很多朋友对于大国人工智能竞争和大国人工智能竞争对手不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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国际化发展趋势
一是多极化继续发展，国际力量对比出现新的变化。美国仍然是世界第一经济大国，但中国的赶超速度继续加快，两国经济总量持续接近。2020年，中国在世界主要经济体中率先实现正增长，GDP首次攀升至美国的70%以上，中美“双引擎”拉动世界经济的作用更加显著。大国梯队加速分化，欧盟、日本经济受疫情影响相对严重，经济复苏前景仍不容乐观。俄罗斯等新兴经济体国内政治经济受疫情冲击超出预期，不少国家经济运行面临失业率高涨、债务增加、资本外流等挑战，新兴经济体经济复苏困难重重。
二是大国关系面临新的调整，互动复杂博弈加剧。美国拜登政府上任后，大国关系开启新一轮调整进程。中美关系迎来拨乱反正的机会之窗。中欧关系持续发展，中欧地理标志协定如期签署生效，中欧投资协定谈判顺利完成，双方合作取得积极成果。美国试图重振同盟体系，在抗击疫情、气候变化等领域重返多边平台，但美国是真正致力于多边合作，还是要搞选择性、排他性多边合作，国际社会仍在观望。美国和欧洲同俄罗斯的关系持续僵化，双方政治对抗升级。英国脱欧后，欧洲内部团结面临新的挑战。
三是地区热点问题此起彼伏，传统与非传统安全交织蔓延。新冠肺炎疫情仍在肆虐，全世界已有260多万人被夺去生命。全球地区热点问题频发，地区局势仍不安宁，这既有地区固有矛盾的发展，也有疫情导致的一些国家国内政治经济社会转变，还有单边主义、霸凌主义以及军事干预等行动带来的恶果。中东地区形势混乱，美国空袭叙利亚，延长对伊朗制裁，重返伊核协议充满变数，中东局势难现曙光。缅甸局势持续动荡，军民对峙对抗相当激烈。全球范围内的传统安全与非传统安全议题联动蔓延，部分地区恐怖主义、难民问题、领土争端等持续加剧。
四是全球经济重启增长，温和复苏预期加大。国际货币基金组织（IMF）预计，2021年世界经济实际GDP增速将达到5.5%，较2020年增长回升9个百分点，其中，中国经济将实现6%以上的增长。拜登政府出台1.9万亿美元经济救助计划，疫苗接种计划加速推进，全年经济增长有望达到3%以上。但美国加大印钞并大量投放市场，对世界经济及美元地位将产生何种影响，引起广泛担忧。其他G20成员国经济增速也都有望实现正增长。不过，全球疫苗接种进度、美国大规模刺激政策外溢影响以及发展中国家债务高企等风险也给世界经济复苏带来不确定性。
五是新科技革命蓄势待发，数字鸿沟继续扩大。疫情期间，数字经济、在线办公等新经济、新业态蓬勃发展。未来若干年，5G、人工智能、生物技术、能源技术等或将迎来重大进展，“通信革命”和“智能革命”的深度和广度将超过以往工业革命。区块链技术引领数字经济及数字货币发展，萌生推动国际货币体系变革的力量，加密数字货币研发和监管将同步加强。大国间科技竞争势必更加激烈，各国将加紧科技创新战略布局，科技竞争将成为地缘政治和经济竞争的先导力量。发展中国家与发达国家之间的数字鸿沟进一步拉大。
日本称中国人工智能5年后将超过美国，如何正视中国人工智能的发展？与美国差距主要体现在哪里？
我们用创新工场创始人李开复发表在MITTechnologyReview网站上的文章
TechcompaniesshouldstoppretendingAIwon’tdestroyjobs《科技公司应停止假装AI不会消灭工作》来回答这个问题。
前段时间某天上午，我叫了一辆Uber去麻省理工学院参加一个人工智能会议，司机问我，自动驾驶汽车多久后会抢走他的工作。我告诉他，大约15到20年后。他松了口气说：“哦，那个时候我就退休了。”
还好我们当时不在中国。如果在中国，一位司机问我这个问题，我不得不告诉他，大约10年后——幸运的话可能15年后，他就会失去工作。
这听起来可能有点奇怪，因为美国目前处于而且一直保持人工智能研究的领先地位。即便中国未能超越，也正迎头赶上。而这种国与国之间的较量保证了人工智能的落地。
中国至少将有50%的机会赢得这场竞赛，有几个原因。
首先，中国有一大批从事人工智能领域的年轻人。过去10年，中国作者发表的人工智能相关出版物的数量翻了一番。最近，来自中国人脸识别创业公司Face++的年轻AI工程师赢得了三个计算机视觉挑战赛的冠军——超越了谷歌、微软、Facebook和卡耐基梅隆大学的团队。
