英国人工智能博士

在不久之前，英国政府发布了干货满满的《2017年英国人工智能产业发展报》，在这份报告里开宗明义地阐释了英国这个AI的故乡对这种技术抱有怎样的期望。报告说“我们的愿景是让英国成为世界上最适合发展和部署人工智能的国家，从起步、发展到繁荣，实现技术所能带来的最大便利。”听起来像随便许个愿而已，但仔细回想一下，却不难发现曾经的日不落帝国，似乎近两年在人工智能这件事上不断刷新着存在感。比如人尽皆知AlphaGo背后的DeepMind，虽然卖给了谷歌，但总部、人才和整体架构依旧全部留在伦敦，保持着自己英国AI公司的全貌。比如招聘、法律服务领域的一些AI垂直市场，在北美市场占有最大份额者已经悄然换成了英国创业者。在我们的认识里，英国在AI领域的话语权，好像在图灵之后就让位给了美国。事实果真如此吗？到底是什么在近两年间重新激活了应该AI产业，以至于英国政府敢于将AI定性为国家重点战略？这可能要从英国绅士们在AI这件事上保留了几十年的学院派坚守说起。AI老家的乡亲们，没有缺席任何一场晚宴艾伦·图灵这个名字，把人工智能和英国永远绑在了一起。虽然很难说当时的政府和社会是否对得起这位天才。但直到今天，英国政府还在国家战略中着重强调图灵本人带给英国AI的文化与历史加分，足可见他的重要性。但跟大众想象中不同的是，图灵之后，英国这个AI的老家并没有忘记这门技术。正相反，在近七十年的AI史上，大不列颠的乡亲们频频出手，基本确保了每一场AI大戏中都要露个脸。早在上世纪50年代，为了证明图灵关于智能计算机的判断能否实现，欧美各国科学家都开始了不同的探索。当时主要的实现方式是符号编程，其中就有英国科学家做出了重要贡献。在人工智能的襁褓期，英国人最重要的贡献要属1952年，克里斯托弗·斯特拉奇在曼彻斯特大学编写出了能下跳棋的程序，这是人类历史上第一次出现能进行棋类比赛的机器，冥冥中或有天意，最终彻底打败人类的AlphaGo也在英国诞生。机器能下棋了，这在50年代是石破天惊的一件事。直接开启了第一次国际化的AI产业热潮。更有意思的是，这次热潮虽然主要发生在美国，却是被一个英国人最终埋葬的。1973年，詹姆斯·莱特希尔爵士在调查研究了美国的AI热之后，在议会发表了著名的批评报告。他在报告中罗列了详尽的证据，认为当时流行的基于逻辑学的符号编程，根本无法解决复杂的现实问题。这份报告给了AI界当头一棒，直接导致欧美国家大幅度削减AI领域资金，导致了历史上著名的“AI之冬”到来。而詹姆斯·莱特希尔爵士本人也因此获得了“凛冬召唤者”的成就解锁…..这句是我瞎说的……后来，AI还是迎来了复兴。在日本的“第五代计算机”刺激下，各国纷纷开始了对知识系统的研究开发计划，英国人也没落后，打造了名叫Alvey的智能知识库系统。虽然这套逻辑普遍被认为是产业泡沫，但它还是激发了英国学术界在自然语言处理、知识图谱技术、人机交互探索等领域的前进，刺激了年轻一代另辟蹊径去寻找AI的未来。终于在上世纪八十年代，出生于英国的“AI巫师”杰弗里·辛顿提出了反向传播算法，力证了神经网络的价值，可谓间接开启了我们今天面临的这次人工智能的“二次复兴”。有意思的是，DeepMind的两位创始人是在伦敦大学学院计算机神经科学组读博士时相互认识的，这个组的创始人正是杰弗里·辛顿。命运之轮可谓玄妙。总而言之吧，虽然没有多大声量，但英国确实从来没有在任何一次AI史上的大事缺席，并且几位英国人还从不同角度改写了AI的进程。虽然没有酝酿出科技巨头和影响全球的产业革命，但有一件事英国人做到了。那就是让全世界承认，英国，有最专业的AI。大学，是英国AI的“永动机”长期处在研究前沿以及良好的学术生态，让英国的大学里始终保留了最强悍的AI研究能力，并且源源不断的酝酿人才，这些资源，成为了今天英国在AI领域“一鸣惊人”的本钱。比如说，被称为三大专家型AI企业的Swiftkey、DeepMind 和 Ravn，都是获得大学赞助支持，并由学术研究人员直接建立，且源源不断吸收学术人才甚至高级别科研人员的。有人说今天英国的AI教授都被DeepMind们收割了，这当然是一句戏言，但也侧面证明了这家公司为什么强悍，并且反应出英伦三岛还是有值得他们收割的资源。多个研究报告都指出，英国的企业家和投资机构在打算进入人工智能等科技领域时，会习惯性地把科学家聚集在一起，以此作为企业的原始资本。而英国政府也乐于见到这种亦学亦商的现象。我们来看英国的人工智能公司地理分布，会发现除了伦敦以外，牛津、剑桥和爱丁堡是AI企业最集中的三个区域，这也意味着AI企业密集的拥抱甚至依靠着世界顶级学府的支持。比如说 Evi、Vocal IQ、Cytora、SwiftKey 和 Darktrace 等英国AI明星企业，全都是在剑桥创建的，从创始人到投资者，全都与剑桥大学计算机学院密切相关。这种学术为先、高校为源的AI产业文化，极大程度加强了英国不同于世界任何地区的创业优势。政府并不与企业竞争人才，反而期待学术系统的人才与跨国巨头、创业企业、资本以及孵化器合作，帮助政府获得全球范围内的商业价值。以学带产，成为了英国AI特有的一张牌。在今天，整个英国的高校扶持AI创业形成了鲜明的“2+5模式”。2是指艾伦·图灵研究所和EPSRC（工程和物理科学研究委员）人工智能研究所。前者以图灵命名，是英国国家数据科学研究所。被英国政府定义为在整个国家AI战略中发挥关键作用，是全国AI的核心。而EPSRC则秉承AI优先原则，大量提供AI需要的研究经费和系统性支持。在这两大机构周围，围绕着全英最好的五所大学——剑桥大学、爱丁堡大学、牛津大学、伦敦大学学院、华威大学，各自培养AI产业生态、领域优势和人才培养项目。悠久的历史积累；高度的政府支持；完善的产学转化机制，等等因素加在一起，非常直截了当的告诉了我们这样一件事：让伦敦、剑桥毕业的高等AI人才创业成功，已经成为了英国的习惯。没有巨头，却有战斗力爆棚的创业圈在今天，英国不到一周就会诞生一家新的AI创业公司。其创业公司能力之强，已经投过美国科技巨头的不断收购，以及AlphaGo的凶猛善战传达给了世界。但是英国为什么会出现这种创业公司生猛，却无法诞生巨头的局面呢？首先还是从英国AI的创业优势说起。保留了高超学术能力的英国，其实一直都在AI商业化上有不少想法。甚至深度学习商业化的技术契机都是在英国提出的，但是从上世纪八十年代开始等，深度学习在英国一等就是三十年……终于这个机会还是等来了。如今，在GPU等技术带来的算力提升、卷积、复现神经网络等技术成熟后，创业者有了新的机会。大数据带来的机器学习空间，也在让商业化的天平向技术持有者倾斜。在此基础之上，风险投资开始注意AI这一长期积累的技术优势、云服务提供商开放了开发框架、公共对AI认知提升，都加速了英国所积累的学术优势，快速向产业化转变。而政府提供的人才培训计划、财务扶持和学术成果标准化售卖，也给了创业者以粮草弹药。但要注意的是，种种利好之下，英国也并没有出现能比肩互联网巨头的AI大公司。这或许也是因为整体的社会产业氛围所带来了局限。英国政府的AI产业报告明确指出：本国人工智能的核心需求是提高现有产业的生产率。缺乏互联网和科技巨头的英国，在希望用AI快速变现的前提下，将不得不与国际巨头合作，希望留住巨头们的资金和专业技能。这就导致了英国的AI企业始终都是笼罩在美国巨头之下，做的最好也就是被收购而已。再者，英国作为老牌工业国家和搞福利社会，传统产业亟待新的增长突破。所以在英国，AI更多是为这些产业的升级服务，而不注重去开拓新的领域，也与互联网产业较为疏远。