形處理單元能夠同時進行許多計算，或者同時加速訓練過程。 Google已經開發了用於機器學習的定制晶片的Tensor處理單元（TPU），並宣佈計畫進一步提高晶片功能。據報蘋果正在開發設備上的AI專用晶片。由於這種持續而有競爭力的發展，使用高性能計算的成本大幅下降，並持續下降，使其可用於越來越多的用戶。市場領導者宣佈的計畫和專家分析師的報告表明，這一趨勢將會持續下去。
自2000年以來，全球資料量呈指數級增長，大部分來自互聯網和移動個人設備。並行技術，包括物聯網也促成了生成資料量的強勁上升曲線。這個預計趨勢將持續。思科估計，全球移動資料流程量從2016年到2021年將會增加7倍。分析預測，在2015年至2020年間，資料可能使英國經濟受益高達2410億英鎊。越來越多的資料流程還使得AI更加必要：一些行業的資料流程現在非常大，只有AI才有能力處理這些數量的資料和其複雜性。
在一個包含了使用AI技術的大型公司、中小型AI服務提供者和AI專家組成的生態系統中，英國的一些AI公司被認為是是世界上最具有創新性的公司。人才和投資上的競爭是全球性的，所以，在國際化的語境中審視英國的人工智慧活動是有意義的。
在英國，所有活躍的科技巨頭都在開發和使用AI。 一些創業公司已經被這些大公司所收購，而且未來可能還會有更多。 巨頭使用各種方法來建立專業知識，例如：“公司已經採用並購方式來招攬頂尖人才，這種做法被稱為“收購式招聘”，通常每個人才的工資能達到500萬美元到1000萬美元。
IBM和Microsoft為業務客戶提供一系列的AI服務（預測分析，電腦視覺，語言，客戶服務，新聞發現，物聯網應用管理）和關鍵目標領域（金融服務，健康）。預計有200多家初創公司和中小企業在英國開發AI產品，以解決具體領域行業問題和主要挑戰（個人健康領域的Your.MD ，網路安全的Darktrace）。技術部門以外的大型老牌公司正在使用人工智慧來提高效率運營和服務（Ocado，GE）。公共部門組織，例如HMRC，也在使用（或探索使用）AI優化服務。
英國AI創業公司圖景
英國培育一批非常具有創新力的AI公司，新公司的誕生頻率也非常快。根據2017年的 Coadec 報告，“過去36個月，英國幾乎每星期就有一家新的AI創業公司成立”。2016年12月，一項研究估計，英國有226家獨立的早期AI公司。有些公司給自己的標籤是AI專業公司（Swiftkey，DeepMind和Ravn）。
其中一些公司已經被收購，現在已經在更大的全球企業中運營。例如Google / Alphabet中的DeepMind。一些英國AI公司專注于單一部門。一些公司正在努力與NHS合作，應對關鍵挑戰。
在英國，TechCity估計，AI在2016年獲得了數位技術投資的3％，這一數字還在不斷上升。它似乎是數字行業增長最快的領域之一。 Startupbootcamp是位於倫敦的金融服務公司，專注創業加速，其中10分之一的應用旨在探索AI技術。然而，Coadec指出，在10個英國AI公司中只有1個處於資本後期“成長”階段，這一數字在美國是五分之一。
如上所述，位於美國全球性科技公司對英國AI公司進行了大量高價值收購。2012年的Evi；2014年的DeepMind；2015年的VocalIQ；2016年的SwiftKey和Magic Pony。
英國AI發展機制
在UK已經有一套支持AI（包括學術研究和商業）的機制。
學術研究基金 - 工程與物理科學研究理事會（- Engineering and Physical Sciences Research Council，EPSRC）：AI是EPSRC的優先事項，目前EPSRC支持143項相關研究資助，其主要目標之一是提供智慧技術和系統。EPSRC認為，涉及社會科學家的多學科研究將使AI工具和技術能夠被公眾接受，可使用並符合倫理道德。
英國在2011年至2015年間，發表的AI學術論文數量排在全球第4，前三名依次是中國、美國和日本。其中，中國在同期發表論文41,000篇。
資料科學研究 - 阿蘭圖靈研究所（Alan Turing Instituts）：阿蘭圖靈研究所是英國國家資料科學研究所，總部設在大英圖書館。劍橋大學，愛丁堡大學，牛津大學，倫敦大學學院和華威大學這5所大學聯合EPSRC于2015年創立了該學院，總共投資了4200萬英鎊。
