2022年人工智能白皮书.pdf
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1、人工智能白皮书人工智能白皮书 中国信息通信研究院 中国信息通信研究院 2022022 2年年4 4月月 No.202205(2022 年)年)rQtOpNtMrRpRqRtNvNmPmQ7NaO8OtRnNmOtReRpPtPfQmNnQ8OrRpPMYqNoPNZmMyQ前前 言言 在新科技革命和产业变革的大背景下,人工智能与产业深度融合,是释放数字化叠加倍增效应、加快战略新兴产业发展、构筑综合竞争优势的必然选择。当前,人工智能加快向各产业渗透,正在促进新兴产业之间、新兴产业与传统产业之间以及技术与社会的跨界融合发展。在“十四五”开端,全面梳理人工智能的发展态势,具有十分重要的参考意义。本白
2、皮书重点从人工智能政策、技术、应用和治理等维度进行了阐述。政策层面,国内外不断强化人工智能的战略地位,推动释放人工智能红利。技术及应用层面,以深度学习为代表的人工智能技术飞速发展,新技术开始探索落地应用;工程化能力不断增强,在医疗、制造、自动驾驶等领域的应用持续深入;可信人工智能技术引起社会广泛关注。与此同时,治理层面工作也受到全球高度关注,各国规制进程不断加速,基于可信人工智能的产业实践不断深入。总体来看,本白皮书认为人工智能逐步进入新的阶段,下一步的发展方向,将由技术创新、工程实践、可信安全“三维”坐标来定义和牵引。具体来看,第一个维度突出创新,围绕着算法和算力方面的创新仍会不断涌现。第二
3、个维度突出工程,工程化能力逐渐成为人工智能大规模赋能千行百业的关键要素。第三个维度突出可信,发展负责任和可信的人工智能成为共识,将抽象的治理原则落实到人工智能全生命流程将成为重点。由于人工智能发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,我们对人工智能的认识还有待进一步深化,白皮书中存在的不足之处,欢迎大家批评指正。目目 录录一、人工智能发展概述.1(一)全球不断升级人工智能战略,纷纷抢抓重要发展机遇.1(二)人工智能开始迈入全新阶段,持续健康发展成为焦点.4 二、人工智能技术及应用沿着“创新、工程、可信”三个方向持续演进.7(一)人工智能在追求极致创新方面不断突破.8(二)人工智能工具链
4、成为工程实践能力核心.14(三)安全可信人工智能技术朝着一体化发展.16 三、全球高度关注人工智能治理工作,人工智能安全可信成重点.18(一)人工智能风险不断增多,全球初步建立治理机制.18(二)人工智能治理迈入软硬法协同和场景规制新阶段.23(三)人工智能安全框架成为有效防范风险的关键指引.26(四)可信人工智能已成为落实治理要求的重要方法论.29 四、总结与展望.32 参考文献.34 图图 目目 录录图 1 人工智能演进的三个维度示意图.5 图 2 大模型参数量和训练数据规模增长示意图.9 图 3 人工智能治理机制示意图.21 图 4 人工智能安全框架.28 图 5 可信人工智能总体框架.
5、30 人工智能白皮书(2022 年)1 一、人工智能发展概述 人工智能是引领未来的新兴战略性技术,是驱动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。习近平总书记多次作出重要指示,强调“要深入把握新一代人工智能发展的特点,加强人工智能和产业发展融合,为高质量发展提供新动能”。近年来,人工智能相关技术持续演进,产业化和商业化进程不断提速,正在加快与千行百业深度融合。站在“十四五”开端这一特殊的节点,我们坚信全面梳理人工智能政策、技术、应用以及治理的发展态势,能够有益于凝聚业界共识,推动人工智能持续健康发展。(一)全球不断升级人工智能战略,纷纷抢抓重要发展机遇(一)全球不断升级人工智能战略,纷纷抢抓重要发展
6、机遇 人工智能已成为科技创新的关键领域和数字经济时代的重要支柱。自 2016 年起,先后有 40 余个国家和地区将推动人工智能发展上升到国家战略高度。近两年来,特别是新冠疫情的冲击下,越来越多的国家认识到,人工智能对于提升全球竞争力具有关键作用,纷纷深化人工智能战略。欧盟发布2030 数字化指南:欧洲数字十年、升级 2020 新工业战略等,拟全面重塑数字时代全球影响力,其中将推动人工智能发展列为重要的工作。美国陆续成立了国家人工智能倡议办公室、国家 AI 研究资源工作组等机构,各部门密集出台了系列政策,将人工智能提到“未来产业”和“未来技术”人工智能白皮书(2022 年)2 领域的高度,不断巩