种种原因下，英国的AI公司大部分都是初创公司。而做得好的要么是垂直领域解决细分问题，要么就干脆被收购成为大公司的技术研发部门。从而导致AI公司绝大部分都在寻求种子或者天使轮投资，普遍难以获得资本性增长。另一方面，由于本土传统产业的需求，以及目前AI获取消费数据的困境，英国人工智能企业中有90%以上都是B2B企业，主要为其他企业提供营销、管理和金融服务。而在B2B的人工智能业务中，英国公司又主要集中在AI人力资源以及AI金融服务这两大领域中，二者成为了英国创业公司的两大抓手。有意思的是，零售业务的AI化曾经一度成为英国AI创业者的热门词汇，最后却趋于平静，也许对今天热衷于“新零售”的中国创业者们有些借鉴价值。对于这些密度极高的从事人才与金融服务的英国AI创业者来说，今天虽然机会很好，但整个产业的困难也是不少。最明显的困难集中在四个方面：配套人才缺乏、产品化门槛高、B2B盈利周期长、SaaS模式盈利受到限制。根据英国政府的报告，整个产业中数据人员、懂AI的企业内部服务人员、AI销售人员短缺，已经成为了鲜明的问题。看来人才短缺大概是AI的世界性难题。随着这两年越来越多网红款英国AI创业公司进入我们的视线，似乎英国这个AI老牌强国终于等来了商业的春天。但一切仅仅是刚刚开始而已，到底谁能成为英国政府口中的“最适合发展人工智能的国家”也不好说。但英国在象牙塔和商业世界中架起的无障碍通道，却真的值得中国AI领域再三思考。

最近，Reddit里的一名英国毕业生向网民提出询问：人工智能博士毕业，向公司要多少工资才对？网民的反应表达了全世界对这一热门行业的待遇。尽管有些国家每年可以提供500,000美元（350万元人民币），但其他国家的薪资却不如普通公务员。接下来，让我们看看人工智能的博士学位在每个国家值多少钱？英国博士学位兄弟首先介绍了一下自己：现在在伦敦，即将博士毕业，并在顶级期刊上发表一些论文。他开发的算法模型具有一定的商业价值，并为学校所认可，希望来到其他初创公司继续开发，并希望分配一部分股票。不过，学校希望他能够留在学校学习，同时研究相关项目，并询问他预期的待遇是多少。网友提出了一些建议。一种看法是，如果您在伦敦，人工智能的博士学位的起薪为每年100,000-150,000英镑（也就是9-135百万元人民币）。如果您在一家金融经纪公司中工作，拥有硕士学位的毕业生在伦敦可以每年获得60,000英镑（54万元人民币）的起薪。受访者说，他获得博士学位时，他的薪水是90,000英镑的年薪+90,000英镑的存货的年薪+30,000英镑的起薪。根据英国博士本人自身的情况来说，网民猜想他的年收入应少于10万英镑（90万元人民币）。如果要更高的价格，他必须提出最高质量的论文，并且公司必须具有相应的实力。但是一些网民质疑在伦敦获得如此高的工资是不可能的。对于一名博士来说，最高的佣金是80,000英镑（72万元人民币）。FAANG（Facebook，Amazon，Apple，Netflix，（Google））这样的巨头公司的年薪最高不能超过15万英镑。毕竟，这种情况可能更普遍，但是并非所有的博士毕业生都拥有良好的科学研究成果。通常，在伦敦，普通博士毕业生的年薪为80,000-100,000英镑（72-900,000人民币），优秀的博士生的初始薪水可达15万英镑。这就是英国伦敦的情况，但是美国呢？在讨论中，有人提出在旧金山地区，人工智能博士学位的年薪为300,000-400,000美元（210-280万元人民币），但是它仅适用于高级博士课程的学生。谷歌，OpenAI和其他公司每年将为杰出的博士毕业生支付数百万美元。对于那些没有这么强大能力的人来说，人工智能博士学位的年薪约为100,000-140,000美元（700,000-180万元人民币）（数据来自5月的最近5月）。根据调查结果）。此外，一些日本网民说：在东京地区，机器学习博士学位的起薪约为40,000美元（280,000人民币）。即使是像Google和Facebook这样的巨头，其最高起薪也不超过85,000美元。（600,000人民币）。在日本社会上这样的薪水实际上很低，相比之下，公务员对年轻人更具吸引力。人工智能博士也一样，在美国就是金砖，在英国就是铜砖，在日本就是黏土砖。在中国呢？学习人工智能需要有博士学位由于博士生在机器学习和项目工程领域的紧密融合，雇主更加赞赏博士生。与从事基础开发工作的本科生硕士相比，博士生具有更高的研究能力，更高的项目和业务理解与管理技能以及更高的创新能力。很难。根据公共关系，2017年中国的机器学习博士学位的年薪高达50万。到2018年，这个数字将达到80万。2019年，一些媒体介绍了华为的才华横溢的青年计划，已获得机器视觉的两个博士学位，年薪为200万美元。当然，这些只针对业内的顶尖人才。现在还尚无关于2020年AI博士平均起薪的数据，但“2020年度前五名AI人力资源竞争”的情况在中国互联网上广泛传播，并被许多媒体引用。虽然说其中的真实性无法验证，但数据与基础情况一致。各种公司所雇用的具体教育背景和职位尚未公开，但一些媒体推测其年薪在30万至500之间。按照近年来的情况来说，AI智能专业的高端人才还是很少，所以说培养孩子的思维能力还是要从小做起，努力将孩子养成顶级的高端人才。

想骗取索赔？小心被提供快速法律咨询的在线“机器人”揪出，通过使用语音识别技术和人工智能技术，在线“机器人”已能检测出哪些属于欺诈性保险索赔。企业想更好地节约开支？可以使用人工智能软件，通过分析会计数据，人工智能软件会建议实施新的天然气、水和电费等开销计划来节省开支……今年2月，英国政府宣布投资1300万英镑（约1.13亿元人民币）支持40个人工智能及数据分析项目，旨在提升生产力，改善英国的专业服务。作为人工智能的诞生地，英国一直都在积极推动人工智能的发展：一方面，明确人工智能的技术性本质，注重这一领域的基础性和开创性研究；另一方面，在政策、资金、教育、国际合作等方面持续发力，不断优化发展基础和发展环境。“英国在人工智能领域的投入和布局贯穿了整个人工智能的发展，世界上出现的几次人工智能浪潮英国都没有缺席，比如第五代计算机虽然是日本推动的，但背后却有英国创造的身影。”英国帝国理工学院终身教授、帝国理工学院大数据科学研究所所长郭毅可表示。英国政府2018年4月发布的《英国人工智能：有准备、有信心、有能力？》报告指出，英国是21世纪人工智能发展领域的世界领导者之一，拥有领先的人工智能公司、强大的学术研究文化、极具活力的初创企业生态系统，以及在法律、伦理、财政、语言等方面实力突出的一系列技术集群。目前，英国形成了以伦敦、剑桥、爱丁堡等高校集中城市为中心的人工智能产业集群，不仅拥有像“深层思维”公司（DeepMind）、“快键”公司（SwiftKey）、“巴比伦”公司（Babylon）等在人工智能领域占有重要地位的科技公司，还孕育了“克莱奥”公司（Cleo）、“思维追溯”公司（Mindtrace）等在理财、自动驾驶行业开拓的人工智能初创公司。同时，英国全球顶尖的高等教育体系所形成的人才培养和科研转化机制，为其人工智能的发展提供了坚实、强大的科研能力和人才支撑。当前，世界人工智能领域的竞争已呈现“白热化”趋势。面对未来良好的发展前景，近年来，英国政府不断加大政策、资金、人才、国际合作等方面的布局力度，决心将英国打造成人工智能产业的前沿阵地和世界中心。