阿蘭圖靈研究所彙集了數學，統計學，電腦科學，社會科學和資料倫理學，軟體工程，機器學習和人工智慧等方面的研究人員，在資料科學領域開展世界一流的研究。該研究所將其研究應用于現實世界的問題，與行業，政府和協力廠商合作夥伴合作。研究的核心領域包括國防和安全（GCHQ等政府機構），健康與福祉（與一系列合作夥伴合作），計算技術（英特爾）財務（與滙豐銀行）和智慧城市。研究所職能的進一步核心領域是培養下一代資料科學家，塑造圍繞資料的公眾對話及其對科學，社會，經濟和生活方式的強大影響。
圖靈資料研究組（Turing Data Study Group）：阿蘭圖靈研究所定期舉辦資料研究組會議，研究所的研究人員會就最重要的公共和私人資料科學問題進行討論和研究。參與學者能夠在現實世界的行業問題和資料集上進行工作，行業參與者將受益於對問題的深入實踐研究，並在流程結束時採用可行的業務解決方案。迄今參與的公司包括西門子，殼牌，英國國家電網，國防和安全技術實驗室，塔塔鋼鐵和湯森路透。
類似組織/機構/專案還有很多，例如：
開放資料研究所（ODI）：獨立的非營利、非黨派的公司，總部設在倫敦，與國際接軌，彙聚圍繞特定行業的商業和非商業組織及政府資料科學挑戰。
英國國家資料創新中心（National Innovation Centre for Data）：位於紐卡斯爾，彙集業界、公共部門和世界領先的學者，開發利用數位資料爆炸所帶來的機遇所需的技能，理念和資源。
皇家統計學會（RSS）資料科學部門：最近成立，包括來自商業，工業，政府和學術界的代表。
Digital Catapult：支援數位研發商業化的一家先進數位技術的技術和創新中心，旨在加速進入新的數位市場，開展應用研究和開發，以確定新興技術的新應用。 AI是其四個關鍵技術層面之一。
行業代表 - TechUK：技術行業代表機構TechUK認為，AI是英國經濟和社會變革的重要推動力量，他們致力於推動社會更好地瞭解AI帶來的利益和挑戰。今年4月，TechUK彙集了產學研代表，討論在Fintech實現AI潛力的風險，挑戰和障礙，以及如何克服這些風險。在5月份，TechUK主持了與IBM，劍橋大學和DeepMind醫療保健部門研究人員一起參與的AI應用的討論。他們還在5月舉辦了一個活動周，宣傳AI能為社會提供更多機會和福利，包括提高生產率和經濟增長。
NMI：英國電子系統與技術行業機構，目前正在為TechWorks技術支援“UK Deep Tech”。
Leverhulme智力未來中心：旨在建立“一個跨學科的研究人員社區，與技術人員和政策世界保持密切聯繫，並建立明確的實際目標：共同努力，確保人類充分利用AI創造的機會在未來幾十年發展”。
全黨議員人工智慧專家組（All-Party Parliamentary Group）：旨在探討人機界面等AI和機器學習應用的影響和意義，提高議員和其他決策者對AI的瞭解和參與度。
Tech City UK：支援英國數位科技生態系統的發展，通過建立擴大規模創業企業管道，創造更多的晚期創業公司，並在英國全國創造就業機會。
國際活動：英國和其他國家通常被認為落後於美國和中國
全球投資
投資增長過快，以致無法確定地跟蹤，但有跡象表明，全球行業可能會看到AI潛在的未來的價值。
2015年，專注于AI應用領域的創業公司共獲得24億美元的風險投資，2016年上半年獲得超過15億美元的投資。政府專案和現有的技術公司增加了數十億美元。主要的參與者不僅從大學招聘人才，他們甚至在招聘整個大學：亞馬遜、穀歌和微軟已經開始為教授職位提供資金，並直接獲取大學研究人員的支援，以尋求競爭優勢。
麥肯錫的報告也看到了近期投資的大幅增長：“處於數位化前沿的公司——互聯網公司以及穀歌、百度等“數位土著”（digital natives）公司——正向AI領域押注巨額資金。我們估計2016年有200億到300億美元的資金被投入到AI領域，其中包括一些主要並購活動。私人投資者也正在加入進來。我們估計，在2016年，風險投資者在AI領域投資了40億到50億美元，而私募股權公司投資了10億到30億美元。這是2013年的3倍多。另外10億美元的投資來自撥款和種子資金。”
IDC預測，2017年全球認知和人工智慧系統收益將達到125億美元，比2016年增長59.3%，而投資項目將在2020年實現超過460億美元的收益。