7、固和提升美国在人工智能领域的全球竞争力,确保“领头羊”地位。日本继制定科学技术创新综合战略 2020之后,于 2021 年 6 月发布“AI 战略 2021”1,致力于推动人工智能领域的创新创造计划,全面建设数字化政府。英国于 2021 年 9 月发布国家级人工智能新十年战略,这是继 2016 年后推出的又一重要战略,旨在重塑人工智能领域的影响力。中国中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 远景目标纲要的建议指出,要瞄准人工智能等前沿领域,实施一批具有前瞻性、战略性重大科技项目,推动数字经济健康发展。面向人工智能领域创新需求的投资不断加大。主要经济体通过激励计划和直接投
8、资项目等推动人工智能发展已广泛实践。欧盟不断加大人工智能产业资金支持力度,大力促进欧洲的数字变革。欧盟有史以来最大的支持研发和创新项目“地平线欧洲”计划总投资额达 955 亿欧元,明确将人工智能列入资金支持范围。2021 年4 月,欧盟以条例的形式通过“数字欧洲计划”,对包括人工智能在内的项目进行投资,总额达 75.9 亿欧元2。美国以保持领先地位为战略目标并持续加大人工智能领域投入。美国 2021 年人工智能非国防预算增加约 30%,总额达到 15 亿美元3。此外在美国创新与竞争法案中,将人工智能、量子计算等列为 2022 财年美国研发预算优 1 https:/www8.cao.go.jp/
9、cstp/ai/aistrategy2021_gaiyo.pdf 2 资料来源:欧盟委员会。3 https:/ 人工智能白皮书(2022 年)3 先事项,未来对包括人工智能在内的多个领域共投入 1000 亿美金进行研发工作。英国将投资和规划人工智能生态系统作为长期战略,启动国家人工智能研究与创新计划,支持人工智能先进研究等。据统计,2014年到2021年之间对人工智能的投资已经超过23亿英镑4。通过应用牵引推动人工智能技术落地成为各国共识。美国引导人工智能技术在行业领域的创新和融合应用。2021 年 7 月,美国国家科学基金会联合多个部门和知名企业等,新成立 11 个国家人工智能研究机构,涵盖
10、了人机交互、人工智能优化、动态系统、增强学习等方向,研究项目更是涵盖了建筑、医疗、生物、地质、电气、教育、能源等多个领域。英国支持人工智能产业化,启动人工智能办公室和英国研究与创新局联合计划等,确保人工智能惠及所有行业和地区,促进人工智能的广泛应用。日本将基础设施建设和人工智能应用作为重点,提出加快建设相关基础设施,重点强调了跨行业的数据传输平台以及人工智能相关标准等,全面推动人工智能在医疗、农业、交通物流、智慧城市、制造业等各个行业开展应用,并加大对中小企业的支援。我国十四五规划纲要明确大力发展人工智能产业,打造人工智能产业集群以及深入赋能传统行业成为重点。2021 年 4 月,工信部支持创
11、建北京、天津(滨海新区)、杭州、广州、成都等第二批国家人工智能创新应用先导区,不断强化应用牵 4 https:/www.gov.uk/government/news/new-ten-year-plan-to-make-britain-a-global-ai-superpower 人工智能白皮书(2022 年)4 引作用。科技部支持建设多个人工智能创新发展试验区,陆续批复北京、上海、天津、深圳、杭州等 15 个国家新一代人工智能创新发展试验区。(二)人工智能开始迈入全新阶段,持续健康发展成为焦点(二)人工智能开始迈入全新阶段,持续健康发展成为焦点 人工智能自 1956 年诞生以来,相关理论和技术
12、持续演进。直到近十年,得益于深度学习等算法的突破、算力的不断提升以及海量数据的持续积累,人工智能才得以真正大范围地从实验室研究走向产业实践。产业发展和赋能的过程中,一方面,大量的实践场景均能看到从“可用”到“好用”的发展路径,这离不开技术自身的持续迭代,工程实现的不断优化,以及管理体系的支撑保障。另一方面,随着人工智能应用暴露出各种风险和挑战,以及人们对人工智能认识的不断深入,人工智能治理已经成为全球各界高度关注的议题,对可信安全的呼声不断增多。未来人工智能除了重视技术创新以外,还更加关注工程实践和可信安全,这也构成了新的“三维”发展坐标,牵引人工智能技术产业迈向新的阶段。事实上,业界在各个维