英国政府2018年推出的《工业战略：人工智能产业政策》报告显示：过去3年，英国发布了包括人工智能产业在内的工业战略白皮书、人工智能产业政策等各项措施，并成立了人工智能发展委员会、数据伦理与创新中心、人工智能发展办公室及工业战略挑战基金等相关机构，以推动人工智能的发展。同时，英国还规划制定了金额超9亿英磅（约78.7亿元人民币）的一揽子人工智能产业扶持计划，还将投资谷歌、亚马逊、“人工智能元素”（Element AI）以及“慧与科技”（HPE）等一系列跨国科技公司。而在人才方面，自2017年起，英国将在4年内培育8000名计算机科学教师；未来7年，通过培训让5000名学生具备多样化的数字技术；支持新增450个与人工智能相关的博士点；加大包括人工智能人才在内的海外特殊人才引进力度，每年增加1000名至2000名人才引进。此外，英国也在加强国际合作。2018年7月，英国与法国签订五年协议，在人工智能等数字产业领域加强双方高端科研中心的合作；2019年1月，英国决定与日本在机器人、数据等领域加强深度合作……“几十年来，英国一直在持续发展人工智能，并具有自身的重要特点。”郭毅可说，一是确定了人工智能的技术性本质，秉持稳重、冷静的心态，注重在这一领域的基础性、开创性研究；二是长年在教育和人才方面持续发力，“极有远见”。郭毅可认为，对人工智能的持续性研究体现了英国对科学研究的“稳重感”。他说，“人工智能也好，深度学习也罢，英国人并没有在这方面进行过多强调，他们明白，今天这个技术比较有效，但明天又会有新技术出现，他们更看重人工智能的本质，重视基础性、创新性技术的研究。”“比如，目前很多人强调人工智能的算法，但很少有人强调人工智能最重要的是‘算料’，怎么去拥有最高级、最有质量的数据资源，这才是有远见的。”他说，“英国建立了一个涉及50万人的生物样本库，数据的精度和严谨使其得以成为未来人工智能的‘原料’基础。”“数据研究中不应该过分强调‘大数据’，更应该注重‘精数据’。”郭毅可说，所以英国对整个技术的发展基础、发展方向、人才储备非常看重。

■国际观察·人工智能与教育变革②英国积极推进现代工业战略，加快发展人工智能教育，扩大人工智能硕士研究生招生规模，在全国设立16个人工智能教育博士点，并与知名研究机构合作设立人工智能研究奖学金——今年2月，英国商务、能源和工业战略部与数字化、文化、媒体和体育部两部委联合宣布，扩大人工智能硕士研究生招生规模，新设16个人工智能教育博士点，加快推进人工智能高端人才培养。为了应对新科技革命的奔涌浪潮，在2018年4月，英国启动了以人工智能为核心的“现代工业战略”，其愿景是，使英国成为世界上最具创新能力的国家。要保持创新能力，就需要增加研发投入。为此，英国政府计划，到2027年研发支出占国内生产总值的比例达到2.4％，从长远来看，这一比例将达到3％。扩大人才培养规模“长期以来，英国是一个创新型国家。投资人工智能教育和培养优秀人才将有助于保持英国在人工智能研发方面世界领先地位，并能吸引国际人才。”英国商务、能源和工业战略部大臣格雷格·克拉克表示，“从更为有效的疾病诊断到建造智能家居，人工智能对提高生产力水平，对提高整个国民经济中每个行业的经济效益具有巨大潜力。实施现代工业战略，大力培养专业技术人才，将会促进英国高技能、高技术就业机会和经济增长，提高生产力水平。”发展人工智能，人才培养是关键。尽管英国人工智能教育起步较早，但随着产业的快速发展，英国人工智能人才培养在专业结构、层次结构和数量上远远不能适应人工智能产业发展的需要。2017年，英国有26所大学开设了人工智能本科生课程，20余所大学开设了30多种人工智能硕士研究生课程，但招生数量有限。2016年，英国人工智能本科生招收新生大约200人，硕士研究生招收新生大约300人，个别学校研究生招生名额有限，导致入学竞争激烈，录取率曾一度达到1∶14。人工智能博士研究生在校生数量有所增加，但2013年至2015年博士研究生在校生人数仍不足400人，人工智能人才培养出现供不应求的局面。加快人才培养是保持产业优势的重要前提。日前，英国商务、能源和工业战略部与数字化、文化、媒体和体育部两部委联合发表声明，从今年9月起，英国大学每年扩大招收人工智能硕士研究生200人，英国科技公司积极参与人才培养并提供资助。同时，英国统筹考虑人工智能教育的院校和学科布局，在15所大学设立了16个博士点，并结合人工智能的应用方向，把医学、医疗保健、语言、计算、环境、音乐作为重点应用的学科专业。每个博士点侧重一个学科或专业，例如伦敦大学学院人工智能支持医疗保健系统、爱丁堡大学生物医学人工智能、利兹大学人工智能在医学诊断和护理中应用、剑桥大学人工智能在环境风险研究中应用等，每个博士点由一名教授领导。人工智能硕士学位课程优秀毕业生有机会申请硕博连读课程，实行贯通培养。新设博士点每年招生200人，力争用5年时间，招生人数总计达到1000人。新设的硕士点和博士点，扩大硕士和博士研究生招生规模可使英国在几年内增加培养人工智能人才达数千人。加大人工智能教育投入英国的“现代工业战略”指出，英国面临着人工智能、老龄化社会、清洁增长和流动的未来四大挑战，这不仅是对英国的挑战，也是全球发展趋势。人工智能将广泛应用于各行各业，英国要抓住新技术革命带来的机遇，站在人工智能和数据革命的前沿，用技术造福人民。“人工智能成为许多行业的颠覆性技术，促进了新产品和新服务的出现，改变了数据科学的作用。这使我们能够开辟新的路径应对各种挑战。”英国研究与创新首席执行官马克·沃尔波特爵士说。人工智能产业蕴含着巨大的经济价值和效益。据估计，到2035年，人工智能产业可以为英国经济额外增加8140亿美元（约合6300亿英镑），可使国民生产总值年增长率从2.5％提高到3.9％。英国对人工智能的投资保持着强劲势头。最新数据显示，英国快速增长的人工智能领域风险投资数量较上年增长了17％。投资数量比欧洲的总和还多。英国数字化、文化、媒体和体育大臣雷米·莱特表示，英国不仅是人工智能之父艾伦·图灵的诞生地，而且在人工智能研发方面处于“领先”地位，英国从制造业到时尚业，从建筑业到医学成像，人工智能技术的应用范围越来越广泛。不断提高人们的专业技能水平，发展和保持新技术优势，对提高生产力水平、促进社会经济发展具有重要意义。充分利用人工智能和数据革命带来的经济利益，让英国继续成为世界领导者，是英国现代工业战略的重要内容。而人工智能教育是产业发展的基础和保障。英国政府计划对发展人工智能教育投入1.15亿英镑，同时，英国产业界承诺投入7800万英镑，参与大学承诺投入2300万英镑。这使得各方对人工智能教育投入总量超过2亿英镑，开创了各方共同投资教育的先河。鼓励企业深度参与人才培养对于企业参与人工智能教育，英国南安普顿大学计算机科学教授温迪·霍尔认为，“政府、产业界和学术界要通力合作，全力支持发展人工智能教育，否则英国将丧失人工智能的历史性领先优势。”2017年10月，受英国政府委托，他与杰罗姆·佩森蒂对英国人工智能产业进行全面评估，共同发表了《成长中的英国人工智能产业》评估报告，其中提出的鼓励支持科技企业参与人工智能教育等建议已被英国政府采纳。英国政府鼓励科技企业参与人工智能教育，参与人才培养。英国科技企业积极履行企业社会责任，捐助资金发展人工智能教育，资助学生攻读人工智能硕士学位课程，为受资助在读学生提供工作实习机会。与此同时，英国知名科技企业积极投身人才培养。以研究机器学习闻名的深度思考公司以及量子黑洞公司、思科公司、英国航太集团等一批英国著名企业准备每年资助2000名人工智能硕士学位研究生并提供工作实习机会。