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[導(dǎo)讀] 根據(jù) 2019 年度的《人工智能指數(shù)報(bào)告》,可知 AI 社區(qū)迎來(lái)了蓬勃的發(fā)展。世界各地的研究機(jī)構(gòu),已經(jīng)在教育和技術(shù)等領(lǐng)域取得了顯著的成就。與過(guò)去幾年相比,人工智能發(fā)展有著強(qiáng)勢(shì)的延續(xù)。如果你不愿翻

根據(jù) 2019 年度的《人工智能指數(shù)報(bào)告》,可知 AI 社區(qū)迎來(lái)了蓬勃的發(fā)展。世界各地的研究機(jī)構(gòu),已經(jīng)在教育和技術(shù)等領(lǐng)域取得了顯著的成就。與過(guò)去幾年相比,人工智能發(fā)展有著強(qiáng)勢(shì)的延續(xù)。如果你不愿翻看剩余的 290 頁(yè)內(nèi)容,不妨掃一眼外媒歸納的一些要點(diǎn)。

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首先:從 1998 到 2018 年,AI 相關(guān)的同行評(píng)審論文的發(fā)表數(shù)量增長(zhǎng)了 300% 。出席會(huì)議的人數(shù)也顯著增長(zhǎng),NeurIPS 預(yù)計(jì)為 1.35 萬(wàn)人,較 2012 年增長(zhǎng) 800% 。

人工智能 教育 同樣受到了追捧,有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的大學(xué)和線上課程,參與者人數(shù)也持續(xù)增加。目前看來(lái),AI 算是北美計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)畢業(yè)生中最受歡迎的專業(yè)。

超過(guò) 21% 的計(jì)算機(jī)科學(xué)博士選擇了專門從 AI 研究行業(yè),是排名第二的學(xué)科(安全 / 信息保障)的兩倍多。

大多數(shù)指標(biāo)上,美國(guó)仍然是全球 AI 領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。盡管中國(guó)發(fā)表的 AI 相關(guān)論文數(shù)量超過(guò)了任何其它地區(qū),但美國(guó)發(fā)表論文的影響力更大,較全球平均水平高出 40% 。

中美兩國(guó)私有資金對(duì) AI 領(lǐng)域的投入都很大(數(shù)十上百億美元計(jì)),AI 專利的申請(qǐng)數(shù)量也超過(guò)其它競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手(是排名第二的日本地區(qū)的三倍)。同時(shí),AI 算法正在變得越來(lái)越快,訓(xùn)練的成本也越來(lái)越便宜。

在流行數(shù)據(jù)集(ImageNet)的訓(xùn)練上,機(jī)器視覺(jué)算法所需的時(shí)間,已從 2017 年 10 月的大約 3 個(gè)小時(shí)、減少到 2019 年 7 月的 88 秒,成本也從數(shù)千美元下降到兩位數(shù)。

增長(zhǎng)最速的工業(yè) AI 領(lǐng)域,相對(duì)也不那么浮華。2018 年的時(shí)候,機(jī)器人流程自動(dòng)化拿到了 10 億美元投資,供應(yīng)鏈管理方面亦超過(guò) 5 億美元。

在給人留下深刻印象的同時(shí),還需注意一個(gè)重大的問(wèn)題 —— 無(wú)論 AI 提升的幅度有多大,都距離媒體大肆渲染的目標(biāo)相去甚遠(yuǎn)。

換言之,盡管人工智能世界正在蓬勃發(fā)展,但 AI 本身仍在某些重要方面被卡著脖子。AI Index 報(bào)告在“績(jī)效里程碑”時(shí)間表上寫到:

人工智能已經(jīng)達(dá)到、或者超越了人類的專業(yè)知識(shí)水平,但這僅限特定領(lǐng)域,AI 在通用智能方面仍存在著難以逾越的鴻溝。

回顧 1990 年代,當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)在跳棋和國(guó)際象棋上打敗了人類選手,引發(fā)了人們對(duì)于 AI 未來(lái)的無(wú)限遐想。

2016 年之后,AI 開始在《Dota 2》等游戲中發(fā)揮實(shí)力,在 2017 年實(shí)現(xiàn)了對(duì)人類皮膚癌圖像的分類,并于 2018 年達(dá)成了媲美專業(yè)人士的中英文翻譯。

激動(dòng)之余,業(yè)界仍對(duì) AI 的發(fā)展前景持謹(jǐn)慎樂(lè)觀的態(tài)度。以視頻和棋盤游戲?yàn)槔?,其特點(diǎn)是具有清晰、易模仿的規(guī)則,因此特別適合對(duì) AI 展開訓(xùn)練。

這樣的成績(jī),通常依賴于耗費(fèi)一個(gè)人幾輩子的訓(xùn)練量,以突顯人類相較于計(jì)算機(jī)的學(xué)習(xí)速度。此外,AI 難以將同樣的經(jīng)驗(yàn),輕松復(fù)制到另一個(gè)領(lǐng)域中。

比如某個(gè) AI 可以像腫瘤醫(yī)生一樣準(zhǔn)確地判定乳腺癌腫瘤,但讓它來(lái)判斷肺癌的話,就有些無(wú)能為力了(更別提開處方和做出診斷了)。

綜上所述,AI 系統(tǒng)更像是一款特定于某些應(yīng)用場(chǎng)景的‘一次性工具’,而不具有人類的通用智能(甚至打不過(guò)五歲的小朋友)。

當(dāng)然,這并不意味著 AI 一無(wú)是處。如本報(bào)告所述,盡管機(jī)器學(xué)習(xí)有一定的局限性,但其在資金、興趣和技術(shù)成就方面,仍在相當(dāng)快速地發(fā)展著。

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