國際比較
在AI投資和活動規模方面，英國和其他國家通常被認為是落後於美國和中國的。在全球交易份額方面，英國仍然遠遠落後於美國，2016年62%的投資交易預計將流向美國的初創公司，只有6.5%的投資會流向英國的創業公司。2010年至2016年，AI公司的全球風投基金中，只有5%的投資流向了英國企業(見下表)。更多的英國投資似乎在早期階段，英國AI公司中有四分之三的公司在尋求種子或天使投資，而美國公司中尋求種子或天使投資的占二分之一。英國10家AI公司中只有1家尋求成長資本，相比之下，美國的這一數字是五分之一。
2010-2016年，國際競爭中AI風險投資的分佈：
各國政府對人工智慧的支援
其他領先的數字經濟體也在採取行動，以提高它們國家的AI能力和市場份額。如果我們要與全球競爭對手給予他們的AI部門的支援相匹配，英國也需要提高投資水準。以下只是其他一些主要國家政府採取行動的例子。
法國：法國在2017年3月發佈人工智慧戰略。關鍵建議包括：建立戰略委員會來實施戰略建議；提出一個發現、吸引和留住AI人才的計畫；資助一個互惠的研究基礎設施；創建一個公私合作的聯盟或創立一個人工智慧中心；確保人工智慧是公共機構所有創新的優先事項；在5年內投資10家初創公司2500萬歐元（2000萬英鎊）。
新加坡：國家研究基金會（NRF）正在向一項新的國家計畫投資1.5億新元（8500萬美元），以提高新加坡未來5年的AI能力。
美國：2015年，美國政府投資了11億美元（8.5億英鎊）用於AI系統的非保密研發，2016年的投入估計為12億美元（9.5億英鎊）。據報導，美國國家科學基金會的資訊和情報系統部門以及與美國國防部研究計畫局有關的人工智慧項目，在過去15年裡每年大約有3億至4億美元（2.5億-3億美元）經費。2016年白宮發佈包括國家人工智慧研究和發展戰略計畫的報告。
韓國：政府宣佈將在未來5年內投資1萬億韓元(7億英鎊)用於AI研究，AI的年度投資增加了55%。
德國：人工智慧研究中心(DFKI)成立於1988年，年預算為4100萬美元。它是世界上最大的AI實驗室之一，擁有近500名研究人員。
加拿大：政府為支援AI研究和人才的泛加拿大(Pan-Canadian )人工智慧戰略提供資金。該基金總額為1.75億加元(1億英鎊)，旨在吸引並留住加拿大頂級學術人才。
中國：據報導，到2018年，中國將創造一個150億美元的AI市場，並推出了一項全面的人工智慧戰略。
18點建議
文章的後三個小節可以歸納為對AI發展的18個建議：
關於資料的建議
1. 推動擁有資料的機構和尋找資料來發展AI的機構之間的合作和共用。政府和行業應該成立相關專案，來發展資料信任。
2. 為了提升開發人工智慧系統的資料可用性，政府應確保由公共資助的研究應該以機器可讀的格式發佈基礎資料，並提供明確的權利資訊，並盡可能開放。
3. 為了支援文本和資料採擷作為研究的標準和必要工具，英國應該規定一種預設規則：對於已發表的研究，閱讀權也是挖掘資料的權利，在那裡不會產生替代原創作品的替代品。在評估如何支援文本和資料採擷時，政府應該提到AI的潛在資料用途。
關於提高技能的建議
4. 政府、產 業界和學術界必須充分利用AI的價值和多元化的重要性，並應該共同努力打破成見，擴大參與。
5. 工業界應該贊助主要的學生項目，幫助學生在AI領域攻讀碩士課程，第一批學生人數為300人。
6. 大學應該與雇主和學生一起探討AI碩士學位畢業生的潛在需求。
7. 政府和大學應該至少在領先的大學設立200個專門的博士學位名額。隨著英國教育和吸引更多的學術人才，這個數字應該會持續增長。
8. 大學應該鼓勵發展AI MOOC和線上持續專業發展課程，為那些有STEM資格的人提供更多專業知識。
9. 英國人工智慧協會的國際獎學金專案應該與艾倫·圖靈研究所合作：圖靈人工智慧獎學金。這應該由一個專門的基金支持，以確定和吸引最優秀的人才，並確保英國對來自世界各地的所有合格的專家開放。
有關增強英國AI研究的建議
10. 艾倫圖靈研究所應該成為國家人工智慧和資料科學研究所，真正成為國家級的，並擴展到目前的五所大學，其中一個關鍵的目標是把它的中心任務集中在人工智慧。
11. 大學應該使用清晰的、可訪問的以及可能的公共政策和實踐來授權智慧財產權和創建公司