13、度上的努力早已开始,并且从未停止过,只是时至今日,工程实践和可信安全被摆在了更为重要的位臵。三维坐标并非完全独立,而是相互交织、相互支撑。图 1 给出了本轮人工智能浪潮以来沿着各个方向演进的示意图,概人工智能白皮书(2022 年)5 述了各坐标下的发展脉络。来源:中国信息通信研究院 图 1 人工智能演进的三个维度示意图 追求特定场景下的技术创新一直是人工智能发展的目标和驱动力。以深度学习为代表的算法爆发拉开了人工智能浪潮的序幕,在计算机视觉、智能语音、自然语言处理等领域广泛应用,相继超过人工智能白皮书(2022 年)6 人类识别水平5。人工智能算力的多元化以及单点算力的不断提升,有力支撑了人工
14、智能的发展。再到近期,国内外超大规模预训练模型频繁涌现,不断刷新各个应用领域的榜单。未来,在算法、算力等方面仍将持续变革,为迈向更加智能的时代奠定基础。工程实践能力日益成为释放人工智能技术红利的重要支撑。在工程实践方面的努力,最早可追溯至 Caffe、TensorFlow、PaddlePaddle等开源框架的诞生,通过屏蔽底层硬件和操作系统细节,大幅降低模型开发和部署难度,有效推动了人工智能技术的扩散。当前,人工智能与云计算、大数据等支撑技术的融合不断深入,围绕着数据处理、模型训练、部署运营和安全监测等各环节的工具链不断丰富。人工智能研发管理体系日益完善,以 MLOps 为代表的自动运维技术受
15、到越来越多的关注。随着工程实践能力的不断提升,“小作坊、项目制”的赋能方式正在成为历史,未来将会更加便捷、高效地实现人工智能落地应用和产品交付。可信安全逐渐成为人工智能赋能过程中不可或缺的保障。可信人工智能最早由学术界提出,近年来围绕着安全性、稳定性、可解释性、隐私保护、公平性等方面的可信人工智能研究持续升温。可信人工智能理念得到了国际组织的广泛关注,二十国集团(G20)在2019 年 6 月提出的“G20 人工智能原则”中明确建议促进可信赖的人 5https:/ai100.stanford.edu/2021-report/gathering-strength-gathering-storms
16、-one-hundred-year-study-artificial-intelligence 人工智能白皮书(2022 年)7 工智能创新发展,成为了重要的共识。可信人工智能的理念逐步贯彻到人工智能的全生命周期之中,产业实践不断丰富,已经演变为落实人工智能治理相关要求的重要方法论。总的来看,人工智能正在迈入“创新驱动、应用深化、规范发展”的新阶段。从人工智能自身产业化的角度来看,技术迭代升级是发展的源动力,目前人工智能尚不完善,智能化路径还在加快探索,技术的创新驱动将有助于拓展新的发展空间。从人工智能赋能传统产业的角度来看,特别是疫情以来,数字化、智能化转型不断提速,推动人工智能应用迈入加速
17、轨道,相关应用不断深化。从治理角度来看,技术和产业发展要领先于监管和制度,治理问题日益严峻,保障人工智能的健康发展成为全球共同关注。这里面既有渐进的变化,也有结构性甚至方向性的调整,需要全面、系统地提升各方面能力,从而推动人工智能持续且健康的发展。二、人工智能技术及应用沿着“创新、工程、可信”三个方向持续演进 在新的背景下,人工智能技术亦需要适应新的变化。本章按照新三维坐标对人工智能技术及应用的发展态势进行了梳理。围绕着算法、算力和数据的技术创新始终是前进主旋律;工程实践中的相关技术开始覆盖人工智能全流程,加速人工智能大规模落地应用;人工智能可信技术是破解治理难题的重要支撑,愈发受到各界关注。
18、人工智能白皮书(2022 年)8(一)人工智能在追求极致创新方面不断突破(一)人工智能在追求极致创新方面不断突破 一直以来,算法、算力和数据被认为是人工智能发展的三驾马车,也是推动人工智能发展的重要基础。在算法层面,超大规模预训练模型等成为近两年最受关注的热点之一,不断刷新各领域榜单1,2;知识驱动的人工智能等方向研究成为提升认知能力的重要探索3,4;人工智能与各科学研究领域的融合创新日益受到关注,人工智能成为基础科学研究的重要工具。在基础算力层面,单点算力持续提升,算力定制化、多元化成为重要发展趋势;计算技术围绕数据处理、数据存储、数据交互三大能力要素演进升级,类脑芯片、量子计算等方向持续探
19、索5。在数据层面,以深度学习为代表的人工智能技术需要大量的标注数据,这也催生了专门的技术乃至服务,随着面向问题的不断具体化和深入,数据服务走向精细化和定制化;此外,随着知识在人工智能的重要性被广泛提及,对知识集的构建和利用不断增多。1.新算法不断涌现,技术融合成重要趋势 超大规模预训练模型推动技术效果不断提升,继续朝着规模更大、模态更多的方向发展。自 OpenAI 于 2020 年推出 GPT-3 以来,谷歌、华为、智源研究院、中科院、阿里巴巴等企业和研究机构相继推出超大规模预训练模型,包括 Switch Transformer、DALLE、MT-NLG、盘古、悟道 2.0、紫东太初和 M6