这是英国首次在全国范围内设置由产业资金资助、包含工作实习安排内容的人工智能硕士课程，政府、企业和教育共同应对人工智能人才缺口问题。此外，剑桥咨询公司、英伟达公司、格雷公司、印孚瑟斯技术有限公司英国分公司等11家英国本土科技公司和跨国公司集体承诺额外资助50个人工智能硕士研究生名额并提供工作实习机会。此外，企业还加盟教育联合体。2018年，英国首相特雷莎·梅在达沃斯论坛上宣布英国将投资2000万英镑组建国家编码学院。这是一个由60多家教育机构、专业机构和企业组成的教育联合体，其主要任务是培养数字化人才、开展数字化技能培训。国际商业机器公司英国分公司、英国电信、思科公司和微软英国公司以及多家中小企业、英国计算机学会都是教育联合体的成员单位，这些成员将以国家编码学院为平台，与大学合作开展数字化技能和人工智能相关领域的培训。校企合作育人也是英国培养实用型人才的重要途径。在工作实习过程中，学生在有经验的企业教师的指导帮助下接受理论和实践指导，在真实的工作环境中培养良好的职业精神、出色的工作能力和过硬的工作技能，实现理论与实践的真正结合，培养企业所需的高素质人才。英国一批知名科技企业每年资助200人攻读硕士课程，同时提供工作实习机会。吸引和留住国际优秀人才人才是产业发展的重要保证。英国政府为吸引和留住国际人才，决定设立研究奖学金，简化工作程序，对国际优秀人才放宽工作和定居限制。艾伦·图灵人工智能研究所是以英国人工智能奠基人艾伦·图灵教授名字命名的享有国际声誉的专业研究机构。英国政府与该研究所合作设立人工智能研究奖学金，旨在利用该研究所的国际知名度，扩大英国的影响力。该机构设立了5项人工智能研究奖学金，以吸引和留住来自世界各地的人工智能优秀研究人才，抢占人工智能研究高地。“设立艾伦·图灵人工智能研究奖学金对确立英国的领导力，提升人工智能研究质量和英国的吸引力，留住和培养世界一流的研究人才都至关重要。”艾伦·图灵研究所所长史密斯说。此外，英国政府还修改了移民条例，向具有世界领先水平的科学家和研究人员发放第一类、第一级杰出人才签证，允许3年之后申请在英国定居；放宽外国留学生工作限制，允许高学历外国留学生在英国完成学业后申请工作；简化聘用国际研究人员的行政审批程序，让更多的国际优秀人才留在英国工作。这些措施都旨在让英国保持人工智能领先地位。（作者单位：中国教育科学研究院，本文为中国教育科学研究院基本科研业务费专项基金课题“世界教育发展报告2017”[GYB2018012]的成果）《中国教育报》2019年05月17日第5版 作者：李建忠 王素 来源：中国教育新闻网-中国教育报

编者按：本文来自网易智能，36氪经授权发布。英国著名计算机科学家艾伦·图灵在1950年发表的论文《计算机器与智能》中，对人工智能的发展和人工智能的哲学作出了广泛的研究。1936年，图灵已经发展出了现代计算机的原理，并在二战期间在布莱切利园破解密码的过程中发挥了关键作用。在1950年的论文中，图灵探索了“机器”和“思考”的含义，在后来的“图灵测试”中，他提出，如果一台机器进行的对话无法与人类对话相区别，那么可以说这台机器能够“思考”。他在计算机方面的早期研究成果被送到伦敦数学学会（London Mathematical Society），并且证明了所有的数字计算机都有同样的功能（也就是说，只要有足够的内存和时间，任何计算机都可以模拟所有其他计算机的行为），这个实验表达出了一个强有力的、优雅且精确的概念。这篇论文至今仍被广泛阅读、讨论、引用和纳入选集。人工智能领域的早期研究者们专注于开发必要的工具和技术，以帮助他们探索图灵的思想。早期的方法主要针对符号编程（也就是能够在自己的编程语言中操纵表达的程序），这是最有前景的范例。许多特殊目的语言都是以此为动力编写的，其中最著名的是美国的LISP语言，但也包括来自英国的重要贡献，比如POP-2（由爱丁堡大学的罗宾·波普和罗德·伯斯托发明）和Edinburgh Prolog（由爱丁堡大学的大卫·沃伦发明）。1952年，克里斯托弗·斯特拉奇在曼彻斯特大学使用Ferranti?Mark?1系统编写了国际跳棋的玩法，在后来还编写了情书。人工智能已经参与到了越来越复杂的游戏中，这一直是其进步的标志。另一位前布莱切利密码破译者是唐纳德·米奇，他后来在爱丁堡的机械智能与感知部门担任主管。当时他发明的连三子棋程序MENACE对当时的计算机来说太过复杂，而他最初是用300个火柴盒来实施这个过程的。到20世纪60年代，人工智能技术被应用于更为复杂的问题，并被运用到实际中。前期计划包括制定解决问题的策略，从而逐步解决问题，比如自动推理，或者是规划依据（由艾伦·邦迪首创）。理解自然语言是另一个重要的部分；例如，Karen Sprck Jones发明了从文档中检索信息的方式，而Yorick Wilks的偏好语义是一种用来消除单词歧义感的计算方法，这不仅是对人工智能的贡献，而且直接挑战了语言学中占主导地位的乔姆斯基范式。他们二人都是剑桥语言研究小组的校友，这是一个由维特根斯坦的学生Margaret Masterman创立的计算机语言学的传奇熔炉。在随后的发展中，像爱丁堡的Freddy I和Freddy II这样的机器人系统已经能够将视觉、智能、多功能性和物理工程结合起来，来完成一些任务，比如组装物体（需要为机器人开发的专用AI语言）。人工智能系统也对认知心理学这一学科产生了影响。研究人员包括理查德?格雷戈里、克里斯托弗?隆格希金斯、菲利普?约翰逊-莱尔德和戴维?马尔，他们意识到，人类的认知过程可以被视为一种计算方式，并被模仿为计算机程序。在全球以及在英国，人工智能经历了向前发展的阶段，也有相对停滞的时期（通常被称为“人工智能的冬天”）。其中一个重大事件发生在1973年，,詹姆斯·莱特希尔（Sir James Lighthill）发表了关于人工智能的报告，该报告建议将人工智能资金集中在少数几所英国大学。莱特希尔质疑了当时的人工智能能够通过扩大规模来解决现实世界的复杂问题，而且确实，20世纪60年代的主流方法，将复杂的推理建模为可能的决策树，很容易遇到组合性爆炸的问题。但是，从长远来看，符号编程的进步使人们对人工智能解决复杂问题的能力有了更深入的理解，特别是在工具和技术方面取得了特别的进展，可以模拟或支持复杂的专家推理在结构相对良好的领域的应用（在工作场所的应用是非常理想的）。Knowledge-Based Systems（KBS），被称为知识库系统，将人工智能技术与其他类型的计算推理和领域相关专业知识结合起来，为非常常用但重要的现实应用程序创建系统。KBS不引人注目但实际的成功，帮助化解了莱特希尔的“悲观情绪”，并为通过Alvey项目进行大规模的资金扩张铺平了道路。回顾过去，我们所看到的人工智能冬天都是过度炒作的产物——支持者夸大了错误的失败印象，并因此低估了研究中重要但未取成果的成就。1983年至1987年期间，英国的Alvey智能知识库系统（IKBS）计划是为了响应其他国家的进展而开发的，尤其是日本（其这5年的项目依靠技术和语言，尤其是来自英国的Edinburgh Prolog）。Alvey影响了学术界研究能力的发展，也鼓励了行业应用，使其专注于已经取得进展的实际问题，尤其是自然语言处理、界面和KBS。这些应用程序逐渐将人工智能领域的目标从制造“思考机器”（这个概念一直存在哲学争论）转变为了更可衡量的构想，即创造出能够发挥作用的机器，如果这些机器是由人类生产的，那么就可以将其作用归因于“智能”（图灵测试中隐含的一个概念）。