近日,斯坦福人工智能研究所發(fā)布了2019人工智能指數(shù)報(bào)告,這是迄今為止關(guān)于人工智能最全面的研究之一。
該報(bào)告追蹤的數(shù)據(jù)量是2018年的三倍,包括對(duì)以前數(shù)據(jù)的更新以及許多新的數(shù)據(jù),涵蓋人工智能的各個(gè)方面。由于這些海量數(shù)據(jù)難以掌握,斯坦福還創(chuàng)建了Global AI Vibrancy Tool,這是一種互動(dòng)工具,可以比較各個(gè)國家在全球的行動(dòng),包括跨國視角,以及針對(duì)具體國家的深入研究。
今年的人工智能報(bào)告分為九個(gè)章節(jié),涵蓋了人工智能的重要方面,以下是報(bào)告中的一部分觀點(diǎn)。
從1998年到2018年,經(jīng)過同行評(píng)審的人工智能論文的數(shù)量增長了300%以上,占所有同行評(píng)審期刊出版物的3%,占已發(fā)表會(huì)議論文的9%。
中國現(xiàn)在每年出版的人工智能期刊和會(huì)議論文與歐洲一樣多,在2006年超過了美國。美國出版物的加權(quán)引文影響仍然比中國高50%左右。
參加人工智能會(huì)議的人數(shù)繼續(xù)增加。NeurIPS預(yù)計(jì)2019年將有13500名與會(huì)者,比2018年增加41%,比2012年增加800%。甚至像AAAI和CVPR這樣的會(huì)議每年的出席率也增長了30%左右。
WiML研討會(huì)的參與者是2014年的8倍,AI4ALL的校友是2015年的20倍。
在一年半的時(shí)間里,在云基礎(chǔ)設(shè)施上訓(xùn)練一個(gè)大型圖像分類系統(tǒng)所需的時(shí)間已經(jīng)從2017年10月的約3小時(shí)下降到2019年7月的約88秒。在同一時(shí)期,訓(xùn)練這樣一個(gè)系統(tǒng)的成本也同樣下降了。
在SuperGLUE和SQuAD2.0基準(zhǔn)測試中一些廣泛的自然語言處理(NLP)分類任務(wù)的進(jìn)展非常迅速;在一些需要推理的NLP任務(wù)上,如AI2推理挑戰(zhàn),或人類級(jí)別的概念學(xué)習(xí)任務(wù),如Omniglot挑戰(zhàn),性能仍然較低。
在美國,人工智能工作的比例從2012年的0.3%上升到2019年的0.8%。人工智能的勞動(dòng)力需求正在增長,尤其是在高科技服務(wù)和制造業(yè)。
在全球范圍內(nèi),對(duì)人工智能初創(chuàng)企業(yè)的投資持續(xù)穩(wěn)步上升。融資總額從2010年的13億美元增加到2018年的404億美元(截至11月4日,2019年為374億美元),平均年增長率超過48%。
去年,自動(dòng)駕駛汽車(AVs)獲得了全球最大的投資份額,為77億美元(占總投資的9.9%),其次是藥物、癌癥和治療(47億美元,占6.1%),面部識(shí)別(47億美元,占6.0%),視頻內(nèi)容(36億美元,占4.5%),以及欺詐檢測和金融(31億美元,占3.9%)。
在接受調(diào)查的大公司中,58%表示2019年至少在一個(gè)功能或業(yè)務(wù)部門采用人工智能,高于2018年的47%。
在研究生階段,人工智能已迅速成為北美計(jì)算機(jī)科學(xué)博士生中最受歡迎的專業(yè),其人數(shù)是第二受歡迎的專業(yè)(安全/信息保障)的兩倍多。2018年,超過21%的計(jì)算機(jī)科學(xué)博士畢業(yè)于人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)。
將人工智能學(xué)院的性別多樣化并沒有取得太大進(jìn)展,2018年新聘用的教師中女性不到20%。同樣,自2010年以來,美國女性獲得人工智能博士學(xué)位的比例幾乎一直保持在20%。
世界各地的國會(huì)記錄、委員會(huì)報(bào)告和立法文本中與人工智能相關(guān)的立法顯著增加。
公平和可解釋性被認(rèn)為是59個(gè)倫理AI原則中最常提到的倫理挑戰(zhàn)。
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