美國CCC發布20年人工智慧（AI）路徑圖 - 工程師

美國CCC發布20年人工智慧（AI）路徑圖

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2018年秋季，美國計算社群協會（CCC：Computing Community Consortium）發起建立20年人工智慧路徑圖計畫(20-Year Roadmap for Artificial Intelligence)，由Yolanda Gil（南加州大學和人工智慧頂尖國際會議(AAAI)主席）和Bart Selman（康乃爾大學和AAAI當選主席）。該計劃的目標是確定AI領域的挑戰、機遇和隱患，並建立具說服力的報告，作為AI領域的未來決策、政策和投資計畫提供信息之參考。

AI 驅動能力：
‧ Behavioral health coaches
‧ High payoff experiments
‧ Opportunistic education
‧ Resolve supply chain delays
‧ At-home robot caregivers/helpers
‧ Effective natural disaster response
‧ Novel business processes
‧ Address food and water insecurity
‧ Resilient cyber-physical systems

AI 研究優先領域：
Integrated Intelligence
‧ Science of integrated intelligence
‧ Contextualized AI
‧ Open knowledge repositories
‧ Understanding human intelligence Meaningful Interaction
‧ Collaboration
‧ Trust and responsibility
‧ Diversity of interaction channels
‧ Improving online interaction Self-Aware Learning
‧ Robust and trustworthy learning
‧ Deeper learning for challenging tasks
‧ Integrating symbolic and numeric representations
‧ Learning in integrated AI/robotic systems

該計畫規劃，採bottom-up模式首先舉辦一系列論壇和溝通管道所收集的廣泛社區意見，包含2018/2019年秋冬季的三次專題研討會、一次AAAI年會的交鋒座談會（Town Hall），以及產業界、政府、學業界和專業機構等其他利益相關者群體的反饋意見。路線圖草案於2019年5月13日公開，供電腦或計算研究團體評論。在評論期和進一步修訂之後，最終版本於2019年8月6日發布。以下，就最終版本摘要出重點。

關於美國「20年人工智慧路徑圖計畫」
主要發現

1.透過強大的算法基礎，以及過去十年內可用的數據和計算資源推動之下，人工智慧有望對社會和經濟產生深遠的積極影響。
2.欲實現AI的潛在好處，就必須進行大膽的AI研究，並搭配新策略、研究模型以及不同的組織類型，以達催化及支持AI之目的。
3.學界和產業界對AI的需求和作用，以及之間的互動，都對人工智慧的未來具有至關重要的意義。
4.AI相關人才和人力資源正經歷天翻地覆的改變，為人才庫（talent pool）的發展以及確保滿足人才儲備的多元性帶來了重大挑戰。
5.人工智慧系統的快速部署正引起嚴重的問題，以及包含了廣泛能力和議題的社會挑戰。
6.美國對AI的重大策略性投資，將促進主流科學、科技、社會和經濟進步。

建議

1.創立和經營國立AI基礎建設，通過四種連鎖力量為學術界、產業界和政府服務：

開放AI平台和資源：由學術研究社團提供一龐大、互通且分散式的” AI -ready”資源集合（例如：個人化助理及機器人環境，整理篩選高品質的資料集、軟體、知識儲存庫及測試台）並且供學術界、產業界和政府使用。

堅持不懈以社群驅動的人工智慧挑戰：由AI和各領域專家連續不斷地提出有條理的問題，並藉此推動關鍵領域的研究，這些問題是建立在開放AI平台及設施（且不斷增加）的共享資源上。

國家級AI研究中心：在大學附設多間AI研究中心，進行長期AI關鍵領域（例：智慧、信任及責任之間的整合）研究，透過長達十年的資金計畫，支持100位師資、200位AI工程師、500位學生及基礎計算設備。這些中心為各級的學生提供豐富的培訓；同時，提供來自學術界、產業界和政府機關進行跨領域研究和技術轉型。

任務取向的AI實驗室：生活實驗室的AI研究，以對社會影響有極大潛力的領域為目標。這些將是” AI-Ready”的設施，旨在使AI研究人員能夠訪問獨特的數據及專業知識，諸如AI預備醫院、AI預備家庭及AI預備學院。這些機構將與國家級AI研究中心密切合作，提供所需、促進應用研究以及轉型研究結果。這些實驗室對研發、宣傳及人員培訓而言舉足輕重，經費支援長達十年以支持50名終身AI研究人員、50名來自AI研究中心的訪問專家、100至200名AI工程師和技術人員，以及100名領域專家和人員。

2.建立在上述國家級AI研究中心之基礎建設之下，重新定義及培訓全方位的AI人力：

制訂各種級別的人工智慧課程：為了及早培養及鼓勵對AI的認識及興趣，應該為這方面的課程制訂指導方針，從K-12（將幼稚園、小學和中學教育合在一起的統稱，用於美加及澳洲部分地區）開始，並且延伸至研究所及專業課程。

為進階AI學位建立招生和推薦項目：包括專為優秀人才的學生提供資助，以獲得高等研究生學位，並為博士級研究人員提供保留項目，為AI教學人員提供支援和額外資源的授權。

關注少數族群和弱勢群體：選拔優秀人才納入AI研究工作的計劃。

鼓勵新興跨學科AI領域：鼓勵學生和研究團體進行跨學科的AI研究－例如AI安全工程設計，以及AI對社會影響之剖析－如此將確保勞動人力和研究體系都能夠充分理解AI解決方案。

重視AI倫理和政策：包括AI倫理和政策領域的重要性，以及強調將道德和相關責任原則納入AI系統設計和操作之核心要素的必要性。

處理AI難題和未來工作：這些難題是AI與其他學科（如經濟學、公共政策和教育）跨領域的交集。教導學生如何思考他們工作的倫理和社會影響是很重要的。

增加培訓高技術的AI工程師和技術人員的管道：以國家級AI研究中心的建設支持為基礎，通過社區學院、勞工再培訓課程、專業認證課程和線上學位等方式，增加學習AI的管道。

3.基礎AI研究核心課程的重要性：

本AI路徑藍圖所提到的新資源和鼓勵措施須在不損害現有資助AI研究課程的前提之下進行。所述之核心課程提供公認且全面支持的研究進展，以培訓年輕研究員、整合AI研究及教育，以及促進跨學科的合作；核心課程亦是本路徑藍圖所述之更大範圍計劃的重要補充，同時也需要加強支持。

以上所提的建議，需要聯邦政府持續性大量投資及支持，成果亦將具顛覆性。上述建議不僅是跨學科、前瞻性研發的支柱，推動科學和經濟進步，同時考慮到安全性、漏洞、政策和道德問題。同時，應以優渥的研究環境來留住最優秀的人才，並在各關鍵技術領域中擴展人力資本，以符合為社會和經濟創造最大利益。

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美國欲透過政府、業界及學界三股力量聯合推動耗時20年的AI計畫，且下至幼兒院的教育，積極製造環境並留住AI相關人才。

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