12. 艾倫圖靈研究所、工程與物理科學研究委員會（EPSRC）、科學技術設施理事會（STFC）和聯合資訊系統委員會（JISC）應共同努力，協調對AI研究的計算能力的需求，並為英國研究團體進行協商。
關於支持AI應用的建議
13. 政府應該與行業和專家合作，建立一個英國人工智慧委員會（UK AI Council），幫助協調和發展英國的AI應用。
14. 資訊專員辦公室和艾倫圖靈研究所應該制定一個框架來解釋AI提供的程式、服務和決策，以提高透明度和問責制。
15. 國際貿易部門應擴大其目前對AI業務的支持計畫。
16. TechUK應該與英國皇家工程學院、Digital Catapult和工業領域的關鍵參與者合作，為在英國經濟中成功利用AI的機遇和挑戰提供實用的指導。
17. 政府，利用政府數位服務的專業知識、資料科學夥伴關係以及其他部門的資料工作專家，應該制定一項行動計畫，為公共部門做好準備，並推廣應用AI改善公民運作和服務的最佳實踐。
18. 政府應確保產業戰略挑戰基金（ISCF）和小型企業研究計畫（SBRI）面臨的挑戰，旨在吸引和支持AI在整個有挑戰性的領域的應用。
微信公眾號“THU資料派”後臺回復關鍵字1015，下載中文版《在英國發展人工智慧》報告全文。
本報告建議：
1. 提升資料信任，提高資訊共用資料的易用性
2. 使更多的研究資料可讀
3. 支援文本和資料採擷作為研究的標準和必要工具
要發展人工智慧，技術嫺熟的專家是必須的，但是現在人才短缺非常嚴重。為了開發更多的AI，英國將需要更多具備深厚的AI專業知識的勞動力，同時更多地推動較低水準的技能與AI的合作。
本報告建議：
1. 設立業界資助的大學AI碩士課程
2. 通過市場研究來設立AI課程，滿足雇主的需求
3. 在英國領先的大學中設立超過200個AI博士學位，吸引擁有不同背景的世界各地的候選人
4. 發展線上AI課程和持續的專業培訓
5. 增加AI工作人員中的多樣性
6. 設立國際AI研究獎學金計畫
英國在關鍵的人工智慧研究方面有卓越的記錄。未來英國人工智慧能力的增長將涉及到在不同應用領域對AI的更多研究，以及合作研究的能力。
本報告建議：
1. 阿蘭圖靈研究所應成為國家人工智力與資料科學研究所
2. 大學應促進智慧財產權轉讓的標準化
3. 通過合作和協商提升人工智慧研究的計算能力
日益增長的人工智慧意味著，通過更好地瞭解人工智慧可以做什麼以及可以在哪些地方應用能夠增加需求和供應。
本報告建議：
1. 設立AI委員會，來促進行業內的增長與合作
2. 設立指導綱要，用戶如何解釋人工智慧的決策和流程
3. 支持出口和對外投資
4. 設立指導綱要，推動成功應用人工智慧和行業發展
5. 設立專門的專案，以支持公共部門使用AI
6. 資助公共組織所舉辦的圍繞資料的挑戰賽
我們的研究表明，在這些領域的行動可以改善英國AI的增長。本報告全面列出了18項建議，其中描述了政府，行業和學術界應如何共同努力，使英國成為世界知名的AI領導者。
AI 為什麼重要？ 技術已經成熟到可以廣泛應用的程度
AI很重要，因為它能帶來重要的經濟和社會效益。AI對提高現有產業的生產率——這是英國經濟的迫切需求，以及創造全新的產品和服務有著巨大的潛力。
據估計，到2024年，全球人工智慧解決方案市場的價值可能超過300億美元，AI為某些行業提高了30%的生產率，並節省了高達25%的成本。在另一項估計中，“2030年AI將為全球經濟貢獻高達15.7萬億美元，超過中國和印度目前的產值之和。”其中，6.6萬億美元可能來自於生產率的提高，而9.1萬億美元可能來自消費方面的影響。”
總體的估計是勢不可擋的，所以關注AI在主要商業領域的作用是非常重要的。以下摘錄自普華永道的報告中“AI在醫療領域的短期、中期和長期潛力”的部分（同樣的報告也涵蓋了汽車；金融服務；運輸和物流；技術、通信和娛樂；零售；能源和製造業)。
在不同行業中，AI的應用、時間框架、收益和障礙都會有所不同，這使得它們難以概括，也難以在整個經濟體中提出令人確信的預測。但很明顯，AI被廣泛認為有巨大的潛力來改善許多行業的運作。
一個例子：醫療
3個最具AI潛力的領域：
診斷支援，例如從患者健康資料或與相似患者進行比較中發現微小變化。
潛在的大流行病的早期發現和追蹤疾病發生率，以幫助預防和控制疾病傳播。
