Lo sviluppo dell’IA nella Repubblica Popolare Cinese (la creazione di talenti e il confronto con gli Usa)

Foto di Gerd Altmann da Pixabay

Nel processo di sviluppo e applicazione della tecnologia di IA, è necessario essere pragmatici e ordinati; l’educazione all’IA intensifica la forza trainante per lo sviluppo della tecnologia e dell’industria relative, ed è anche la garanzia fondamentale per la coltivazione di talenti di IA di alta qualità e lo sviluppo sostenibile della tecnologia e dell’industria relativa. L’educazione all’IA della RP della Cina ha inizialmente formato un sistema di insegnamento delle materie, e curricula e corsi a diversi livelli sono stati offerti in università come informatica, scienza e tecnologia intelligenti, informazione elettronica e automazione. I problemi esistenti dello sviluppo dell’IA nella RPdella Cina e la costruzione di base dell’IA sono inseparabili dall’educazione degli esperti dell’IA. Solo coltivando un numero sufficiente di talenti di IA di alta qualità si può garantire il regolare sviluppo dell’IA nella RP della Cina, affinché essa scali la vetta dell’IA internazionale.
In termini di formazione dei talenti dell’IA, lo Stato, le commissioni, i ministeri, i dipartimenti, hanno proposto e propongono i seguenti suggerimenti degni di nota:

1) Aumentare la formazione dei talenti dell’IA come priorità educativa nazionale.
Non molto tempo fa, le attività ludiche legate all’IA hanno promosso un’ondata di tecnologia IA per promuovere l’intelligenza economica e sociale nella RP della Cina. I talenti dell’IA sono la priorità assoluta nella costruzione per fare un buon lavoro nella pianificazione dello sviluppo, padroneggiare le tecnologie chiave e promozione; e l’applicazione di tutto questo richiede talenti di alta qualità. E per soddisfare questa domanda sociale, è necessario pianificare in modo completo la formazione di talenti di IA di alta qualità e fornire una garanzia affinché l’IA cinese entri in un nuovo periodo di opportunità di sviluppo e sviluppo sostenibile.
È necessario migliorare ulteriormente la comprensione della formazione del personale di IA, istituire un sistema di pianificazione in modo completo, per creare esperti e innalzate il livello di preparazione quale priorità educativa nazionale.

2) Stabilire e standardizzare l’educazione all’IA a tutti i livelli.
Secondo la domanda del mercato, bisogna standardizzare in modo completo l’educazione all’IA a tutti i livelli e aprire varie scuole di una certa scala e proporzione, comprese università, istituti professionali e tecnici, istituti di IA, scuole tecniche. Nel Paese il Ministero dell’istruzione amplia in modo completo l’attuale scienza e tecnologia intelligente, l’ambiente professionale, che ne supporti la gestione; agiscono in tal modo altre major universitarie che rafforzano l’insegnamento accademico dell’IA, attraverso l’istituzione di una formazione anche post-laurea in alcuni istituti correlati; oltre a diffondere le tecnologie di base anche nelle scuole primarie e secondarie. Lo stesso dicasi per i corsi di scienze popolari, che svolgono varie forme di attività extracurriculari, oltre che aiutare a coltivare l’interesse degli studenti di tutte le età e scuole. Questo perché è migliorato il livello degli insegnanti, che standardizzano e organizzano la preparazione di vari materiali didattici.

3) Formazione multimodale e multicanale di talenti di IA di alta qualità.
Nel Paese si compiono sforzi per esplorare e cercare vari tipi di talenti di alta qualità attraverso multimodalità e multicanale, che svolgano attività tendenti a valorizzazione e perfezionamento di prodotti orientati al mercato, e riassumano l’esperienza per promuoverli. I dipartimenti governativi competenti forniscono un sostegno politico pertinente e gli istituti di ricerca statali e privati ​​svolgono principalmente innovazione di prodotti di IA, in modo che il personale scientifico e tecnologico dell’IA eserciti in maniera esaustiva i propri compiti. Oltre a partecipare alla ricerca e allo sviluppo di prodotti di IA, il compito principale di scuole e college è fornire risorse di conoscenza di alta qualità a tutti i livelli; le imprese puntano all’eccellenza nella produzione di prodotti di IA, in modo che i tecnici addetti e i lavoratori qualificati possano svolgere pienamente i loro ruoli. È stabilito un meccanismo di incentivazione degli esperti dell’IA per incoraggiare un’élite di livello superiore a distinguersi. S’incoraggiano gli studenti universitari, i laureati e gli operatori scientifici e tecnologici impegnati nell’apprendimento e nello sviluppo dell’IA a portare avanti l’innovazione tecnologica e l’imprenditorialità dell’IA e fornire il sostegno del fondo imprenditoriale per le loro idee innovative e i risultati dei prototipi.

