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欧洲杯外围赛官网下载|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

发布时间:2021-07-07    来源: 官网下载33453

本文摘要:最近,斯坦福领导MIT、哈佛、OpenAI等大学和机构发表了291页的2019年度AI指数报告书,是斯坦福第三次发表了这份报告书。

最近,斯坦福领导MIT、哈佛、OpenAI等大学和机构发表了291页的2019年度AI指数报告书,是斯坦福第三次发表了这份报告书。据报道,该报告从研发、会议、技术性能、经济、教育、公众理解、社会学原则、国家战略和全球人工智能活力等九个方面分析了人工智能的发展。与去年同期的第二期重点说明人工智能领域的投资和职场成长速度不同,今年的第三期报告从全球角度说明人工智能产业的发展现状,从人才培养、自主创新、发展差异、科研成果等方面分析人工智能产业发展的重要因素。人工智能论文的快速增长取决于政策节点的影响。

从学术领域的论文数量、科研成果和人才需求来看,这些都明显下降,成果引人注目。其中,2019年机器学习适当人才的市场需求比2017年激增了35倍,近10年人工智能领域的论文公开发表量迅速增加了7倍,中国公开发表的论文数量迅速增加了150%。从1998年到2018年,同行评论的AI论文数量减少了300%,占期刊论文总数的3%,学术会议公开发表论文总数的9%。

论文细分领域也在一定程度上迅速增长,人工智能的各个专业领域都进入了科研热情期。2019年公开发表的AI论文中,56%的论文来自机器学习和概率推理小说的研究方向,但2010年的论文中只有28%来自这个方向。

神经网络方向的论文公开发表数在2014年至2019年间的填写年平均增长率超过37%,至今为止约为3%。从论文所属区域来看,美国仅占全球论文发表内容的17%,中国学者公开发表的论文AI期刊和会议论文数量在月末2006年达到美国。2019年,中国公开发表的AI论文已经减少到28%,达到欧洲的27%。

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这也是中国公开发表的AI论文数量首次达到欧洲整体,跃居世界第一。1998-2018年中国、欧洲、美国年度AI论文总量状况中国论文数量的快速增长过程只与国家政策有关。仔细观察图表很难找到,论文数量快速增长曲线的节点对应于一些政策的发表,可分为5个阶段:1)2013年前的潜在发展期间,该阶段的政策文献很少,人工智能没有成为国家发展的重点2)2013-2015年发展初期阶段,该阶段的社会各界逐渐认识到人工智能的重要性3)2015-2016年的快速发展期间,该阶段实施了大量的政策文献,发展人工智能下降为国家战略4)2016-2017年的稳定发展期间,人工智能的研发展期间和产业发展期间越来越快,对人工智能的发展进行了更加成熟的政策。

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政策的领导使我国论文数量迅速增加,但论文的影响力并非如此。量大但影响力低,中国论文是急功近利,还是厚积薄发报告,最多32%的AI期刊文章来自东亚,最多40%的AI会议文章来自北美,在AI领域内论文的影响力上,美国比中国低50%。这是因为中国急功近利,只执着论文的数量而不重视论文的质量吗?事实并非如此。毫无疑问,中国AI学术在世界上的影响力在不断提高。

西雅图艾伦人工智能研究所分析了微软公司学术上提到亲率最低的AI论文,在前10%的论文中,中国作者的比例稳步增加,2018年超过了其高峰26.5%,美国上升到了29%。如果这种现象继续存在,中国可能在两三年内领先美国。其他数据显示,中国作者所写的AI论文的平均值比世界平均值低,而且亲率持续上升。

中国工程院院士、中国人工智能学会董事长李德毅曾在公开场合作出回应,中国AI论文目前提及亲率仍高于美国的主要原因,是中国整个科技领域的持续领先。中国享有世界领先的计算机视觉、语音识别、自然语言处理等AI公司,如商汤科学技术、云知声、科学技术飞行和无视科学技术等。然而,中国仍然领先于人工智能软件工具。

美国学者和公司共同开发的开源平台TensorFlow和Caffe在业界和学术界很受欢迎,可以用于设计、构筑和训练算法构筑人工智能。硬件方面在一定程度上是领先的。

大部分高端芯片都是由美国制造商,如英伟达、英特尔、苹果、谷歌、美国超威半导体公司等供应。我们仍然缺乏设计AI系统内置芯片的专业知识。目前,中国智能产业的77%产于应用层,而不是基础层和技术层,主要构建产品和问题解决方案,尚未构成产业集群效应。

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人工智能产业基础不牢固,市场需求牵引力小于科技原动力,因此目前我国在基础层和技术层论文的提及率仍然领先于美国。中国必须跟上美英三五年的基础理论创造力和算法水平。到那时,中国AI论文的提及率不会打破美国。

除了论文的数量和亲戚率之外,报告中政府附属机构在中国和欧洲贡献了最少的AI论文,美国公司贡献了主要的AI论文,美国企业的AI论文比例远远高于其他国家和地区。但是,这与论文的主要关注领域有关,中国的AI论文更加重视工程技术和农业科学,美国和欧洲的AI论文更加重视人文科学和医学和健康科学。

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工程类和农业领域最好由政府明确提出市场需求。在医学类、健康类领域,海外多为企业服务,多属于市场不道德,企业主导领域论文多。人工智能很热,但人类离标准化人工智能远远值得注意的是,该报告中有人类表现里程碑的表现,阐述了人工智能在人类和超人层面继续实施的游戏成果、正确的医疗临床和其他简单的人工任务。今年,两个新的AI里程碑被列入这个名单。

Deepmind制作的游戏AIAlphastar在星际霸权2中打败了一流的人类专家,以专家级的正确性检测出糖尿病视网膜恶性肿瘤(DR),人工智能的表现给人留下了深刻的印象,但我们离标准化人工智能还很远。无论AI的提高速度如何,都无法与流行文化和宣传的顶级新闻相比。但需要特别强调的是,尽管人工智能世界蓬勃发展,但人工智能本身仍然受到一些最重要的限制。

报告中说,不要过度理解这些结果。列表中的任务非常明确,这些系统也不能转移到其他任务中,因此可扩展性受到限制。

换句话说,AI系统是重复使用的工具,不是人类的标准化智能。传输门斯坦福2019全球人工智能报告:https://hai.stanford.edu/sites/g/files/sbiybj10986/f/ai_index_2019_report.pdf斯坦福2018全球人工智能报告:http://cdn.aindex.org/2018/人工智能表格x2018年度人工智能报告。


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