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AI表现抢眼,但离通用尚远,让科技再飞一会丨斯坦福2019AI年度报告

2019-12-20

近来,斯坦福联合MIT、哈佛、OpenAI等院校和组织发布了一份长达291页的“2019年度AI指数陈述”,这是斯坦福第三次发布该陈述。 

据悉,该陈述从研讨 开展、会议、技能功能、经济、教育、大众认知、社会学准则、国家战略和全球AI生机等九个方面剖析了AI的开展。 

与去年同期的第二期要点介绍人工智能范畴的出资和工作岗位的增加速度不同,本年第三期的陈述则广泛地从全球视角介绍人工智能工业开展现状,从人才培养、自主立异、开展差异、科研效果等方面剖析人工智能工业开展的关键因素。 

从学术界的论文数量、科研效果和人才需求来看,这些均取得明显上升,效果丰盛。其间,2019年对机器学习相应人才的需求比2017年暴增35倍,近十年来人工智能范畴论文宣布量增加七倍,而我国宣布的论文数量增加了150%。从1998年到2018年,经同行评议的AI论文数量增加了300%,占悉数期刊论文总数的3%,学术会议宣布论文总数的9%。 

论文细分范畴也相同出现高速增加,并且人工智能的各个专业范畴均进入科研热心期。2019年宣布的AI论文中,56%的论文来自机器学习与概率推理研讨方向,但2010年的论文中只要28%来自这一方向。神经网络方向的论文宣布数量在2014-2019年之间的复合年均增加率到达37%,而此前只要大约3%。 

按论文所属区域来看,美国仅占到全球论文发布内容的17%,我国学者宣布的论文AI期刊和会议论文数量已于2006年逾越美国。2019年,我国宣布的AI论文占比现已增加到28%,逾越了欧洲的27%。这也是我国宣布的AI论文数量初次逾越整个欧洲,雄踞全球榜首。 

1998-2018年我国、欧洲、美国的年度AI论文总量状况 

我国论文数量的增加进程其实与国家方针休戚相关。调查图表不难发现,论文数量增加曲线的节点都对应着一些方针的发布,能够分为五个阶段: 

1)2013年之前的潜在开展期,该阶段方针文献较少,人工智能并未列入国家开展要点; 

2)2013-2015年开展初期阶段,该阶段社会各界逐步知道到人工智能的重要性;

3)2015-2016的飞速开展期,该阶段出台了很多方针文献,开展人工智能上升为国家战略;

4)2016-2017年的安稳开展期,对人工智能的研制和工业开展知道越发老练,方针文献稳步发布; 

5)2017-现在,该阶段阅历了人工智能开展热潮,社会各界对人工智能的知道愈加务实,相关方针愈加具有针对性。   

方针的引导使我国论文数量有着日新月异的增加,但论文影响力并未能如此。 

陈述表明,逾越32%的AI期刊文章引证来自东亚区域,逾越40%的AI会议文章引证来自北美区域,在AI范畴内论文引证的影响力上,美国比我国依然高50%。 

这是由于我国急于求成,只寻求论文数量而不重视论文质量么? 

其实不然,我国AI学术在全国际影响力在不断进步是毋庸置疑的。西雅图艾伦人工智能研讨所剖析了微软学术上引证率最高的AI论文,他们发现,在前10%的论文中,我国作者的份额正在稳步增加,并于2018年到达了其峰值26.5%,而美国却下降到29%。假如这种现象继续下去,那我国有或许于两三年内赶超美国。   

还有其他数据显现,我国作者所著AI论文的均匀引证率高于国际均匀水平,并且引证率还在继续上升。 

我国工程院院士、我国人工智能学会理事长李德毅曾在公共场所表明,我国AI论文现在引证率仍低于美国的首要原因,是我国整个科学技能范畴的暂时落后。 

我国虽然具有国际领先的计算机视觉、语音辨认、自然语言处理等AI公司,比如商汤科技、云知声、科大讯飞和旷视科技等。 

但我国在AI软件东西方面依然落后。由美国的学者和公司共同开发的开源渠道TensorFlow和Caffe在业界和学术界受到了广泛欢迎,它们能够用来规划、构建和练习算法以完成人工智能。 

硬件方面相同落后。大部分高端芯片都是由美国的制造商,如英伟达、英特尔、苹果、谷歌和美国超威半导体公司等供给的。咱们依然缺少规划AI体系内置芯片的专业知识。 

当时,我国智能工业的77%散布在应用层,而不是在根底层和技能层,首要是集成产品和问题解决方案,还没有构成工业集群效应。人工智能工业的根底不牢,需求牵引力大于科技原动力,所以现在我国在根底层和技能层论文的引证率仍落后美国。 

我国需求3到5年来赶上美英的根底理论立异和算法水平,到那时,我国AI论文的引证率将会逾越美国。 

除了论文数量和引证率,陈述中也表明,政府隶属组织在我国和欧洲贡献了最多的AI论文,而美国则是公司贡献了首要的AI论文,美国企业的AI论文份额要远高于其他国家和区域。 

其实,这与论文首要重视的范畴相关,我国的AI论文更侧重于工程技能和农业科学,而美国和欧洲的AI论文则倾向于重视人文科学和医学与健康科学。工程类和农业范畴更多由政府提出需求。假如是医学类、健康类范畴,国外大多由企业供给服务,更多归于商场行为,所以企业主导相关范畴论文较多。 

值得一提的是,这份陈述中有一个“人类级体现里程碑”的清单,概述了人工智能在人类或超人层面上履行的游戏成果、准确的医疗确诊和其他杂乱的人工使命。本年,有两项新的AI里程碑被列入该名单: 

·DeepMind打造的游戏AI“Alphastar”在《星际争霸2》中打败尖端人类专业玩家

·以专家级的准确性检测糖尿病视网膜病变 

虽然AI的体现让人形象深入,但咱们离通用人工智能还很远。不管AI的进步速度怎么,它都无法与盛行文明和大肆宣传的头条新闻混为一谈。但有必要要着重的是,虽然人工智能国际正在蓬勃开展,但人工智能自身依然在某些重要方面受到限制。 

正如陈述中所言:千万不要过度解读这些成果,由于列表中的使命是十分详细的,这些体系也无法迁移到其他使命上,因而可扩展性有限。换句话说:AI体系是一次性运用的东西,而不是人类的通用智能。 

斯坦福2019全球AI陈述:

https://hai.stanford.edu/sites/g/files/sbiybj10986/f/ai_index_2019_report.pdf 

斯坦福2018全球AI陈述:

http://cdn.aiindex.org/2018/AI%20Index%202018%20Annual%20Report.pdf

斯坦福2017全球AI陈述:

https://hai.stanford.edu/sites/g/files/sbiybj10986/f/2017-report.pdf

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