近期公布的白宫财政支出信息，显示美国计划削减对科研活动的资助。这个做法和美国希望引领全球人工智能发展的雄心壮志有不小冲突。唐纳德特朗普总统在 2 月份签署了一项促进人工智能的行政命令，并将其命名为“美国人工智能倡议”，但许多批评者表示其并未包括投入足够的资金。
相比之下，中国在人工智能的目标和行动目前都还处于同一步调，都在持续推进中。例如，中国政府曾在 2017 年宣布一项新的人工智能战略，目标是到 2020 年在这一关键技术上能与美国发起挑战。
尽管如此，要衡量一个国家的人工智能研究进展仍然是一件比较困难的事情，尤其是中国。过去，有大量的研究表明，中国在人工智能研究上输出了大量的研究论文，业内也早就注意到了这一趋势，早在奥巴马时期，就有报告指出了这种趋势。
但这种量的优势并没有特别值得关注的价值，因为国际上有声音认为中国研究机构以低质量甚至是欺诈性的出版物而闻名。这也是为什么，业界一直很难确定中国人工智能研究的质量。
现在，位于华盛顿州西雅图的艾伦人工智能研究所（Allen Institute for Artificial Intelligence，Ai2) 发布了一项新的研究报告，显示中国的人工智能研究在质上也开始有了赶超美国的趋势。该组织由微软的联合创始人 Paul Allen 于 2014 年组建的，专注于人工智能研究。
研究团队创建了一个名为 Semantic Scholar 的工具，用以搜索和分析在线发表的科研论文。通过这个工具，Ai2 的研究人员不仅比较了中国 AI 研究论文的数量（Semantic Scholar 的数据显示，自 2005 年以来，中国发表的人工智能论文数量已经超过了美国），还能根据他们在其他论文中的引用次数来判断这些论文的质量。
图丨（来源：WIRED、Ai2）
这就得出了一个出人意料的结果：“引用次数前 50％的人工智能研究论文”份额中，中国将在今年实现超过美国。由此推演得出的预测还有，2020 年中国在“引用次数前 10％的人工智能研究论文”超过美国，2025 年中国在“引用次数前 1％最受关注的人工智能研究论文”超过美国。
（来源：Ai2）
另外，如果继续沿着目前的趋势走下去，到 2020 年，两国将在顶尖人工智能出版物中将占据同等份额。
其中，现有的数据显示，被引用次数最多的中国学术机构前五名分别是中科院、清华、港中大、香港科技大学和上海交大，他们的被引用总次数均超过了 10 万。
（来源：Ai2）
对于以上这些结论，Ai2 首席技术官兼人工智能研究员 Oren Etzioni 对《麻省理工科技评论》表示：“国家的经济发展和安全保障能够从大学和研究机构的本土研究中‘汲取养分’，我们需要尽快增加人工智能研究经费，并为 AI 方向的学生和专家发出签证”。
Etzioni 认为，公开发表的科学研究可以让业内每个人受益，无论他们来自哪个国家，但他强调，这项研究应该为美国政府敲响警钟。“如果我们成为第二名，那么下一个谷歌将在美国还是中国诞生呢？”
Ai2 这项研究在一定程度上显示了中国的人工智能研究已经由量变走向质变，全球人工智能技术竞赛也很可能随之进入下一个阶段。因此，这项研究甫一出现，也引发美国科技媒体的关注，《麻省理工科技评论》和 WIRED 都进行了重点报道。WIRED 特别提到了一件发生在 2018 年事情，用以佐证中国 AI 研究的实力。
（来源：Robust vision challenge）
那就是在 2018 年 6 月举行的全球顶级计算机视觉大会上，谷歌和苹果发起了一场学术竞赛，挑战用双摄像头在阳光明媚和天气恶劣等不同条件下拍摄图像的处理算法。显然，能出色完成这一任务的 AI 算法，将帮助美国科技巨头开发自动驾驶汽车或增强现实项目，甚至是实现盈利。然而，这场竞赛最终的赢家是一所中国高校团队。
WIRED 认为，这些事件证明，中国在人工智能领域有远大抱负，而且最近在该领域处在前沿的突出地位。
新美国安全中心（Center for a New American Security）智囊团成员兼高级研究员 Greg Allen 表示，Ai2 的分析应该让美国明白，中国在人工智能方面的雄心壮志是认真的。从美国的角度来看，中国在人工智能计划中详细列出那些高远的战略和目标似乎有些奇怪，但它们可能最终是有效的。Allen 说:“当你把人工智能研究定为国家优先事项，而且足够认真，肯定会取得很大成果的。”
（来源：WIRED）
值得一提的是，美国不但在关心中国人工智能研究的质和量的变化，这个过程中各方扮演的角色也在其探讨范围之内。
Greg Allen 撰写的一份报告就指出，中国政府层面正在成为中国 AI 战略发展中的核心推动者。报告称，政府正在对 AI 学术研究进行深入的投资布局，例如，北京新设立两家研究中心致力于 AI 和无人系统。其中一个研究中心在 12 月出版的一篇论文，还试图解释 DeepMind 最近研发的 AlphaZero 系统的内部工作原理。
（来源：Greg Allen ）
一项来自斯坦福的 AI 指数也显示，中国政府层面在中国的 AI 研究中发挥愈发重要的核心作用，政府机构属性的人工智能研究论文在 2007 年至 2017 年期间增长了 400％，相比之下，中国企业实验室的增长相形见绌，尽管国家资助的学术机构仍然输出了中国大部分的研究成果。在美国，像 Alphabet 这样的公司在人工智能的研究上扮演着更为重要的角色。美国企业所占的 AI 学术出版份额是中国的七倍。
尽管论文输出并不完全反映某个国家或机构实际的人工智能技术水平，但是，它依然能够作为未来的实力体现，是为未来经济发展奠定坚实新技术的基础。另外，正如上文提到，中国的学术研究论文在质上的表现为一些国际同行所诟病，如果未来真如 Ai2 得出的结论一样，中国 AI 研究论文实现显著的质变突破，对中国学术界来说，也会是一个难得的好消息。