影像診斷（放射學、病理學）。
患者利益：在短期和中期，實現更快、更準確的診斷和更個性化的治療，這將為智慧植入（intelligent implants）等領域取得更長期的突破鋪平道路。最終的好處是健康改善和挽救生命。
節省時間：更有效的預防措施有助於減少疾病發生和住院的風險。反過來，更快的檢測和診斷將允許更早進行干預。
時間框架
當前潛力：醫療保險和更智慧的時間安排（例如，門診預約和手術）；
中期潛力：資料驅動的診斷和虛擬藥物開發；
長期潛力：機器人醫生進行診斷和治療。
需要克服的障礙：有必要解決人們對隱私保護和對敏感健康資料保護的擔憂。人類生物學的複雜性，以及對進一步技術發展的需要，也意味著一些較高級的應用程式可能需要時間才能實現它們的潛力，並獲得患者、醫療保健提供者和監管機構的認可。
高潛力用例：以AI為基礎的診斷使用患者的個人病歷作為基準，在此基礎上，小偏差標誌著可能的健康狀況需要進一步的調查和治療。AI最初可能會被作為人類醫生的輔助而非替代。它將增強醫生的診斷能力，但在這個過程也為AI不斷學習和提高提供了有價值的見解。人類醫生和AI診斷技術之間的持續互動將增強系統的準確性，並且隨著時間的推移，能夠提供足夠的信心，讓人類將任務完全委託給AI系統進行自主操作。
為什麼AI在英國、在當前很重要？
在英國，提高AI能力的行動——尤其是資料和技能——在當前是至關重要的，因為早期的領導者(企業和國家)能夠在建設和使用AI方面取得重要而持久的優勢。
AI之所以對於英國來說重要，是因為（目前）英國是AI領域領先的國家之一。這種優勢可以建立在成功的基礎上，否則可能失去優勢。英國以外的行業正在開始應用AI，英國的工業將面臨競爭。
在AI發展的歷史上，英國也有獨特的地位。在過去，公眾的支持非常有效地使英國在AI方面取得進展。
AI在當前之所以重要，是因為技術已經成熟到可以廣泛應用的程度。儘管AI技術已經發展了幾十年，在一些消費者服務中使用了好幾年，但是過去5年裡，對AI的空前的關注和投資使得新發現和新進展的速度非常快。
最近的AI性能的改進是由以下因素驅動的：越來越強大並且成本可承擔的計算能力；新的、更大的資料量；新演算法和應用程式。
當下全球AI使用情況、市場概況：更多的DeepMind正在浮出水準
報告認為，當下AI發展的基礎要素有三個：文本的數位化、硬體和資料。
AI為已經存在的數位技術增加了新的功能，它是垂直數位技術領域中數位化演進的下一階段。英國AI正在英國現有技術能力的基礎上發展，相對國際標準來說較強。數字科技部門的營業額2015年估計為1700億英鎊，比前五年增長了22％。英國現在擁有164萬個數位技術職位，而2011至2015年間，這個就業市場的增長速度是非數位化工作的兩倍。
國際上，一般通過持續和有競爭力地提高硬體能力和可用性來促進AI的開發和使用。中央處理單元（CPU）是伺服器，平板電腦，電腦和手機中解釋和執行命令的標準。最近，通過使用圖形處理單元來增強機器學習和深度學習的發展，圖形處理單元能夠同時進行許多計算，或者同時加速訓練過程。 Google已經開發了用於機器學習的定制晶片的Tensor處理單元（TPU），並宣佈計畫進一步提高晶片功能。據報蘋果正在開發設備上的AI專用晶片。由於這種持續而有競爭力的發展，使用高性能計算的成本大幅下降，並持續下降，使其可用於越來越多的用戶。市場領導者宣佈的計畫和專家分析師的報告表明，這一趨勢將會持續下去。
自2000年以來，全球資料量呈指數級增長，大部分來自互聯網和移動個人設備。並行技術，包括物聯網也促成了生成資料量的強勁上升曲線。這個預計趨勢將持續。思科估計，全球移動資料流程量從2016年到2021年將會增加7倍。分析預測，在2015年至2020年間，資料可能使英國經濟受益高達2410億英鎊。越來越多的資料流程還使得AI更加必要：一些行業的資料流程現在非常大，只有AI才有能力處理這些數量的資料和其複雜性。
在一個包含了使用AI技術的大型公司、中小型AI服務提供者和AI專家組成的生態系統中，英國的一些AI公司被認為是是世界上最具有創新性的公司。人才和投資上的競爭是全球性的，所以，在國際化的語境中審視英國的人工智慧活動是有意義的。