其次，中国拥有比美国更多的数据——而且数量要多得多。数据是人工智能发展的驱动因素。一名拥有大量数据的优秀科学家能打败只拥有少量数据的超级科学家。中国移动电话和互联网用户数量世界第一，是美国的三倍。但实际差距比这大得多，原因在于中国人使用电子设备的方式。在中国，人们不携带现金。他们用手机支付所有的水电账单，用手机完成所有购物。下班时打开一个app点餐，到家时，一辆电动车已经将热腾腾的食物送到门口。在中国，共享单车每天5000万次付费骑行产生30T的传感器数据，大约是美国数据量的300倍。
第三，中国的人工智能公司已经走过了山寨的阶段。15年前，中国几乎每一家像样的创业公司都在抄袭美国产品的功能、外观和体验。这些山寨行为教会了中国创业者如何成为优秀的产品经理，现在他们正走向下一个阶段：超越他们的海外对手。即便在今天，微博要比Twitter更好，微信也提供了比FacebookMessenger好得多的体验。
第四，中国的政府政策正在加速人工智能的发展。政府宣布的计划是，人工智能技术和应用将在2020年前赶超美国，在2030年前成为全球人工智能创新中心。如果你有所疑虑，我想告诉你，这在中国并非只是场面话——之前推进高铁建设和“大众创业、万众创新”的政策就是范例。相比之下，创新在美国陷入停滞。想想贝拉克·奥巴马总统对太阳能面板制造商Solyndra的贷款担保是如何被批判为权贵资本主义的。卡车司机们正在向唐纳德·特朗普和国会呼吁，希望停止自动驾驶卡车的测试。
中国作为人工智能超级大国的崛起并不是一件只关乎中国的大事。中美之间的竞争推动了人工智能领域的惊人进步，它势不可挡。正如我在剑桥遇到的那位Uber司机的直觉判断，人工智能将取代大量工作，引发社会的不满。想想谷歌DeepMind的AlphaGo软件取得的进步：它在2016年年初打败了最强的人类围棋手。后来，它被2017年推出的AlphaGoZero超越，后者通过与自己对弈学习围棋，并在40天内超过了先前所有的版本。现在，试想这样的进步转移到客服、电话销售、组装线、前台、卡车驾驶等标准化的蓝领和白领工作。人们很快就会发现，我们一半的工作任务都能被人工智能和机器人更好地完成，几乎没有成本。这将是人类经历过的最快的一次转变，而我们还没准备好。
并非每个人都同意我的观点。有人认为，工作消失的那天会比我们认为的更遥远，因为很多工作只会被部分替代，而企业会尝试在内部重新安置那些被取代的人。但即便如此，该来的还是会来。还有人提醒我们，每一次技术变革在取代旧的工作岗位时也会创造新的工作岗位。但如果我们认为这次还会如此，那就危险了。
然后，共生派的乐观主义者认为，人工智能与人类结合起来会比任何一方做得更好。某些职业确实如此——比如医生、律师——但大多数工作不属于这一类。它们是标准化的、单一领域的工作，因此在这类工作上人工智能将以很大的优势超越人类。
还有人认为，“全民基本收入”会拯救我们。他们说：“拿出人工智能挣的额外的钱，分给失去工作的人。这份额外收入能帮人们找到新的出路，并替代其他类型的社会福利。”但全民基本收入不能解决人们失去尊严的问题，也不能满足他们对于成就感的需求。它只是一种便捷的方式，让人工智能革命的受益者袖手旁观，什么都不做。
最后我要说的是，有人否认人工智能会带来负面问题——很多人工智能巨头持此立场。人工智能专家没有尝试解决去这个问题已经够不幸了。更糟糕且极为自私的是，他们从一开始就拒绝承认这个问题的存在。
这些变化正在发生，我们要说出事实以及全部事实。我们要找到人工智能无法胜任的工作，然后培训人们做这样的工作。我们要彻底改造教育。这将是最好的时代，也是最坏的时代。如果我们迅速理性地行动起来，我们就能享受最好的一面，而不是沉湎于最坏的一面。
人工智能的利与弊分别是什么，该如何看待？
随着社会与科技的快速发展，人工智能也进入了高速发展的轨道。人工智能确确实实地给我们生活带来了很多的便利。不仅仅是从我们日常的衣食住行上有着很好的体现，而且在我们日常的安全防范领域、娱乐领域、甚至是科学研究领域，都在慢慢地和我们接轨。就在人工智能高速发展的同时，人类也开始担忧，在未来，人工智能倘若按这个进度发展下去。它会不会完全取代人类。在当下的网络中，太多的人在吹捧人工智能。那么，人工智能到底是好还是坏？而人工智能这把双刃剑的利与弊是什么？
人工智能给人类带来的利端：
1、带来更高的的商业价值