4) Fare pieno uso di Internet per coltivare i talenti dell’IA.
Si sfrutta appieno la tecnologia internet per fornire un supporto tecnico efficace onde fornire mezzi efficaci per la coltivazione dei talenti dell’IA. Si utilizza la piattaforma di IA di alto livello in linea con gli standard internazionali per creare e migliorare la piattaforma di insegnamento della rete di IA domestica, fornire servizi di istruzione di rete per l’insegnamento dell’IA a tutti i livelli e offrire ausiliari strumenti didattici per altri corsi.

Alcuni studiosi o imprenditori ritengono che il livello di tecnologia dell’IA della RP della Cina sia già paragonabile a quello degli Stati Uniti d’America. È necessario valutare scientificamente e oggettivamente i risultati esistenti. È necessario affermare pienamente i risultati raggiunti e comprendere a fondo le lacune. Sopravvalutare i risultati dell’IA esistenti nella RP della Cina non è né realistico né favorevole al sano sviluppo dell’industria in oggetto.
Gli Stati Uniti d’America sono ora il Paese con il più alto livello complessivo di tecnologia di IA. Analizzare il divario nell’IA tra RP della Cina e Stati Uniti d’America aiuta a mantenere una chiara comprensione. Molti esperti nel campo dell’IA hanno sottolineato che aver seguito la teoria degli Stati Uniti d’America nell’IA, ha comportato che tali applicazioni e innovazioni stiano facendo recuperando rapidamente terreno. Tuttavia, c’è ancora un grande divario con gli Stati Uniti d’America in termini di ricerca teorica di base.
Ci sono pochissime persone che fanno ricerche teoriche di base sull’IA nella RP della Cina. Ad esempio, gli Stati Uniti d’America collocano la scienza del cervello e le altre neuroscienze al vertice della ricerca, mentre le capacità di ricerca e sviluppo indipendenti della RP della Cina in quest’area sono relativamente deboli e ci sono lacune nelle scoperte e nelle innovazioni. Per un altro esempio, molti articoli sul deep learning sono stati pubblicati nella RP della Cina, ma poche sono le ricerche che siano veramente innovative in teoria o abbiano un importante valore applicativo.
Gli statunitensi stanno già comprendendo quale sarà la prossima IA, mentre tale studio e non è ancora iniziato a spron battuto nella RP della Cina. Questa è la sfida più grande che il Paese deve affrontare: è un problema difficile, che coinvolge un’ampia gamma di aspetti e non può essere risolto da una o due team. Tale divario è in gran parte dovuto al sistema di valutazione accademica nazionale e all’orientamento dell’applicazione pratica. C’è spazio per migliorare il criterio di analisi universitaria: potrebbero volerci 5-15 anni per raggiungere completamente il ritardo con gli Stati Uniti d’America nell’IA.
Le aziende statunitensi investono molti soldi per formare un gruppo di puro personale tecnico di fascia alta che, dal momento in cui si conseguirà con un dottorato, sarà reclutato nelle aziende e impegnato nella ricerca e nello sviluppo della pura tecnologia di IA. Non sorprende che un squadra d’élite così importante, guidata da interessi e convinzioni scientifiche e tecnologiche, sia molto più avanti a livello mondiale nel campo della ricerca sull’IA. Nella RP della Cina, poche aziende sono disposte a spendere molti soldi per formare un team di ricerca pura tecnica riguardo all’IA e manca anche un meccanismo di incentivi all’interno delle aziende. Nelle università nazionali, anche il livello di ricerca sull’IA è molto al di sotto del livello leader mondiale.

(11. continua)


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