在英國，所有活躍的科技巨頭都在開發和使用AI。 一些創業公司已經被這些大公司所收購，而且未來可能還會有更多。 巨頭使用各種方法來建立專業知識，例如：“公司已經採用並購方式來招攬頂尖人才，這種做法被稱為“收購式招聘”，通常每個人才的工資能達到500萬美元到1000萬美元。
IBM和Microsoft為業務客戶提供一系列的AI服務（預測分析，電腦視覺，語言，客戶服務，新聞發現，物聯網應用管理）和關鍵目標領域（金融服務，健康）。預計有200多家初創公司和中小企業在英國開發AI產品，以解決具體領域行業問題和主要挑戰（個人健康領域的Your.MD ，網路安全的Darktrace）。技術部門以外的大型老牌公司正在使用人工智慧來提高效率運營和服務（Ocado，GE）。公共部門組織，例如HMRC，也在使用（或探索使用）AI優化服務。
英國AI創業公司圖景
英國培育一批非常具有創新力的AI公司，新公司的誕生頻率也非常快。根據2017年的 Coadec 報告，“過去36個月，英國幾乎每星期就有一家新的AI創業公司成立”。2016年12月，一項研究估計，英國有226家獨立的早期AI公司。有些公司給自己的標籤是AI專業公司（Swiftkey，DeepMind和Ravn）。
其中一些公司已經被收購，現在已經在更大的全球企業中運營。例如Google / Alphabet中的DeepMind。一些英國AI公司專注于單一部門。一些公司正在努力與NHS合作，應對關鍵挑戰。
在英國，TechCity估計，AI在2016年獲得了數位技術投資的3％，這一數字還在不斷上升。它似乎是數字行業增長最快的領域之一。 Startupbootcamp是位於倫敦的金融服務公司，專注創業加速，其中10分之一的應用旨在探索AI技術。然而，Coadec指出，在10個英國AI公司中只有1個處於資本後期“成長”階段，這一數字在美國是五分之一。
如上所述，位於美國全球性科技公司對英國AI公司進行了大量高價值收購。2012年的Evi；2014年的DeepMind；2015年的VocalIQ；2016年的SwiftKey和Magic Pony。
英國AI發展機制
在UK已經有一套支持AI（包括學術研究和商業）的機制。
學術研究基金 - 工程與物理科學研究理事會（- Engineering and Physical Sciences Research Council，EPSRC）：AI是EPSRC的優先事項，目前EPSRC支持143項相關研究資助，其主要目標之一是提供智慧技術和系統。EPSRC認為，涉及社會科學家的多學科研究將使AI工具和技術能夠被公眾接受，可使用並符合倫理道德。
英國在2011年至2015年間，發表的AI學術論文數量排在全球第4，前三名依次是中國、美國和日本。其中，中國在同期發表論文41,000篇。
資料科學研究 - 阿蘭圖靈研究所（Alan Turing Instituts）：阿蘭圖靈研究所是英國國家資料科學研究所，總部設在大英圖書館。劍橋大學，愛丁堡大學，牛津大學，倫敦大學學院和華威大學這5所大學聯合EPSRC于2015年創立了該學院，總共投資了4200萬英鎊。
阿蘭圖靈研究所彙集了數學，統計學，電腦科學，社會科學和資料倫理學，軟體工程，機器學習和人工智慧等方面的研究人員，在資料科學領域開展世界一流的研究。該研究所將其研究應用于現實世界的問題，與行業，政府和協力廠商合作夥伴合作。研究的核心領域包括國防和安全（GCHQ等政府機構），健康與福祉（與一系列合作夥伴合作），計算技術（英特爾）財務（與滙豐銀行）和智慧城市。研究所職能的進一步核心領域是培養下一代資料科學家，塑造圍繞資料的公眾對話及其對科學，社會，經濟和生活方式的強大影響。
圖靈資料研究組（Turing Data Study Group）：阿蘭圖靈研究所定期舉辦資料研究組會議，研究所的研究人員會就最重要的公共和私人資料科學問題進行討論和研究。參與學者能夠在現實世界的行業問題和資料集上進行工作，行業參與者將受益於對問題的深入實踐研究，並在流程結束時採用可行的業務解決方案。迄今參與的公司包括西門子，殼牌，英國國家電網，國防和安全技術實驗室，塔塔鋼鐵和湯森路透。
類似組織/機構/專案還有很多，例如：
開放資料研究所（ODI）：獨立的非營利、非黨派的公司，總部設在倫敦，與國際接軌，彙聚圍繞特定行業的商業和非商業組織及政府資料科學挑戰。