人工智能在数据集上有着一定的优势。目前的观察来说，人工智能有三大商业方向。一个是大数据的统计，第二个是对用户情绪的一个评估。第三个则是与用户之间的社交纽带。人工智能通过这三大商业方向，可以更好地了解人类。同时也可以创作出更好的软件，以此来给更多的人带来快乐。而在未来，可以增加客户体验，给客户带来快乐的企业，将会赚取更多的商业价值。
2、带来更多的就业机会
就好像人类从工农业时代进化成为现代化工业的时代一样，现代化工业时代已经给更多的人带来了新的就业机会。就好比互联网行业，解决了上千万人的就业问题。虽然很多人会认为，随着人工智能的发展，无人汽车开始慢慢普及。更加多的智能工作流程技术也在快速发展，那么会不会在此前提下大部分的工作都会被人工智能所取代。殊不知，人工智能虽然在取代大部分工作，但是同时也创造了更多的工作环境和更多的工作机遇，就好像目前大部分从事人工智能领域的人士，年薪百万也不在少数。
3、给人类带来更加美好的生活
自从有了人工智能后，各个行业，各个领域的工作效率有着很显著的提高。人类的整体财富也在指数型的增长。在此为前提下，人工智能不仅给人类的生活打下了坚实的物质基础，更是把更多的人从简单烦躁而重复的工作中，解放出来。让我们更加自由地去做更多的事情。不仅如此，人工智能在医疗上也起到很大的帮助。很多医生都不能确定的病情，人工智能可以通过它的大数据进行分析和理疗。再好比当下的人工智能无人汽车。在技术保障的前提下，这不仅大大降低了事故发生率，还节省了驾驶人员大量的驾驶时间。
人工智能给人类带来的弊端：
1、人才分化，贫富差距弊端
人工智能带来的人才分化极端。将会引起未来的人才争夺战。而社会上更多一流的人才将会偏向一边，相对资金比较薄弱的企业或者个人，将会遭受到大规模的失业。在这种情况下会导致企业巨头的垄断，以及贫富差距的分化将会非常严重。
2、带来更加频繁的战争
人工智能机器人的产生，还有一个最可怕的弊端，当人工智能被大量用武器中，未来的战争将不会大量使用到人类，而当战争不再使用到真人，从道德的角度去考虑，人工智能的战争不会受到太多的批评，随之而带来的，将会是更多的机器兵团战争。
3、带来潜在的危险性
早在2015年，德国大众的一家汽车制造工厂，一个机器人误杀一名外包公认。而作为人工智能发展大国——日本，至今为止，已经有20人死于机器人误杀事件，而有高达8000的人数被机器人致残，而如果一旦人工智能机器人落到恐怖分子的手里，那后果将会更加不堪设想。
在我们生活中，几乎所有的东西都有利弊，人工智能也一样是一把双刃剑，对待人工智能未来的发展，我们不仅要以乐观的态度面对，而且我们还要对这个时代有信心，对人工智能相关研发人员有信心，因为俗话说得好，邪不压正！
人工智能的原理是什么？
谢邀！
在回复《人类与AI（人工智能）如何相处？（https://www.wukong.com/answer/6955462920969830692/）》中谈了在面对拥有自我意识的机器人，人类该如何与之相处？又该遵从哪些伦理道德？接下来，借着回复此问题，向大家介绍一下AI的三大核心要素（也是AI的三大基石）——数据、算力和算法。
数据是AI算法的“饲料”
在如今这个时代，无时无刻不在产生数据（包括语音、文本、影像等等），AI产业的飞速发展，也萌生了大量垂直领域的数据需求。在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。机器学习中的监督学习（SupervisedLearning）和半监督学习（Semi-supervisedLearning）都要用标注好的数据进行训练（由此催生大量数据标注公司，对未经处理的初级数据进行加工处理,并转换为机器可识别信息），只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。
目前，数据标注是AI的上游基础产业，以人工标注为主，机器标注为辅。最常见的数据标注类型有五种：属性标注（给目标对象打标签）、框选标注（框选出要识别的对象）、轮廓标注（比框选标注更加具体，边缘更加精确）、描点标注（标注出目标对象上细致的特征点）、其他标注（除以上标注外的数据标注类型）。AI算法需要通过数据训练不断完善，而数据标注是大部分AI算法得以有效运行的关键环节。
算法是AI的背后“推手”
AI算法是数据驱动型算法，是AI背后的推动力量。
