一、美国国家人工智能研发计策

在2019年6月，美国政府就公布了《国家人工智能研发计策方案》（2019版），明确了联邦政府投资人工智能研发的优先领域，哀求确保联邦政府能够利用并提高人工智能能力，并确保这些能力在未来几十年内能够使美国公民更加繁荣、更加安全、提升安保水平和生活质量，确定了八大国家人工智能研发计策。
《2016-2019年人工智能研发发展报告》环绕《国家人工智能研发计策方案》（2019版）的八大计策，强调了三年来美国政府在人工智能研究研发方面的项目和事情进展情形，明确了八大计策的详细履行见地。

二、八大计策辅导人工智能研发方向

计策一：对人工智能研究进行长期投资

人工智能系统能够大幅提高办理现实问题的能力。
最突出的手段便是利用统计学模型或神经网络算法的机器学习（ML）方法。
机器学习特殊适宜运用于那些须要进行模式识别的领域，如对实体进行分类或对数值进行预测。
联邦机构正在对机器学习方面的研究进行长期投资，以办理诸如如何减少演习模型所需标记的数据量、交互式和连续学习、减少模型中的意外偏见等问题，提高算法的鲁棒性以更好地应对对手的欺骗。

在国防方面，2018年美国国防部发布的《国防计策》和《国防部人工智能计策》中明确了国防部人工智能研发的总体框架。
美国国防部于2018年6月成立告终合人工智能中央来详细实行《国防部人工智能计策》。

2018年9月，DARPA宣告了“AI Next”项目，该项目是DARPA的新人工智能研发长期投资项目，旨在使国防部关键业务流程自动化，如将人工智能用于作战支配的安全容许审查或软件系统授权；提高人工智能系统的稳健性和可靠性；增强人工智能系统和人工智能技能的安全性和弹性；降落能耗，提升数据和资源的利用效率；首创下一代人工智能算法和运用，如增强结论的可阐明性和进行知识推理。
重点方向如下：

新能力（New Capabilities）：DARPA已经对大量人工智能技能运用研发项目进行投资，如电子复兴操持、繁芜网络攻击实时剖析、敲诈图像检测、构建全域的动态杀伤链、人类措辞技能、多模态自动目标识别、生物医学进展和假肢掌握等。

鲁棒性人工智能（Robust AI）：人工智能技能已经在实行任务方面展示出巨大的代价，如图像剖析、网络攻击预警、供应链物流和微生物系统剖析。
然而，人们对人工智能技能的失落败样式还知之甚少。
DARPA致力于通过剖析和以履历为重点的研发来填补这一不敷。

对抗性人工智能（Adversarial AI）：机器学习系统很随意马虎被修正数据输入所欺骗，而这些修正却欺骗不了人类。
用于演习这类机器学习系统的数据很可能会遭到毁坏，软件本身也随意马虎受到网络攻击。
须要开拓具有对抗性的人工智能系统来应对这些寻衅。

高性能人工智能（High-Performance AI）：在过去的几年里，打算机性能的大幅提高使得机器学习与大型数据集和软件库相结合取得了巨大成功。
无论是数据中央和战术支配，都须要在较低的电力花费下得到更好的系统性能。
DARPA已经在最前辈的数字处理器上演示了如何利用人工智能算法进行仿照打算处理，其打算速率提高了一千倍，打算功耗降落了一千倍。
DARPA还在正在进行人工智能专用硬件设计。

下一代人工智能（Next-Generation AI）：这项研究将会把打算机从打算工具变成办理问题的伙伴。
DARPA的研究旨在使人工智能系统不仅能够阐明它们的行为，还能够获取和推理出知识。

计策二：开拓人与人工智能进行协作的有效方法

许多联邦机构正在努力促进开拓有效的人与人工智能协作方法。

DARPA设想，在未来，人工智能将不仅仅是实行规则程序或对数据集进行概括的工具，还将成为办理问题的助手。
如果将这些人工智能技能整合到军事系统中，与作战职员相互协作，将有助于在情形繁芜、韶光紧迫的沙场环境中做出更好的决策；能够共同理解大量的、不完全的和抵牾的信息；能够使无人系统与有人驾驶战机协作，以更安全和更高效的办法来实行任务。