英國國家資料創新中心（National Innovation Centre for Data）：位於紐卡斯爾，彙集業界、公共部門和世界領先的學者，開發利用數位資料爆炸所帶來的機遇所需的技能，理念和資源。
皇家統計學會（RSS）資料科學部門：最近成立，包括來自商業，工業，政府和學術界的代表。
Digital Catapult：支援數位研發商業化的一家先進數位技術的技術和創新中心，旨在加速進入新的數位市場，開展應用研究和開發，以確定新興技術的新應用。 AI是其四個關鍵技術層面之一。
行業代表 - TechUK：技術行業代表機構TechUK認為，AI是英國經濟和社會變革的重要推動力量，他們致力於推動社會更好地瞭解AI帶來的利益和挑戰。今年4月，TechUK彙集了產學研代表，討論在Fintech實現AI潛力的風險，挑戰和障礙，以及如何克服這些風險。在5月份，TechUK主持了與IBM，劍橋大學和DeepMind醫療保健部門研究人員一起參與的AI應用的討論。他們還在5月舉辦了一個活動周，宣傳AI能為社會提供更多機會和福利，包括提高生產率和經濟增長。
NMI：英國電子系統與技術行業機構，目前正在為TechWorks技術支援“UK Deep Tech”。
Leverhulme智力未來中心：旨在建立“一個跨學科的研究人員社區，與技術人員和政策世界保持密切聯繫，並建立明確的實際目標：共同努力，確保人類充分利用AI創造的機會在未來幾十年發展”。
全黨議員人工智慧專家組（All-Party Parliamentary Group）：旨在探討人機界面等AI和機器學習應用的影響和意義，提高議員和其他決策者對AI的瞭解和參與度。
Tech City UK：支援英國數位科技生態系統的發展，通過建立擴大規模創業企業管道，創造更多的晚期創業公司，並在英國全國創造就業機會。
國際活動：英國和其他國家通常被認為落後於美國和中國
全球投資
投資增長過快，以致無法確定地跟蹤，但有跡象表明，全球行業可能會看到AI潛在的未來的價值。
2015年，專注于AI應用領域的創業公司共獲得24億美元的風險投資，2016年上半年獲得超過15億美元的投資。政府專案和現有的技術公司增加了數十億美元。主要的參與者不僅從大學招聘人才，他們甚至在招聘整個大學：亞馬遜、穀歌和微軟已經開始為教授職位提供資金，並直接獲取大學研究人員的支援，以尋求競爭優勢。
麥肯錫的報告也看到了近期投資的大幅增長：“處於數位化前沿的公司——互聯網公司以及穀歌、百度等“數位土著”（digital natives）公司——正向AI領域押注巨額資金。我們估計2016年有200億到300億美元的資金被投入到AI領域，其中包括一些主要並購活動。私人投資者也正在加入進來。我們估計，在2016年，風險投資者在AI領域投資了40億到50億美元，而私募股權公司投資了10億到30億美元。這是2013年的3倍多。另外10億美元的投資來自撥款和種子資金。”
IDC預測，2017年全球認知和人工智慧系統收益將達到125億美元，比2016年增長59.3%，而投資項目將在2020年實現超過460億美元的收益。
國際比較
在AI投資和活動規模方面，英國和其他國家通常被認為是落後於美國和中國的。在全球交易份額方面，英國仍然遠遠落後於美國，2016年62%的投資交易預計將流向美國的初創公司，只有6.5%的投資會流向英國的創業公司。2010年至2016年，AI公司的全球風投基金中，只有5%的投資流向了英國企業(見下表)。更多的英國投資似乎在早期階段，英國AI公司中有四分之三的公司在尋求種子或天使投資，而美國公司中尋求種子或天使投資的占二分之一。英國10家AI公司中只有1家尋求成長資本，相比之下，美國的這一數字是五分之一。
2010-2016年，國際競爭中AI風險投資的分佈：
各國政府對人工智慧的支援
其他領先的數字經濟體也在採取行動，以提高它們國家的AI能力和市場份額。如果我們要與全球競爭對手給予他們的AI部門的支援相匹配，英國也需要提高投資水準。以下只是其他一些主要國家政府採取行動的例子。
法國：法國在2017年3月發佈人工智慧戰略。關鍵建議包括：建立戰略委員會來實施戰略建議；提出一個發現、吸引和留住AI人才的計畫；資助一個互惠的研究基礎設施；創建一個公私合作的聯盟或創立一個人工智慧中心；確保人工智慧是公共機構所有創新的優先事項；在5年內投資10家初創公司2500萬歐元（2000萬英鎊）。
