2019 AI Index 年度报告：人工智能领域发展重心解读

克日，AI Index 宣布了 2019 年度陈诉。作为一个用于追踪 AI 动态和盼望的非营利性项目，其陈诉凡是从研发、技能、机能等多个指标出发，对上一年度中 AI 规模的成长举办统计。笔者在相识之后，团结其他各项陈诉的数据，对AI规模的变革举办了一个归纳与意料。

一、AI 研究的成长偏向逐渐由学术转向实践

连年来，人工智能早已成为国度研究机构和企业存眷的核心。跟着大数据期间的到来，以及计较手段的晋升，人工智能已成为引领将来的新兴技能。天下首要国度也将成长人工智能视为晋升国度竞争力以及维护国度安详的重大计谋，并加速出台相干筹划和政策，力求在新一轮科技竞争中把握主导权，从而引领天下。

按照 Scopus 的数据，从 1998 年到 2018 年，颠末偕行评议的 AI 论文数目增添了高出 300%，占偕行评议期刊颁发量的 3%，占已颁发集会会议论文数的 9%。毋庸置疑，越来越多的学者正在投身于人工智能的研究之中。

另外，AI 及相干学科的注册门生数目正在一连快速增添。不只传统大学云云，在线进修人数也增速迅猛。从北美的数据来看，AI 已经一跃而为最受北美计较机科学博士生接待的学科。而在美国和加拿大，就读人工智能专业的博士留门生数目一连增进，今朝高出 60% 的博士生是国际门生，而 2010 年的同期数字还不到 40%。最要害的是，这些 AI 人才最大的流向地是家产界，在2018 年，有高出 60% 的 AI 博士去往家产界，而 2004 年这一数字照旧 20%。

以是说，成长人工智能，已经远远不是一样平常意义上的科学技能题目，而是把“信息化”晋升为“智能化”这样一个事关国度前程运气的国度总体计谋的题目。也正基于此，在 2019 年，环球私有部分对人工智能的总投资到达了 700 多亿美元，个中对 AI 创业公司的投资为 370 亿美元，这是一个对 AI 创业公司极其有力的敦促身分。以是海内连年也有旷视科技、极链科技等一大批优越的人工智能相干企业降生，为中国 AI 的实践规模添砖加瓦。

二、AI 芯片的前进也许才是进一步拔高人工智能职位的要害

虽说摩尔定律已经险些是人尽皆知，但 AI 算力的增添仍超出了大部门人的想象。按照斯坦福大学的 DawnBench 项目数据表现，从 2017 年 10 月到 2019 年 7 月，也就是一年半的时刻里，在被普及行使的 ImageNet 数据集上实习一个体系所需的时刻就已经从 3 小时降至 88 秒，这意味着可以或许将本钱从 2323 美元大幅减少至 12 美元。

这种 AI 算力的飞速增添是成立在硬件革命的基石之上的，通过晋升专业芯片和其他硬件，人工智能体系的手段被敏捷拔高，AI 体系的实习时刻和本钱也获得大幅度的减少。

而这种晋升也带来了两方面的影响。一方面，它让最前沿的人工智能规模酿成了一场鲜有人能参加的“烧钱游戏”，只有那些节制了强盛计较机的公司或当局才气取得参赛资格，好比说 OpenAI 就刚从微软处得到了十个亿美元的资金，以此来支持他们继承深入研究。另一方面，这种技能的晋升也将人工智能推向了天下，为平凡人提供了一个打仗人工智能规模的机遇。借助于云处事，低本钱的硬件和呆板进修器材可以被普及的遍及开来，好比说谷歌的 TPU ，公共最低只需每小时 1.35 美元便可以租赁行使，大大低落了人工智能入门的门槛。

那么这种趋势声名白什么呢？因为此前的人工智能一样平常运用于斲丧及事变等规模，我们就以事变规模来举办举例。

在算力获得爆炸式增添前，AI 强盛的计较手段可以辅佐我们处理赏罚大部门一再性的乏味事变，从而实现多方面的服从晋升和质量晋升，而且顺带镌汰事变的疲惫性失误。然而，在涉及到如决定、研究趋势、猜测与筹划之类的事变时，AI 便不能给以我们强盛的助力了。

而在硬件革命之后，AI 可以巨幅推进自动化测试和代码天生进程的速率，且对比人类更精准、更严谨。另外，AI 在不绝的实习中，也会对自动化架构和数据科学举办一连的优化、迭代。从恒久来看，在将来，帮助和自动化模子取代编程将会变得很是广泛，AI 对付详细行业手段的把握也会日渐富厚，它所能更换的事变范例和事恋人群也在日益扩大中。

要知道，麦肯锡此前便曾宣布过一个陈诉：在交通、零售、汽车、高科技、斲丧品等 19 个行业中，人工智能的引入可以缔造 3.5 万亿到 5.8 万亿美元的隐藏代价，而这些代价不存在于别处，就存在于更故意义的产物和处事、收入的增添、本钱的节省、以及斲丧者剩余这些老生常谈之中。借助于 AI 的前进，我们也许会得以发掘出这部门代价。