计策三：理解并办理人工智能的伦理、法律和社会影响

美国政府支持了大量的研究和开拓操持，以加深对人工智能技能潜在的道德、法律和社会影响的理解。
美国政府的研发资金将用于办理人工智能的公正性、透明度、隐私性、可靠性、弹性、算法偏差、问责制和可阐明性等问题。
这项研究中网络的信息可用于更好地理解人工智能系统的事情办法、潜在寻衅以及随着技能的发展这些寻衅将如何演化、如何缓解这些寻衅，以及这些革命性技能会对社会产生若何的影响。

计策四：确保人工智能系统安全可靠

人工智能安全包括人工智能系统安全，以及运行这些系统的数字根本举动步伐安全。
许多联邦机构已经开始利用人工智能技能来加强系统的网络安全。
联邦机构已经开始采纳方法，来加强人工智能系统的安全可靠性。
新推出的《人工智能安全操持》将确保美国处于最有利的地位，能够安全地发挥人工智能的全部潜力。

计策五：开拓可共享的公共数据环境供人工智能系统进行演习和测试

政府数据就像政府本身一样弘大、广泛和多样。
用于演习和测试人工智能系统的数据包括：项目网络的数据和通过研究创建的数据；这些数据分为构造化数据（数据库中的数据）和非构造化数据（自然措辞文本）两种形式。
这些数据能够描述范围广阔的自然征象和人类活动，如从分子构造到天文地理。
联邦机构一贯在创新数据管理的新路子，如数据的获取、准备、注释、集成和保存。
除了数据管理之外，各联邦机构还与非政府伙伴互助，创建必要的数据环境，以支持各种大型数据集，设计使数据更随意马虎创造的新本体，为数据管理供应新的办理方案。

计策六：建立基准和标准来衡量和评估人工智能技能

为了能够研发出安全、有效和对社会有益的人工智能系统，开拓职员、用户和决策者须要通过一个特定的基准和标准，来对人工智能技能的能力和风险进行评估。
联邦机构在制订这些新的基准和标准方面发挥主导浸染。
干系研究职员正在积极地利用机器学习来网络大量的操作数据集，以便对预测模型的性能进行基准测试，并确定当前预测模型的不敷之处，以改进预测模型并减少性能中的不愿定性。

计策七：更好地理解人工智能研发职员的需求

许多联邦项目旨在确保美国人工智能研发职员有足够的研发能力，并且能够知足对人工智能专业职员迅速增长的需求。
这些方法与联邦机构努力推进科学、技能、工程和数学（STEM）教诲的五年操持相同等。
迄今为止，美国对人工智能研发职员的需求进行了调查研究，寻求新方法来培训人工智能研究职员。
联邦机构大力支持参与人工智能干系项目研究的研究生，向本科生先容大数据和人工智能研究机会，为K-12学生供应人工智能与打算思维干系的基本技能，为企业家和社区供应学习人工智能技能运用的机会。

计策八：扩大人工智能领域的公私伙伴关系，加速人工智能发展

只管私营部门在人工智能研发方面的创新正在以惊人的速率进行，但绝大多数行业的研发都聚焦于短期运用。
而联邦政府投资的研究项目大多风险较高、周期较长。
鉴于政府部门在领导和推动公私伙伴互助方面拥有独特的上风地位，须要建立新的公私伙伴互助机制，更好地利用私营部门力量，共同应对长期研究项目和公共奇迹项目的寻衅。
多个联邦机构正在努力探求公私互助的新办法，紧张有两大方向：一是放宽对数据和打算资源的访问限定；二是公私互助共同帮助项目研究。
虽然还有许多寻衅存在，但这些公私伙伴互助项目应该看做是一个良好的开端。

三、美国将连续推进人工智能研发取得新打破

美国国家人工智能研发的实力是雄厚的。
根据总统在行政命令中对有人工智能的定位，美国人工智能的研发能力和创新水平是坚持美国在人工智能环球领导地位的重中之重。
美国有任务连续利用其技能实力，支持下一代人工智能技能的早期研究，以推动人工智能技能有新的打破。

这份报告解释了联邦政府在人工智能研发方面进行投资的广度、多样性、影响力和主要性。
让我们理解到联邦人工智能研发活动是如何推动人工智能进步的，是如何进一步影响到许多经济领域的。
只管这份报告并非详尽无遗，但它反响了联邦政府支持的重大人工智能计策和详细项目。

任务编辑：张薇