新加坡：國家研究基金會（NRF）正在向一項新的國家計畫投資1.5億新元（8500萬美元），以提高新加坡未來5年的AI能力。
美國：2015年，美國政府投資了11億美元（8.5億英鎊）用於AI系統的非保密研發，2016年的投入估計為12億美元（9.5億英鎊）。據報導，美國國家科學基金會的資訊和情報系統部門以及與美國國防部研究計畫局有關的人工智慧項目，在過去15年裡每年大約有3億至4億美元（2.5億-3億美元）經費。2016年白宮發佈包括國家人工智慧研究和發展戰略計畫的報告。
韓國：政府宣佈將在未來5年內投資1萬億韓元(7億英鎊)用於AI研究，AI的年度投資增加了55%。
德國：人工智慧研究中心(DFKI)成立於1988年，年預算為4100萬美元。它是世界上最大的AI實驗室之一，擁有近500名研究人員。
加拿大：政府為支援AI研究和人才的泛加拿大(Pan-Canadian )人工智慧戰略提供資金。該基金總額為1.75億加元(1億英鎊)，旨在吸引並留住加拿大頂級學術人才。
中國：據報導，到2018年，中國將創造一個150億美元的AI市場，並推出了一項全面的人工智慧戰略。
18點建議
文章的後三個小節可以歸納為對AI發展的18個建議：
關於資料的建議
1. 推動擁有資料的機構和尋找資料來發展AI的機構之間的合作和共用。政府和行業應該成立相關專案，來發展資料信任。
2. 為了提升開發人工智慧系統的資料可用性，政府應確保由公共資助的研究應該以機器可讀的格式發佈基礎資料，並提供明確的權利資訊，並盡可能開放。
3. 為了支援文本和資料採擷作為研究的標準和必要工具，英國應該規定一種預設規則：對於已發表的研究，閱讀權也是挖掘資料的權利，在那裡不會產生替代原創作品的替代品。在評估如何支援文本和資料採擷時，政府應該提到AI的潛在資料用途。
關於提高技能的建議
4. 政府、產 業界和學術界必須充分利用AI的價值和多元化的重要性，並應該共同努力打破成見，擴大參與。
5. 工業界應該贊助主要的學生項目，幫助學生在AI領域攻讀碩士課程，第一批學生人數為300人。
6. 大學應該與雇主和學生一起探討AI碩士學位畢業生的潛在需求。
7. 政府和大學應該至少在領先的大學設立200個專門的博士學位名額。隨著英國教育和吸引更多的學術人才，這個數字應該會持續增長。
8. 大學應該鼓勵發展AI MOOC和線上持續專業發展課程，為那些有STEM資格的人提供更多專業知識。
9. 英國人工智慧協會的國際獎學金專案應該與艾倫·圖靈研究所合作：圖靈人工智慧獎學金。這應該由一個專門的基金支持，以確定和吸引最優秀的人才，並確保英國對來自世界各地的所有合格的專家開放。
有關增強英國AI研究的建議
10. 艾倫圖靈研究所應該成為國家人工智慧和資料科學研究所，真正成為國家級的，並擴展到目前的五所大學，其中一個關鍵的目標是把它的中心任務集中在人工智慧。
11. 大學應該使用清晰的、可訪問的以及可能的公共政策和實踐來授權智慧財產權和創建公司
12. 艾倫圖靈研究所、工程與物理科學研究委員會（EPSRC）、科學技術設施理事會（STFC）和聯合資訊系統委員會（JISC）應共同努力，協調對AI研究的計算能力的需求，並為英國研究團體進行協商。
關於支持AI應用的建議
13. 政府應該與行業和專家合作，建立一個英國人工智慧委員會（UK AI Council），幫助協調和發展英國的AI應用。
14. 資訊專員辦公室和艾倫圖靈研究所應該制定一個框架來解釋AI提供的程式、服務和決策，以提高透明度和問責制。
15. 國際貿易部門應擴大其目前對AI業務的支持計畫。
16. TechUK應該與英國皇家工程學院、Digital Catapult和工業領域的關鍵參與者合作，為在英國經濟中成功利用AI的機遇和挑戰提供實用的指導。
17. 政府，利用政府數位服務的專業知識、資料科學夥伴關係以及其他部門的資料工作專家，應該制定一項行動計畫，為公共部門做好準備，並推廣應用AI改善公民運作和服務的最佳實踐。
18. 政府應確保產業戰略挑戰基金（ISCF）和小型企業研究計畫（SBRI）面臨的挑戰，旨在吸引和支持AI在整個有挑戰性的領域的應用。
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