主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法，目前神经网络算法因为深度学习（源于人工神经网络的研究，特点是试图模仿大脑的神经元之间传递和处理信息的模式）的快速发展而达到了高潮。
南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华教授认为，今天“AI热潮”的出现主要由于机器学习，尤其是机器学习中的深度学习技术取得了巨大进展，并在大数据和大算力的支持下发挥巨大的威力。
当前最具代表性深度学习算法模型有深度神经网络（DeepNeuralNetwork，简称DNN）、循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，简称RNN）、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）。谈到深度学习，DNN和RNN就是深度学习的基础。DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层,一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络，是非常庞大的系统，训练出来需要很多数据、很强的算力进行支撑。
算力是基础设施
AI算法模型对于算力的巨大需求，推动了今天芯片业的发展。据OpenAI测算,2012年开始,全球AI训练所用的计算量呈现指数增长,平均每3.43个月便会翻一倍,目前计算量已扩大30万倍,远超算力增长速度。
在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。算力源于芯片，通过基础软件的有效组织，最终释放到终端应用上，作为算力的关键基础，AI芯片的性能决定着AI产业的发展。
加快补齐AI芯片短板
从技术架构来看，AI芯片可以分为四大类：通用性芯片（GPU，特点是具备通用性、性能高、功耗高）、半定制化芯片（FPGA，特点是可编程、功耗和通用性一般）、全定制化芯片（ASIC，特点是不能扩展、性能稳定、功耗可控）和类脑芯片（特点是功耗低、响应速度快）。
AI本质上是使用人工神经网络对人脑进行的模拟，旨在替代人们大脑中的生物神经网络。由于每个任务对芯片的要求不同，所以可以使用不同的AI芯片进行训练和推理。
在过去二十年当中，处理器性能以每年大约55%的速度提升，内存性能的提升速度每年只有10%左右，存储速度严重滞后于处理器的计算速度。随着AI技术的发展，所需数据量变得越来越大，计算量越来越多，“内存墙”（指内存性能严重限制CPU性能发挥的现象）的问题越来越严重。因此，存算一体（将部分或全部的计算移到存储中，计算单元和存储单元集成在同一个芯片，在存储单元内完成运算）有望成为解决芯片性能瓶颈及提升效能比的有效技术手段。
目前，数据中心中核心算力芯片各类通用的GPU占主导地位。IDC的研究指出，2020年，中国的GPU服务器占据95%左右的市场份额，是数据中心AI加速方案的首选。但IDC也做出预测，到2024年，其他类型加速芯片的市场份额将快速发展，AI芯片市场呈现多元化发展趋势。
近些年来，我国AI虽然取得了不少的突破和进展（例如小i机器人主导了全球第一个AI情感计算的国际标准），并在国际上具备一定的竞争力，但AI芯片对外依赖较大（根据赛迪智库人工智能产业形势分析课题组研究指出，国内AI芯片厂商需要大量依靠高通、英伟达、AMD等国际巨头供货）,并缺乏AI框架技术（深度学习主流框架TensorFlow、Caffe等均为美国企业或机构掌握）的支撑。
未来人们对科技的依赖会与日俱增，AI也将会成为大国竞争的焦点。为摆脱我国AI的短板，有专家表示AI芯片方面我国可以借鉴开源软件成功经验,降低创新门槛,提高企业自主能力,发展国产开源芯片；算法框架方面则可通过开源形成广泛的应用生态,广泛支持不同类型的AI芯片、硬件设备、应用等。
算法、算力、数据作为AI核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态，随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新，让人类社会从信息化进入智能化。
最后，再顺便打个小广告，“陈思进财经漫画”系列第一部《漫画生活中的财经》新鲜出炉，谢谢关注！
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