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'네이처' 저널에 게재된 기사는 종이 영향력, 핵심 애플리케이션, 하드웨어, 인재 등 측면에서 중국의 현재 상황에 대한 자세한 분석을 제공합니다. AI 개발 현황을 분석한다.
2017년 우리나라는 향후 10년 우리나라 인공지능 발전의 대청사진을 제시하고 '3단계' 목표를 설정한 '차세대 인공지능 발전 계획'을 수립했다. :
2020년에는 인공지능의 전반적인 기술과 응용이 세계의 선진 수준과 동기화될 것이며,
2025년에는 인공지능 기본 이론이 중대한 돌파구를 달성할 것이며,
2030년까지 인공지능 이론, 기술, 응용이 세계 최고의 수준에 도달해 세계 주요 인공지능 혁신 센터가 될 것이다.
2020년 첫 시한이 다가온 가운데, 중국의 인공지능은 어느 정도 발전해 왔는가?
연구원들은 중국의 AI 연구 품질이 눈부시게 발전했다는 점에 주목했으며, 중국의 현지 인재 유지 능력에도 변화가 있을 것으로 예상했습니다.
그러나 관찰자들은 이 분야를 뒷받침할 이론에 대한 기여가 부족하고 중국 기업이 근본적인 연구를 달성하는 데 필요한 투자에 투자하기를 꺼리는 등 여러 요인이 중국의 계획을 방해할 수 있다고 경고합니다.
과학자들은 중국의 인공지능 추구는 단순히 미국과의 국력 다툼 그 이상이라고 말한다. 인공지능 기술은 의료, 교통, 통신 분야에서 진전이 있을 것으로 예상되며, 이 분야의 근본적인 돌파구를 마련하는 국가들이 인공지능 기술의 미래 방향을 결정하고 최대의 혜택을 누릴 수 있을 것이다.
중국의 인공지능 발전을 연구하는 제프리 딩(Jeffrey Ding)은 “중국이 인공지능을 이 시대의 핵심 기술 중 하나로 여기고 미국과 경쟁하기를 희망한다는 것은 의심의 여지가 없다”고 말했다. 영국 옥스퍼드대학교 인류미래연구소.
2017년 '차세대 인공지능 발전 계획'이 발표된 이후 부처, 지방정부, 민간기업의 더 많은 정책 도입과 수십억 달러의 R&D 투자를 추진했다.
중국 인공지능 연구 질은 높아졌으나 핵심기술은 뒤처져
학술 검색엔진 마이크로소프트 아카데믹(Microsoft Academic)에 포함된 인공지능 논문을 분석한 결과, 중국이 그 길로 가고 있는 것으로 나타났다. 프로듀싱 전공으로 영향력의 방향이 꾸준히 움직이고 있습니다. 앨런 인공지능 연구소(Allen Institute for Artificial Intelligence)가 실시한 분석에 따르면 가장 많이 인용된 상위 10개 논문 중 중국 저자의 비율이 꾸준히 증가한 것으로 나타났습니다. 점유율은 2018년 26.5로 정점을 찍었고, 하락세를 보이고 있는 미국(29)에 크게 뒤지지 않는다. 이러한 추세가 계속된다면 중국은 내년에 이 지표에서 미국을 추월할 수도 있습니다. 다른 분석에 따르면 중국 AI 논문의 평균 인용 횟수는 꾸준히 증가해 세계 평균보다 높지만 미국 작가의 논문보다는 낮았다.
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시안교통대학교 인공지능 및 로봇공학 연구소 정난닝(Zheng Nanning) 소장은 중국도 컴퓨터 비전 분야에서 세계를 선도하고 있다고 말했습니다. , 음성 인식 및 자연어 처리 회사입니다.
그러나 중국은 인공지능을 위한 핵심 기술 도구를 구축하는 데 여전히 뒤처져 있습니다. 예를 들어 미국 학자와 기업이 개발한 오픈소스 플랫폼 텐서플로우(TensorFlow)와 카페(Caffe)는 전 세계 산업계와 학계에서 널리 사용되고 있다. Zheng Nanning은 중국 Baidu가 개발한 PaddlePaddle이 AI 제품의 신속한 개발에 주로 사용되는 주요 오픈 소스 플랫폼이라고 말했습니다.
인공지능 하드웨어에서도 중국은 뒤처져 있다. 세계 최고의 인공지능 반도체 칩 대부분은 엔비디아, 인텔, 애플, 구글, AMD 등 미국 기업이 제조하고 있다. 정난닝은 "첨단 인공지능 시스템을 지원하는 컴퓨팅 칩 설계에 있어서도 전문성이 부족하다"고 말했다.
정난닝은 중국이 미국과 미국 수준에 도달하려면 5~10년이 걸릴 수 있다고 내다봤다. 영국은 이론 및 알고리즘 혁신의 기본 수준에 있지만 달성 가능한 목표입니다.