这种智能的表现可能是由“蛮力”方法产生的，既没有反映，也没有试图反映人类的问题。有趣的是，英国培养了许多重要的哲学家，他们帮助发现了这些区别背后的概念，比如玛格丽特·博登和安迪·克拉克。Alvey项目之后，AI的投资再次下降，但这一领域的前景已经出现了好转，因为新的编程方法不再依赖于符号推理的线性组合。尽管符号编程是人类语言最简单的编程类型，但模拟自然技术从感知环境（例如来自感官的信息）中也可以推断出很多信息，因为它们不包括陈述性或假设性知识的直接表述。从自然中获得灵感的一个例子是遗传算法，它将一个程序编码为一组“基因”，然后以模仿进化的方式进行修改，寻找与不断变化的与环境的“契合度”（早期项目包括理查德·弗西斯的小猎犬系统，用于模式识别）。另一种是神经网络或连接主义系统，在这种系统中，人造“神经元”相互连接在一个系统中，这个系统的作用类似于人脑，由多个“神经元”相互刺激或抑制。与具有象征意义的人工智能一样，研究人员经常在模仿人类大脑时进行逆向推理，来提高其性能（例如，由杰弗里·辛顿开发的反向传播算法），但由史蒂夫·弗伯领导的大规模神经网络SpiNNaker（2005-）仍然是大脑直接建模的传统范式。其他与人工智能相关的非传统计算方法还包括并行处理（并行处理多个处理器来解决问题）、多智能体系统（在一个环境中有许多智能自动代理交互）和机器学习（算法可以学习在数据中找到重要的结构，并通过培训确定有趣的模式）。其他国家和国际公司正在大力投资人工智能开发，但英国仍被视为人工智能研究和应用领域的专业中心，至少目前是这样。例如，DeepMind的两位创始人，在伦敦大学学院计算机神经科学组读博士时结识，而这一小组的创始主任正是杰弗里·辛顿。英国可以继续在图灵的遗产和追随他的人的基础上继续努力，继续成为人工智能的重要中心之一。Kieron o'hara博士，南安普敦大学电子与计算机科学系副教授和首席研究员。（选自：英国政府报告节选 编译：网易见外智能编译平台 审校：李擎）

人工智能技术正在快速发展，而各国对于AI人才的需求是没有止境的：大家都在培养和争夺人才上做文章。前不久，教育部批准了国内35所大学的人工智能本科专业；加拿大正希望通过“全球技能战略签证”吸引国外人才流入。今天全球人工智能领域人才的分布是什么样子？中美在AI领域的差距究竟有多大？最近，加拿大Element AI的首席执行官JF Gagne发布了2019版的《全球AI人才报告》，为我们解答了这些问题。调查发现，全球AI论文发表最多的学者之中，有44%是在美国获得的博士学位，国内博士数量占11%。另一方面，AI人才的流动性很高，大约1/3的人工智能博士都不会在培养国工作，在这方面，中美都是人才净流入国。种种证据表明，当前顶级 AI 人才明显供不应求。但这种人才到底有多稀缺以及他们分布在全球哪些地方，却鲜为人知。本报告总结了我们对全球 AI 人才库范围和广度的第二次调查。我们的研究依赖于三个主要的数据源。首先，为了了解正在推进该领域的研究人员情况，我们回顾了 AI 领域 21 个主要科学会议的出版物，并分析了作者的概况。其次，我们分析了领英网几个定向搜索的结果，结果显示了世界各地有多少人有博士学位以及必备技能。最后，我们寻求外部报告和其它二手资料，以帮助我们将发现的东西放在上下文语境中，并更好地理解快速变化的全球 AI 环境中的人才库。我们的发现表明，2018 年有 22,400 人在一个或多个机器学习顶级会议上发表过论文，与 2015 年相比上涨了 36%，与去年相比上涨了 19%。同行评审的出版物数量也同步增长，比之 2015 年上涨了 25%，比去年上涨了 16%。女性较少，仅占在这些会议上发表论文的研究人员的 18%。我们还发现，AI 人才库流动性很大，大约有 1/3 的研究人员不在自己获得博士学位的地方工作。在本文调查的 21 个顶级会议上发表过论文的作者中，约 18% 的人（约 4000）贡献了过去两年对该领域有重大影响的研究。高影响力研究人员（即那 18%）数量最多的国家分别是：美国、中国、英国、澳大利亚和加拿大。对领英搜索的调查发现，根据我们的搜索标准，总共有 36524 人自报告为 AI 专家。相比去年，这个数字增长了 66%。本次调查显示，不论是自报告的 AI 专家，还是在 AI 会议上发表科学论文的作者及论文数量，都有显著的增长和扩张趋势。根据 21 个顶级会议的出版信息，我们计算了会议论文的作者数量，得到的结果是 2018 年有 22400 人在一个或多个顶级会议上发表过论文。为了与前几年的情况对比，我们收集了 2015、2016、2017 年同样的 21 个会议的出版信息。结果显示了明显的增长趋势。培养高级 AI 专家的国家也在引领就业根据参与大会的研究人员数据，我们可以观察这些发表论文的作者是在哪里接受培训的。首先，那些高产的作者主要是毕业于美国的博士。在我们的会议作者样本中，超过 44% 的人在美国获得博士学位。在中国获得博士学位的作者约占 11%，其次是英国（6%）、德国（5%）、加拿大（4%）、法国（4%）和日本（4%）。AI 专家在哪里就业？主要在五个国家：美国、中国、英国、德国和加拿大，在这些国家工作的 AI 专家占 72%。就业数据也具有相似的地域分布。我们的调查显示，美国继续吸引 AI 研究人员为之工作，占样本的 46%。在中国工作的 AI 研究人员占样本的 11% 以上，其次是英国（7%）。加拿大、德国和日本各占样本的 4%。总之，18 个最大国家的 AI 研究人员占作者的 94%，其中美国、中国、英国、德国和加拿大位列前五名（占样本的 72%）。绝大多数会议作者（77%）在学界工作，而 23% 在业界工作。为了评估 AI 专家的工作地点，我们观察他们所在公司的总部位置，而不是实际工作和生活的地点。举例而言，如果一些人在法国获得博士学位，而在谷歌的巴黎办公室工作，我们的数据则会显示其在法国接受培训，但为美国公司工作（谷歌是美国公司）。在这种情况下，外国公司的出现会为东道国带来本地投资、培训等效益，并且专家依然归属于东道国。但是，该外国公司将对其本地创造的知识产权拥有所有权。虽然这种计算方法降低了许多生态系统的价值，主要是对美国有利，但我们觉得它更好地反映了人才在世界各地流动的方式和地点。培养博士生的国家并不总是受益方人才流往何处AI 人才流动性很大，大约三分之一的研究人员并没有在获得博士学位的国家工作。我们的会议数据也了解了 AI 研究人员在完成其博士学位后将去往哪里工作。总的说来，大约三分之一（27%）的研究人员并没有选择在其读博的国家工作。在至少拥有 150 名作者的国家，这一比例更是高达 32%。这些 AI 人才的全球流动性非常复杂，并且流动背后的故事各有不同。尽管如此，这一数据依然可以使我们观察到 AI 人才在全球的流动情况。首先，我们的数据显示，一些国家对机器学习领域的研究人员特别具有吸引力。根据调查，美国最能吸引那些在其它国家接受培训的 AI 研究人员为之工作。中国其次，其能吸引的研究人员绝对数量约占美国的四分之一。我们认为每个国家的工作机会等几个不同因素会对这些结果产生影响。根据我们的数据，这 10 个地区和国家流入的 AI 研究人员比例高于流出的人员比例：台湾、瑞典、韩国、西班牙、美国、瑞士、中国、日本、英国和澳大利亚。其中，瑞士和瑞典在接收世界各地 AI 专家方面处于领先位置，其拥有的在外国接受培训的 AI 人才分别占 50% 和 49%。