20、等,不断刷新着各榜单人工智能白皮书(2022 年)9 纪录,百度 ERNIE3.0 模型6在自然语言理解任务上的综合评分(GLUE)已达 90%以上,智源悟道文澜模型7在多源图文数据集评分(RUC-CAS-wenlan)相比 OpenAI 的 CLIP 模型大幅提升 37.0%。当前,预训练模型参数数量、训练数据规模按照 300 倍/年的趋势增长,继续通过增大模型和增加训练数据仍是短期内演进方向;另外,跨模态预训练大模型日益普遍,已经从早期只学习文本数据,到联合学习文本和图像,再到如今可以处理文本、图像、语音三种模态数据,未来使用更多种图像编码、更多种语言、以及更多类型数据的预训练模型将会涌现
21、,这也是实现人工智能通用化的有益探索。来源:中国信息通信研究院 图 2 大模型参数量和训练数据规模增长示意图 轻量化深度学习技术不断探索,计算效率显著提升。复杂的深度学习模型往往需要消耗大量的存储空间和计算资源,难以在端、边等资源受限情形下应用,具备低内存和低计算量优势的技术成为人工智能白皮书(2022 年)10 业界需求。轻量化深度学习成为解决这一挑战的重要技术,包括设计更加紧凑和高效的神经网络结构、对大模型进行剪枝(即“裁剪”掉部分模型结构),以及对网络参数进行量化从而减少计算量等方向。例如,谷歌提出的 MobileNet 和旷视提出 ShuffleNet 等成为紧凑模型的典型代表;百度推
22、出的轻量化 PaddleOCR 模型规模减小至2.8Mb,在 GitHub 上开源后受到热捧6。“生成式人工智能”技术不断成熟,未来听、说、读、写等能力将有机结合起来。目前,“生成式人工智能”技术被广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域,通过机器自动合成文本、语音、图像、视频等正在推动互联网数字内容生产的变革。听、说、读、写等能力的有机结合成为未来发展趋势。例如央视、新华社、光明网等均推出了数字人主播,支持从音频/文本内容一键生成视频,能够实现节目内容快速、自动化生产,相关数字人主播和数字人记者,已在全国两会、春节晚会等大型报道和节目中广泛应用。知识计算成为
23、推动人工智能从感知智能向认知智能转变的重要探索。知识凝聚了人的智慧,知识和数据的双驱动有助于解决不完全信息、不确定性和动态环境下的推理决策问题,可以提高人工智能系统的智能化水平。目前,围绕着知识获取、知识建模、知识管 6 https:/ 人工智能白皮书(2022 年)11 理、知识应用等过程,已经形成了涵盖知识图谱、知识库、图计算等技术,覆盖知识表示、知识计算、知识推理与决策能力的体系,可实现对知识的管理与利用。学术界和产业界都已经开始推出基于知识的人工智能应用平台或解决方案,例如清华大学、浙江大学、华为云、智源研究院、百度、竹间智能、国双等推出的知识计算引擎、知识中台、知识工程平台、知识智能
24、平台等解决方案。未来,知识计算将着力在深度学习算法中嵌入先验知识建立可解释模型,让知识深入参与模型求解,进一步提高人工智能的效率、水平以及鲁棒性、可解释性、可迁移性。人工智能与科学研究融合不断深入,开始“颠覆”传统研究范式。近年来,人工智能对海量数据的分析能力能够让研究者不再局限于常规的“推导定理式”研究,可以基于高维数据发现相关信息继而加速研究进程。2020 年,DeepMind 提出 AlphaFold2 在国际蛋白质结构预测竞赛(CASP)拨得头筹,能够精确地预测蛋白质的 3D结构,其准确性可以与使用冷冻电子显微镜等实验技术解析的 3D 结构相媲美。中美研究团队使用 AI 的方法,在保证
25、“从头计算(ab initio)”高精度的同时,将分子动力学极限提升了数个量级,比过去同类工作计算空间尺度增大 100 倍,计算速度提高 1000 倍,获得 2020 年ACM 戈登贝尔奖7。更为惊喜的是人工智能与力学、化学、材料学、7 https:/ 人工智能白皮书(2022 年)12 生物学乃至工程领域等融合探索不断涌现,未来将不断拓展人工智能应用的深度和广度。2.单点算力持续突破,新技术仍处于探索阶段 当前人工智能算力持续突破,面向训练用和推断用的芯片仍在快速演进。这主要源于算力需求的驱动,一方面体现在模型训练阶段,根据 Open AI 数据,模型计算量增长速度远超人工智能硬件算力增长速
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