三、各国的AI研究重心也许会偏重于差异偏向

在2018 年，中国当局研究机构颁发的 AI 论文比中国企业多出近 300 倍。而这一环境在美国则恰好相反，企业颁发的论文数目比当局部属机构跨越 50% 以上。值得留意的一点是，固然中国年度 AI 期刊和集会会议论文颁发量早在 2006 年便高出了美国，但直至今天，中国论文的被引相干指数上仍比美国低 50%。这不只声名中国的论文有很大也许在实践代价上落伍于美国，也侧面声名白中国的 AI 企业仍有极大的代价可以发掘。

此前，美国数据、技能和民众政策交错研究智库便曾宣布过一份中、美、欧 AI 气力比拟陈诉，从人才、研究、成长、应用、数据、硬件六个角度对三方的 AI 力气举办了比拟。陈诉表现，美国各方面综合得分最高，为 44.2 分，中国则以 32.3 分紧随厥后，而欧盟得分仅为 23.5。

个中，中国的顶级AI研究者数目仅为 977 人，远远落伍于欧盟的 5787 人和美国的 5158 人。可见，固然中国在应用和数据方面示意突出、在可用于 AI 成长和应用的数据规模成立了强盛上风，但人才方面照旧捉襟见肘。而来自 AAAI 集会会议的相干数据也证实了这一点。据其表现，来自中国的提交和被吸取论文数目最多，但高出 68% 的提交论文，其第一作者是门生，而非从业职员。

AI Index 陈诉团队还在陈诉之外提供了一款说明器材，也就是 Global AI Vibrancy Tool 。它可以或许对国度的全局勾当举办较量，个中既包罗国度之间比拟的视角，也包罗对特定国度的专门说明。该团队提供的器材能让读者在举办国度较量时本身配置参数，然后从他们以为最相干的视角收成所需的看法。

通过这个器材可以发明，天下各地着实都存在着 AI 人才聚积的当地中心。好比说，芬兰善于 AI 教诲，印度则善于 AI 手艺的渗出，新加坡当局对 AI 有很好的体系性支持，而以色列则在对 AI 创业公司的人均私有投资方面出类拔萃等等。也就是说，在公共广泛认知中，那种 AI 成长只是美国和中国之间的角力的环境，是与实际环境相悖的。将来的 AI 成长，很也许会呈现一种各国百花齐放的态势。

四、人工智能规模仍有着不少的题目亟待办理

尽量人工智能有辽阔的成长远景，可是依然面对着诸多的挑衅与限定。仅从数据层面来看，就存在着几处限定与挑衅：

一、必要人工完成实习数据的标志，不然很难获取足够大且全面的实习资料集；

二、呆板进修缺乏可更换性，难以从一个应用直接复制到另一个相似的应用，这意味着大量的时刻与款子会被来实习新模子，而这会造成大量的资源挥霍；

三、数据和算法存在毛病的风险，如差异社会之间文化的差别等等，也许必要更普及的步调来办理；

四、人工智能存在被工钱恶意操作的也许性，包罗黑客的进攻和诓骗性的视频等安详威胁。

另外，深度进修也也许正在面对逆境。深度进修之前一向都是人工智能的主宰，在它成为主流以来的六年里，它已经成为辅佐呆板感知和辨认周围天下的首要方法。无论是 Alexa 的语音辨认照旧 Waymo 的自动驾驶汽车，都离不开它的辅佐。多年来，深度进修看上去越来越好，不行否决地让呆板拥有像人一样流通、机动的智力。

但究竟上，深度进修也许永久不会发生广义上的“智能”。举例来说，当外界情形身分产生变革时，人类可以快速顺应，人工智能的神经收集却不可。无论看起来多智慧的人工智能，都也许在一些渺小的变革之中败下阵来。它必要的是一种另类的敦促力，一种辅佐它对天下举办推理的手段。

Vicarious 的配合首创人之一、计较机科学家迪利普 · 乔治便曾讲话称，“我们人类不只仅是模式辨认器，我们也在为我们看到的对象成立模子。这些是因果模子——有我们对因果相关的领略。”

结语

人工智能作为一个处于快速成长阶段的技能，其重要性与计谋意义不问可知。最要害的是，它与其他财富之间也能形成互补互动，好比说 AI + 物品的物联网、AI + 视频的视联网等等，都也许会成为我们将来糊口必不行缺的一部门。

对付国度而言，加速成长人工智能是赢得环球科技竞争主动权的要害计谋抓手，是敦促科技成长、出产力整体晋升的重要计谋。对付 AI 企业而言，怎样将人工智能更美满的运用与落地则是它们的保留计谋。

人工智能将来的成长偏向在何方，仍然是我们必要思索的题目。

（编辑：湖南网）

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