英国位列第三，在外国获得博士学位的研究人员比例占 44%。在未来的项目中，我们希望探究一些国家为何有如此多流入的研究人员；这大概由于一系列原因，包括工作机会和研究人员回归故国。比较各个国家的人才流入与流出根据各个国家 AI 人才的流入与流出，我们绘制了下图：今年的调查发现，在这些顶级国际会议上发表论文的作者总量比去年上涨了 19%。为了评估这些作者当前对这一领域的影响力，我们分析了他们的论文在 2017 和 2018 年的被引用次数。结果发现，约 18%（约 4000）的人这两年里对该领域有显著的影响。这些作者在顶级学术会议上发表的论文被引用次数最多，而且他们的知识也很渊博，相信他们会继续为这个领域做出重大贡献。对致力于将理论转化为实践的团队来说，这些专家也是潜在的人才来源。会议数据表明，这些研究人员主要集中在一些国家，此类研究人员数量最多的前五个国家分别是美国（1095）、中国（255）、英国（140）、澳大利亚（80）、加拿大（45）。各国 AI 人才的学术背景根据领英网（LinkedIn）的统计，大约 1/3 的 AI 人才都接受过计算机科学方面的教育，不过学术背景的分布在各国略有不同。这一统计中有一些值得注意的地方。首先，所有领英网的数据都是自报告的：自愿选择加入网站，并自我解释受教育、工作经验和目前工作情况。第二，虽然领英网具有广泛的影响力，但它在一些国家中的代表性不佳。在美国，已有 1.44 亿美国人拥有 LinkedIn 档案——这大约代表了 44% 的美国人口。在加拿大，领英网也有 38% 人口的高注册率。但在俄罗斯，领英网的渗透率仅有 5%。在中国这个机器学习领域举足轻重的国家，领英网注册人数只有人口的 3%。去年与 Wired 合作时，我们分析了人才库中机器学习领域的女性研究人员所占比例。结果表明该领域离性别平衡还有很长的路要走：在去年我们调查的 AI 领域三个主要科学会议中，仅有 12% 的作者是女性。在今年的调查中，这 21 个顶级会议中，女性研究人员仍然很少，仅占了发表论文作者的 18%。我们的调查发现，AI 领域的这种性别失衡在业界和学界都存在：在学界中，在会议上发表论文的作者中有 19% 为女性，而在业界，发表论文的作者中仅有 16% 为女性。结论2019 全球 AI 人才报告展示了在人工智能领域有影响力学术论文作者，以及自报告 AI 专家的数量。他们的数量在过去的几年里有了显著的增长。在 AI 领域里，女性的影响力仍然不足，但一些国家相比其他国家更加接近于平等。

今天，小西百家号的一个粉丝，发信给小西咨询她孩子读博的问题：儿子中南大学与英国曼彻斯特大学联合培养的研究生，人工智能专业导师推荐读博有必要吗？作为中南大学的校友，博士过来人小西建议攻读博士学位。站在父母的角度，支持孩子做喜欢感兴趣的事情是最幸福的。小西翻阅了下资料，发现国内和英国曼彻斯特大学在本科、硕士或博士联合培养合作的高校不少，如清华大学、北京大学、复旦大学、上海交通大学、中国科学技术大学、浙江大学、中山大学、华中科技大学、南京大学、中南大学、大连理工大学等985、211院校。曼彻斯特大学2019QS全球排名29的曼彻斯特大学（清华大学17名、北京大学30名、复旦大学44名）在不少学科独具特色，站在国际前沿。也许有人质疑QS是国外机构评选的，国内软科发布的2019年世界大学排名中曼彻斯特大学2位居34名。国家留学基金管理委员会与英国曼彻斯特大学联合培养博士研究生项目2017年9月才由之前的9人/年增加到30人/年，其中留学基金委资助奖学金、曼彻斯特大学资助学费。因此，小西认为有机会去英国曼彻斯特大学读博，或联合培养博士研究生都是非常出色和值得选择的。人工智能人工智能方向是否需要读博？中南大学出国留学的机会不少，之前小西是英语应用能力（口语）实在差，没有通过面试考核，小有遗憾。学校与曼彻斯特大学之间的合作不少，如2017年新华网发文"中南大学研发出耐3000℃烧蚀的新材料"，论文发表在Nature Communications，其中合作单位英国曼彻斯特大学对该材料进行了表征和分析研究，并在官网进行报道。两校之间在不少学科上有着较好的合作和基础，加上之前硕士阶段的联合培养经历和导师推荐，博士阶段阐述高水平的科研成果的几率很高。也许，你的疑惑在于人工智能方向是否需要读博。人工智能是计算机科学领域备受瞩目、前沿科技领域，自然科学与社会科学的交叉学科，细分为深度学习、计算机视觉、智能机器人等多个方向。不清楚你孩子硕士阶段是侧重什么方向，曼彻斯特大学的合作导师能推荐读博，说明硕士阶段的努力和成果已得到认可。中南大学中南大学2009年设立智能科学与技术，整体实力在国内持续位居第一梯队。是否选择读博，得看你孩子是否有兴趣将科研作为自己未来的职业规划，如高校、研究所或顶尖企业的实验室。或者说，对人工智能的某个方向非常有兴趣，硕士阶段有课程压力和时间限制，那么选择读博/投入更多的时间和精力来探索就是正确的选择。其实，人工智能方向的岗位最低要求都是硕士，读博出来找份很好的工作肯定不难，而且博士阶段同样可以积累大量有价值的研究经验，不会低于行业实习或工作。最后，只要家庭不是非常困难，需要孩子工作收入来支撑家庭开支，小西觉得只要他有兴趣读博，作为家长还是可以考虑支持，加油！

【编者按】作为发达国家最集中的地区，欧洲讨论人工智能的话题非常多，媒体撰写人工智能方面的文章亦数不胜数。欧洲人素来以批判精神见长，因此对人工智能的伦理问题也有深入探讨，其中以各大院校为主。这些大学近些年在人工智能领域的研究和发展取得了令人瞩目的成绩。因此，智能观综合QS、USNews等顶级排名网站的观点，整理了以下10所欧洲人工智能专业最好的大学，并附加了地理位置和网址，以供想要去欧洲深造的同学了解和选择。1.剑桥大学（University of Cambridge）位于：英国英格兰剑桥郡网址：www.cam.ac.uk剑桥大学是一所誉满全球的世界顶级研究型书院联邦制大学。剑桥大学最大的特色是学院制，剑桥大学本身没有一个指定的校区，没有围墙，也没有校牌。绝大多数的学院、研究所、图书馆和实验室都建在剑桥镇的剑河两岸，以及镇内的不同地点。剑桥大学提供计算机科学荣誉学士或荣誉硕士学位，开设人工智能、人机互动、自然语言处理、高级算法等课程。2016年，剑桥大学新成立了一个研究中心——Leverhulme Centre for the Future of Intelligence，联合牛津大学、剑桥大学、伦敦帝国学院和加州大学-伯克利分校的力量，主要研究人工智能的内涵并试图影响其伦理发展。世界著名的物理学家、剑桥大学教授霍金出席了此次开幕式并发表了演讲。Cambridge Quantum Computing Ltd.由剑桥大学圣埃德蒙学院和贾奇商学院的教授、研究员，英国斯蒂芬霍金基金会的主席、Stanhill Capital Partners的高级合伙人Ilyas Khan先生创办，是一家在量子信息处理技术、人工智能、优化与模式识别相结合等领域的领先独立公司。该公司目前关注的领域包括：量子操作系统与量子模拟、认证随机性、人工智能、安全认证和量子对抗加密货币等。该公司目前获得了5000万美元的融资。2.牛津大学（University of Oxford）位于：英国牛津郡网址：www.ox.ac.uk牛津大学，简称“牛津”，是一所誉满全球的世界顶级研究型书院联邦制大学。