英国AI研究员揭开真相，中国人工智能为何能发展迅速？
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本文作者剑桥大学博士Janus Dongye，发表于Quora。由TechSugar编辑部翻译。
文︱Janus Dongye
译︱TechSugar编辑部
图︱网络
作为一名在英国工作的人工智能领域的研究人员，我想分享一些关于这个领域的真实想法。
首先，全球人工智能还没有取得重大的突破。基于数学推理的传统AI并没有达到现有机器学习更高的精度。虽然在构建不同的学习网络或者优化技术时存在很多变体，但我们仍然无法摆脱一种当前“思维定势”——构建的所有内容不过是在大量数据训练基础上得出的数据统计结论。
就比如，你可以用几张猫图片来训练一个小Baby，让其能够识别猫咪。但我们必须使用数百万张猫的图片和非猫图片来训练神经网络，以让机器识别猫咪。
因此，在人工智能研究取得真正突破之前，现阶段“AI优势”的关键仍是训练数据。最终拥有数百万张猫咪图片的人获胜。在此情况下，你必须得承认中国持有大量重要数据的事实。机构、国企和私企可以从14亿人口中收集数据，并为各种目的而构建自己的知识图谱。
知识图谱包含关于人的一些信息，比如用户标准档案、偏好、品味、付款信息、交易行为和相关链接。该图表还可以包含地址、相关物理信息，比如：实时摄像头画面片段、某区域商品需求及供应、一些出租车和外卖订单信息等。
其实所有美国公司，如谷歌、Facebook等也在收集用户信息作为他们的私人资产。但中国公司有所不同，其必须遵守中国法律，以便政府可以访问和协调相关数据。这就类似于拥有一个可以管理公司之间所有数据的中央指令。通过对数据的有效控制，所有中国拥有比美国AI公司更深入的数据使用情况。
数据方面，中国AI公司遥遥领先，那技术方面呢？
单论所有机器学习领域已建出版平台上，如CVPR、NIPS、AAAI等，中国在引用数量上远远落后美国和欧洲。
这就意味着中国落后于美国？
显然不是。这方面的比较不仅仅在出版物角度上。
我们先看一下美国相关出版物上的作者信息。通过这个链接
（https://dblp.org/db/conf/cvpr/cvpr2018.html）你可以看出CVPR中分别有多少论文是美国还是中国大学或者公司撰写的。
我可以告诉你，其中一半以上论文都出自中国研究人员之手（基于他们特殊的拼音名，如Zhang、Xiang等）。我相信他们很大一部分是在美国学习的国际生，且不是美国公民。
他们毕业后会去哪里呢？
其中最优秀的将留在美国学术界，其次是谷歌、微软、Facebook这样的公司。一些可能会流向美国初创企业。随后剩下的人才更愿意回到中国寻找更好的发展机会。
对于那些留在美国的人才来说，他们有多少会永久留在美国？想象一下，当你努力工作，不断向上攀爬，而美国政府处于对知识产品盗窃和间谍活动的恐惧，对中国人才的道德标准实施各种限制。你的印度同事升职了，而你还在原有位置。显然这头顶上有个隐形的天花板，别无选择，只有回国。且一些公司的薪资与硅谷相当，非常具有竞争力。与此同时，这批人才也会把经验和知识带回国。
最终，大部分中国人回到了中国，为中国人工智能的生态系统做出巨大贡献，这也使得中国在技术层面疯狂追赶。也许美国开始质疑中国人工智能神话，但很多最新的技术迁移到中国，真的算IP盗窃吗？
事实上，中国人才被踢出美国，并把知识和经验带回中国，属于美国政府的重大失误，显然他们并不会承认这一点。
（以上情况仅适用于人工智能研究人员，其他领域研究者可能不适用。）
与此同时，中国政府正在积极采取一切措施来吸引人才回国。首先，中国人工智能公司甚至初创企业都获得了充足的投资，因此他们可以在中国创造非常多的职位需求。
其次人工智能领域的人才中国部分地区能够获得75%的个人所得税减免（这对于高薪资的人来说，简直是一笔巨款。）政府在住房抵押贷款和保险方面也有很多奖励政策。据我所知，美国并不存在这样的优势政策。
第三，这些在美国和英国研究中心的人才，从事的是“真正的”研究项目，而不是一些玩具项目。因为这些项目大多来自政府合同，而这些技术将直接面向14亿人口，这可是一个庞大而丰富的数据库。
或者，你在创业公司从事私人项目，你会有更多的自由去做每一件事，这里的自由指的是，你不需要担心政治正确性、工作中的道德、以及缺乏数据的困扰。因为你是中国政府的“培养重点”，在与他人做生意的时候，你能获得政府的特殊待遇。例如，一些AI创业公司获得政府VPN许可，所有员工可以免费使用谷歌、Github等资源，公司方面还可以享受租赁办公室、纳税等方面的优惠。
最后，多亏了这些人才引进计划，中国逐渐在人工智能的采用和应用方面处于领先地位。虽然不是研究领域中最尖端机器学习技术的先驱。但中国绝对是人工智能技术的忠实信徒和领跑者。
实地去中国考察一趟，特别是杭州和深圳，你就会明白我的意思。
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