베를린 소재 싱크탱크인 메르카토르 중국연구센터의 정치학자 크리스틴 시쿠퍼는 이러한 기본 이론과 기술에 기여하는 것이 중국이 장기적인 인공지능을 달성하는 데 핵심이 될 것이라고 말했다. 목표. 그녀는 만약 머신러닝 분야에서 실질적인 획기적인 연구 진전이 없다면 중국은 인공 지능 분야에서 성장 한계점에 직면할 수 있다고 말했습니다.
AI 인재에 대한 중국의 매력이 커졌다
중국의 발전에 영향을 미치는 똑같이 중요한 요소는 유능한 연구자를 유지하는 것이며, 이 점에서는 중국이 더 유망해 보입니다. 학계와 업계가 공동으로 작성한 2018년 '중국 인공지능 발전 보고서'에 따르면, 2017년 말 기준 중국은 약 18,200명으로 세계에서 두 번째로 큰 인공지능 과학자 및 엔지니어 그룹을 보유하고 있으며, 이는 중국 다음으로 많다. 미국에는 약 29,000명이 있습니다. 그러나 최고의 인공지능 연구자 수로 보면 중국은 6위에 불과하다. 소위 최고 저자는 h-index에 따라 측정됩니다. 즉, 가장 생산적이고 인용도가 높은 저자입니다.
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많은 컴퓨터 과학자들이 미국에서 고등 교육을 받은 후 미국에 머물면서 글로벌 기술 회사에서 일합니다.
그러나 상황이 바뀌고 있다는 조짐이 나타나고 있습니다. 중국의 인공지능 연구 기관들은 이들 연구자 중 일부를 높은 연봉으로 본국으로 끌어들이기 위해 노력하고 있습니다. 예를 들어 Zheng Nanning의 로봇공학 센터에서 일부 교수의 급여는 대학의 다른 교수보다 2~3배 높다고 그는 말했습니다.
또한 이 센터는 직원들에게 중국의 많은 대학보다 더 포괄적인 평가 시스템을 제공하는데, 이는 다른 기준에 비해 높은 출판율을 보상하는 경향이 있다고 Zheng Nanning은 말했습니다. 그는 또한 대학의 중앙 집중식 절차를 우회하는 채용 시스템을 구현하여 과학자들이 신속하게 엔지니어 팀을 구성할 수 있도록 했으며 현재 인공 지능 학부 과정을 시작하고 있습니다.
중국은 애플리케이션 배포를 위한 독특한 환경을 가지고 있습니다
Ding은 Tencent, Baidu 및 Alibaba의 세 가지 핵심 기술 기업의 전문 기술 성장을 고려하면 중국은 세계 최고의 기술을 보유하게 될 것이라고 말했습니다. 2020년까지 인공지능 기술을 선도하겠습니다. 스마트한 기업의 계획도 실현 가능합니다. 그는 “이들 기업은 구글, 마이크로소프트 등 미국 기업 수준에는 미치지 못하더라도 인공지능 분야에서 글로벌 리더가 됐다”고 말했다.
CB인사이트 데이터에 따르면 이보다 최소 10개 이상의 기업이 더 있다. 중국에서는 기업 가치가 10억 달러가 넘는 민간 AI 스타트업이 있습니다.
중국의 장점 중 하나는 인구 규모로, 질병을 예측하는 소프트웨어 교육을 위한 대규모 환자 데이터 세트를 포함하여 AI 시스템 교육을 위한 엄청난 잠재 인력과 고유한 기회를 창출합니다. 지난 2월 중국 연구진은 자사의 NLP 시스템이 전자 건강 기록을 통해 숙련된 소아과 의사의 정확도와 비슷한 정확도로 일반적인 아동기 질병을 진단할 수 있다고 밝혔습니다. 데이터 세트에는 다른 여러 국가에서 단일 병원을 방문한 거의 600,000명의 어린이에 대한 의료 기록이 포함되어 있으므로 이 정도의 데이터를 얻는 것은 어려울 것입니다.
중국의 AI 거버넌스 원칙 등장
중국이 인공지능 분야에서 세계적인 영향력을 가지려면 적절한 거버넌스가 있어야 한다는 점도 마찬가지로 중요합니다. 기업은 전 세계 사용자를 확보하고 다른 국가의 연구자들과 협력하는 데 필요한 신뢰를 구축합니다.
많은 국가와 마찬가지로 중국도 인공지능의 개발과 사용에 대한 윤리적 원칙을 개발하기 시작했습니다. 올해 6월 국가신세대인공지능거버넌스위원회는 화합과 우정, 공정성과 정의, 포용성과 공유, 프라이버시 존중, 보안과 통제성, 책임성, 개방적 협업, 애자일 거버넌스 등 인공지능 개발을 위한 8가지 거버넌스 원칙을 발표했다. 이는 경제협력개발기구(OECD)가 올해 5월 발표한 대책과 유사하다.
요약하자면, 중국 인공지능 연구의 질은 날로 높아지고 있고, AI 적용 및 배치 환경은 독특하며, 인재 유치 및 유지 능력은 향상되고 있다. 논문, 재능, 윤리 측면에서 중국은 여전히 미국을 따라 잡고 있습니다.