牛津大学是一所“城市大学”，没有主校区;相反，学院、部门、住宿等设施分散在整个市中心。该校提供计算机科学、数学与计算机科学学士学位，开设先进的机器学习课程；提供计算机科学硕士学位，开设智能系统、机器学习、深入学习自然语言处理、视觉分析等课程模块。牛津大学没有专门的人工智能实验室，但其在深度学习方面的实力不容小觑。2014年谷歌先收购了人工智能公司DeepMind，然后在年底展开了与牛津大学的合作，雇用了7位深度学习领域的专家，其中3位仍然保留牛津大学教授的职称。正是这些人和DeepMind一起研制出了后来名扬天下的AlphaGo。2017年，牛津大学和DeepMind 联合推出了《NLP深度学习课程》，专攻基于深度学习的自然语言处理，涉及递归神经网络、B-P、LSTM、注意力网络、记忆网络、神经图灵机等技术要点。牛津大学历史学博士尤瓦尔赫拉利在《未来简史》中表示，人工智能将成为人类历史上最重要的革命。书中大胆预测了人类社会发展，被《泰晤士报》等多家媒体评为年度最佳图书。3.苏黎世联邦理工学院（Eidgenssische Technische Hochschule Zürich）位于：瑞士苏黎世Rmistrasse101网址：www.ethz.ch苏黎世联邦理工学院，又名瑞士联邦理工学院，简称ETH Zürich，是瑞士的两所联邦理工学院之一，享有欧洲大陆第一理工大学的美誉。苏黎世联邦理工学院的主校区位于苏黎世市中心，与苏黎世大学比邻，数学、机械、电子、计算机等系所散落于此，与城市融为一体。1896年，爱因斯坦考进了苏黎世联邦理工学院，并从这里走向了世界，成为众所周知的物理学家。苏黎世联邦理工学院提供数据科学硕士学位，机器人、系统和控制硕士学位，同时提供CS博士学位，包括计算机视觉等专业，并研究数据管理与机器学习、理论与算法、计算机视觉等领域。苏黎世联邦理工学院的人工智能实验室在机器视觉、深度学习和机械工程等方面有深厚的积累。培养出了无数人工智能领域的人才。国内外许多AI公司的CTO都毕业于该校的计算机视觉专业。在其人工智能实验室成立25周年之际，苏黎世理工学院展示了他们制造的最新一款的人形机器人，其结构设计看起来同人类的肌肉-骨骼系统颇为相似。其分布式自动控制实验室甚至制造出过一款带有球拍的、可以用来打球的四旋翼无人机系统“Quadrators”。2017年，苏黎世联邦理工学院教授、IEEE Fellow、nuTonomy 首席科学家Emilio Frazzoli获得ICRA（IEEE机器人与自动化国际会议）IEEEKiyo Tomiyasu Award，这一奖项主要颁发给在规划、控制与自动驾驶的操作算法上有着巨大研究成果的学者。4.伦敦帝国学院（Imperial College London）地址：英国伦敦南肯星顿区网址：www.imperial.ac.uk伦敦帝国学院，是一所世界顶尖的专攻理工领域的研究型大学，其研究水平被公认为在英国大学的五强之列。主校区位于伦敦著名的富人区——南肯星顿，与著名的海德公园、肯辛顿宫仅咫尺之遥。除主校区外，还有另外六个校区遍布伦敦，其中一个研究生校区位于伯克郡阿斯科特附近的Sunninghill村，主要为生态学、进化研究系的教学中心。学校保证为大学一年级新生在学院内或学院间提供住处，其次优先安排第一年的海外研究生。伦敦帝国学院提供人工智能方向工程硕士学位。伦敦帝国学院的人工智能机器情感计算实验室，拥有世界最先进又是目前唯一的机器情绪分析干预“人类自闭症心理疾病”的前沿技术项目。帝国理工学院教授马佳·潘迪克（Maja Pantic）是全球计算机人脸识别和情感计算之母。伦敦帝国学院机器人论坛研究涵盖了基础和应用机器人研究的各个方面，包括机电系统设计和控制、自主系统和人工智能、医疗和康复机器人、计算机视觉、人类和社会机器人学。还包括一个非常活跃的学生机器人协会。5.爱丁堡大学（The University of Edinburgh）位于：英国爱丁堡网址：www.ed.ac.uk爱丁堡大学，简称“爱大”，英国顶尖学府，世界二十强顶尖大学，位于英国苏格兰首府爱丁堡市中心，是英语国家中第六古老的大学。爱丁堡大学既有传统的学生宿舍，又有设施完备的现代学生公寓。学校可以保证所有的新生都可以在校内住宿。此外，如果学生选择在校外住宿，校方还可以提供有关房屋出租的信息。爱丁堡大学的人工智能研究有着悠久的历史和广泛的知名度，如今爱丁堡大学在人工智能领域的研究依然处于世界领先地位。爱丁堡大学的人工智能专业（MSc in AI）早在1983年的时候就可以颁发硕士学位。该专业的主要课程有：大脑处理和人工学习系统的研究，计算机视觉，移动和转配机器人，音乐感知和可视化等。神经网络之父Geoffrey Hinton 获得爱丁堡大学人工智能的博士学位，他将神经网络带入到研究与应用的热潮，将深度学习从边缘课题变成了谷歌等互联网巨头仰赖的核心技术，并将HintonBack Propagation（反向传播）算法应用到神经网络与深度学习，还提出了Dark Knowledge概念。6.洛桑联邦理工学院（cole Polytechnique Fédérale de Lausanne）位于：瑞士沃州洛桑网址：www.epfl.ch洛桑联邦理工学院又名瑞士联邦理工学院，简称EPFL，是一所世界顶尖的理工院校，在工程科技领域享有极高的声望。学校在瑞士的法语区，与德语区的苏黎世联邦理工学院是姊妹院校。洛桑联邦理工学院主要的建筑都位于莱芒湖畔的主校区，但仍有部分分支位于其他地方，如佛里堡的智能生活实验室。其计算机与通信科学学院提供人工智能与机器学习、算法与理论计算机科学、图形与视觉、人机交互等专业。洛桑联邦理工学院非常注重与其他院校及企事业单位的合作，目前在欧洲有270多个合作项目，其中在机器人领域有许多重点项目。同时，该学校还为瑞士最尖端的机器人科研机构输送人才，研究人性化智能机器人。2016年，该学院的研究员们研制出桌上足球机器人，可以使用高速摄像机分析定位，通过高动态直线电机加速并击球。2017年，洛桑联邦理工学院(EPFL)研发出一种双刚度无人机结构框架，在进行50多次的反复试验后仍然完好无损。7.伦敦大学学院(University College London)位于：英国伦敦布卢姆茨伯里区网址：www.ucl.ac.uk伦敦大学学院，简称UCL，是英国规模最大、学科最广的综合研究型大学。伦敦大学学院的本部校园坐落于伦敦市中心的布卢姆茨伯里区，接近高尔街。由于地方有限，只有本科新生及国际研究新生有住宿保证，其他学生则需自己寻找住房。学生亦有资格申请入住9所伦敦大学跨学院宿舍。该学校提供计算统计和机器学习、数据科学与专业化(计算机科学)、机器学习、机器人和计算技术、虚拟现实、网络科学和大数据分析等专业学位。伦敦大学学院在人工智能和机器学习领域有世界领先的研究实力。计算机科学系、统计科学系、认知神经科学研究所以及盖茨比计算神经科学等相关院系和机构通力合作，在神经网络研究、数字信号处理、机器学习和人工智能、计算机图形学和人机交互、医学图像和信息处理的研究上，保持领先地位。从事的科研项目与谷歌、IBM与微软等保持着密切的合作。伦敦大学学院在人工智能和机器学习领域有世界领先的研究实力。DeepMind和AlphaGo的创始人戴密斯·哈萨比斯便是在在伦敦大学学院获得的计算神经科学博士学位。2015年，英国政府宣布伦敦大学学院、牛津大学、剑桥大学、爱丁堡大学、华威大学为艾伦图灵研究院（ATI）的五所始创大学成员。