2016年，美國出臺了AI研發戰略規劃，確定了AI發展的七大戰略。其中，兩項是基礎戰略，一是長期投資數據分析、機器人、硬件、類人AI、AI可擴展性、AI架構、理論限制、感知領域;二是“人-AI”的協作，包括具有人類意識的AI、增強人力、自然語言處理、人機界面和虛擬化。其他五項是交叉分割研發，包括：AI的道德、法律和社會影響;安全;標準和基準;數據集和環境;具有AI能力的勞動力。

美國出臺AI研發戰略規劃

　　對AI研發進行長期投資

　　AI研究投資應是從長期看有潛在收益的領域，高風險的研究，往往有高回報，收益可能是5年、10年或更長時間才會顯現。

　　美國對于AI研發投資的重點主要有：

　　1、推進以數據為中心的知識發現方法論研發——通過對智能數據的了解和知識發現，可建立許多基礎性新工具和技術。開發更先進的機器學習算法，需要進一步開發和識別隱藏在大數據中的所有有用信息。

　　2、提高AI系統的感知能力——感知是智能系統進入世界的窗口。人的感知通過傳感器和算法的適當結合，可得到很大的改善，使AI系統可與人更有效的合作。

　　3、了解AI的理論能力和局限性——雖然許多AI算法的最終目標是以人為本的解決方案來解決挑戰，但我們對AI的理論能力和局限性理解有限，需要加大投入了解AI的理論和破解局限性。

　　4、追求廣義人工智能研究——建立系統，在廣泛的認知領域展現人類智力的靈活性和多功能性，包括學習、語言、感知、推理、創造力和規劃。

　　5、開發可擴展的AI系統——AI系統組和網絡可以協調或自主協作執行任務，多AI系統的開發和使用面臨重大的研究挑戰。這種系統的規劃、協調、控制和可擴展性必須快速、實時、適當環境的變化。

　　6、培育類人AI研究——類人AI，需要系統以人類可理解的方式解釋自己，這引出了新一代的智能系統。

　　7、開發能力更強和更可靠的機器人——機器人在認知和推理方面需改善，與物理世界實現互動。提高適應和學習能力，可擴展機器人的技能，包括機器人團隊和與人的合作。

　　8、創建AI以改進“硬件-硬件”的改善可使AI系統能力更強，同時，AI系統也可以改進。

　　開發“人-AI”有效的合作方法

　　實現人與AI系統間的交互，需要研發投入才能確保系統設計不會導致過度的復雜性、信任不足或信任過度。在系統設計和開發時，要采用以人為本的自動化原則。主要研發包括：

　　1、找到具有人類意識的AI算法——除人與機器間的交互外，還要建立系統與系統間的交互。

　　2、開發AI技術增強人力——包括：固定裝置工作算法(電腦)、可穿戴設備(如智能眼鏡)、植入裝置(如腦界面)、特殊的用戶環境(如特制定制的手術室)。

　　3、開發更有效的自然語言處理——通過說、寫語言，實現人與AI間的交互。需要進一步研發適用于多種語言的系統、研究有用的結構域知識接入語言處理系統。

　　4、開發虛擬化和人機界面技術——虛擬化人機界面有助人們了解大量現代數據集和各種來源的信息。“人-AI”合作，在用戶界面研發時，重要的是考慮通信需求和限制。

　　了解和關注AI的道德、法律和社會影響

　　主要研究涉及：了解AI的道德，法律和社會影響，設計時，要開發符合倫理、法律和社會原則的AI方法，還必須考慮隱私問題。在AI設計時，要提高公平性，透明度和逐項問責制。AI系統的行為要遵循常規的論理法規。AI系統在架構設計時，要考慮符合倫理邏輯。

　　確保AI系統的安全

　　在AI系統廣泛投入使用前，需確保系統運行安全和可控，這需要解決如下挑戰：1、復雜和不確定的環境;2、緊急行為; 3、目標錯誤指定;4、人機交互問題。

　　為了解決這些問題和其他問題，需要投資改善解釋性和透明度、建立信任、增強認證和有效性、反攻擊、長期的AI安全和價值取向。

　　開發用于AI培訓和測試的共享公共數據集和環境

　　AI培訓和測試資源的開發和可用性，決定了AI帶來的好處是否能繼續累積。培訓數據集和其它資源的品種、深度、質量和準確性，影響人工智能表現。許多不同的AI技術，需要高質量的培訓和測試數據，以及動態、交互測試床和仿真環境。因此，需要開發和制作各種數據集，以滿足多樣化的AI需求和應用;需要開發開源軟件圖書館和工具書。

　　通過標準化和基準測試和評價AI技術

　　制定廣泛的AI標準，標準提供需求、規范、指導原則，確保AI技術達到關鍵目標的特性功能和互操作性，并且它們可靠而安全地運行。標準需考慮：軟件工程、性能、矩陣、安全、可使用性、互操作性、隱私、可跟蹤性、領域等問題。

　　一是需要建立AI技術基準——包括測試和評估，為制定標準提供量化措施，并評估對標準的遵守情況。

　　二是增加AI試驗床的可用性——測試平臺是必不可少的，可使用實際的操作數據，對現實世界進行建模和實驗。

　　三是將AI社區納入標準和基準中——需政府的領導和協調，推動標準化和鼓勵廣泛應用于政府，學術界和工業界。AI社區由用戶、業界、學術界和政府組成，必須充滿活力，參與制定標準和基準程式。

　　具有AI能力的勞動力

　　要實現AI研發戰略，需要充足的AI研發勞動力，也是確保國家在AI競爭中保持領先地位的關鍵。有研究顯示AI專家短缺，高技術企業加大了員工再培訓的投入。因此，需要加大對現有和未來國家對AI研發人員需求研究的投入，包括供需、預測未來的需求。