此研究院旨在促进对进阶数学、计算机科学、大数据处理技术的运用。8.慕尼黑工业大学（Technische Universitt München）位于：德国慕尼黑网址：www.tum.de慕尼黑工业大学坐落于德国南部巴伐利亚州（拜恩州）首府慕尼黑，是德国最古老的工业大学之一。学校目前拥有3个校区，其中计算机科学专业位于慕尼黑以北约10公里的加兴校区。慕尼黑工业大学提供数据工程与分析，机器人技术认知智力硕士学位。在世界著名机构以及杂志的各类排名中，慕尼黑工业大学常年排名德国第一、世界前列。该校有240多个专业，其中人工智能、工程学、自动化、计算机科学物理学等在欧洲乃至世界都属于顶尖级别。共20位诺贝尔奖得主在慕尼黑工业大学就读或任教。慕尼黑工业大学拥有自己的人工智能研究所，并与全球顶级科研机构建立广泛合作，以促进机器人和人工智能的深度结合。2017年，慕尼黑工业大学展开了一项Roboy项目，目标旨在提升仿人机器人技术，不断优化模型，直到其性能可与真实人体的敏捷度、稳健性和灵活性相媲美。9.伦敦国王学院（King's College London）位于：英国伦敦泰晤士河畔威斯敏斯特区河岸街网址：www.kcl.ac.uk伦敦国王学院，简称King's或KCL，世界20强顶尖名校，伦敦大学的创校学院，世界著名研究型大学。伦敦国王学院包括5个校区，其中计算机科学系位于主校区——泰晤士河北岸的威斯敏斯特的河岸校区。本科阶段，伦敦国王学院提供计算机科学与机器人学士学位，计算机科学与智能系统理学学士学位；研究所阶段，提供数据科学、机器人学硕士学位。2015年，伦敦国王学院机器人研究中心的国家卫生服务组织研发了肉感机器人手指，内科医生可以用它来检查患者下腹部。这个设备能让医生通过触诊来检查肿瘤，进而通过触觉反馈做出诊断。2016年，英国伦敦国王学院教授Thomas Rid的《机器崛起》成为《麻省理工技术评论》《君子》《财富》等杂志评定的2016年度最佳书籍之一。10.曼彻斯特大学（The University of Manchester）位于：英国曼彻斯特市区网址：manchester.ac.uk曼彻斯特大学位于英国第二繁华城市曼彻斯特，是一所世界三十强顶尖名校，英国著名的六所“红砖大学”之一，英国“常春藤联盟”罗素大学集团创始成员之一，也是英国最大的单一校址大学。学校为所有一年级的本科生和国际研究生提供住宿，而对国际本科生则提供与在读时间相当的住宿。曼彻斯特大学提供人工智能、人工智能与工业经验、计算机科学（人机交互）、计算机科学（人机交互）与工业经验等专业理学学士学位和工程硕士学位。曼彻斯特大学计算机科学学院创造了许多世界第一，包括第一台可存储程序计算机、第一台浮点机、第一台晶体管计算机和第一台使用虚拟存储器的计算机。计算机科学和人工智能之父阿兰·图灵（Alan Turing）于1948-1954年在曼大工作，并领导了曼彻斯特马克一号（Manchester Mark 1）电脑的系统开发工作。

从1956年诞生到现在，人工智能已经走过了半个世纪的路程，目前兴起的第三次浪潮真正将人工智能科研推向了产业应用。近几年来，越来越多的人意识到，人工智能作为新时代的“电力”，或将引领第四次工业革命，颠覆现有商业模式、产业链和价值链。从历史的角度看，每一次技术革命都会对全球竞争格局产生重大影响。比如，英国主导的蒸汽革命使其成为“日不落帝国”，而在电气化、信息化革命中，美国的深度参让其成为世界超级大国。在目前的人工智能浪潮中，各国政府都出台了一系列举措，希望成为第四次工业革命的主角。今年1月，联合国下属的世界知识产权组织（WIPO）公布了一份研究报告称，中美两国在全球人工智能领域的竞争中处于领先地位。但在中美之外，英国、法国、日本等国家也不甘示弱，在人工智能领域全面布局。今天，智能菌就为大家盘点一下英国在人工智能领域的战略布局及发展前景。伦敦金融城其实，早在两年前，英国政府就对发展人工智能做了完整的调研报告。报告显示，截至2035年，人工智能将给英国经济增加8140亿美元（约合6300亿英镑）的额外收入，对英国GDP增长将起到极大作用。英国政府在报告中阐述，要让英国成为世界上最适合发展和部署人工智能的国家，从起步、发展到繁荣，实现技术所能带来的最大便利。基于这份指导意见，近年来英国在人工智能领域投入了大量资源。首先，在科研方面，英国政府通过自然科学理事会（EPSRC）对于英国的大学在AI科技研发领域进行了1700万英镑的投资，新设立了1000个政府资助的AI博士项目，大力发展AI学科研究。目前，英国有26所大学在本科阶段开设了AI专业课程，超过30所大学开设AI研究生课程。其次，支持全球资本在英国投资人工智能产业，并对人工智能企业进行扶植和税收减免政策。据悉，在2017年英国就吸引到了来自全球的120亿英镑投资，目前英国共拥有超过220家人工智能初创企业，而英国首都伦敦成为欧洲最大的人工智能公司聚集地。2017年英国人工智能初创公司全景图再次，支持英国大型公司发展人工智能，比如说Sage公司就建立了“机器人营地”，以培养超过100名年龄在16到25岁之间的AI和机器人技术人才。最后，英国在2018年伦敦科技周上公布了“创业签证”政策。自2019年4月开始，英国将给前来创业的创业者更快更顺利地发放签证。投入了这么多资源之后，目前英国的人工智能在三个方向上走在世界前列。第一个方向是“无人驾驶”，也许是因为英国在第一次工业革命中受益于蒸汽机火车，英国政府和相关企业对于交通领域的发展尤为重视。英国政府宣布，到了2021年之前，由苏格兰第四河口公司牵头的第一批无人驾驶公交车，将在英国道路上投入使用。企业方面，HORBIA MIRA是一家关于工程制作和测试的研发机构，这家公司共有39个不同交通方式的实验室（汽车、飞机、火车），以及100公里长的无人驾驶测试跑道。E-CAVE是一个为期4年的项目，其目的是要开发出一个有效且相互关联的环境，并且为无人驾驶交通工具来设计道路。Ordnance Survey在其位于南安普顿的总部建造了一个测试中心。Westfield 自动驾驶汽车公司正在参与一个3亿英镑的项目，并且向韩国出口了无人驾驶交通工具。第二个方向是“AI对决”。是机器基于生成的对抗网络环境下，可以通过与另一台机器相互竞争对抗，来实现自我升级，目前在数字图像领域这一技术运用较多。AI对决的发展，给我们带来的好处就是，AI系统可以进行自我升级调控，以对抗黑客入侵或者系统被别人接管。第三个“机器人人力”，就是让机器人代替人去完成一些工作，这一技术在工厂和生产车间里用的比较多。随着AI的发展，机器人所承担的劳动密集型工作水平也在不断发展提高。目前，AI的复杂程度，已经超越了他们在工厂车间里所做的那些事情，而是可以去完成很多更专业的工作，比如法律方面的工作。人工智能公司在英国的地理分布此外，英国发展人工智能，不得不说的城市就是伦敦，这里不仅囊括了英国80%的人工智能企业，而且也是欧洲人工智能的“首位城市”，被很多业界人士认为是与硅谷并列的全球人工智能发展高地。然而，伦敦的创新发展模式与美国硅谷却不相同。在没有像硅谷那样的互联网大数据公司的情况下，伦敦形成了以算法为核心的技术创新优势和基于算法优势的创业生态系统。这些算法型创业公司能够为大量有数据有应用场景的公司提供动力，因此很多时候也成为大公司收购的对象。其中，谷歌母公司Alphabet收购的AlphaGo程序的开发公司DeepMind，就是最好的例子。