2019年度的AI發(fā)展評估報告已然出爐：AI領(lǐng)域在研究，教育，和技術(shù)方面上成就；如今機(jī)器學(xué)習(xí)算法只需更少的數(shù)據(jù)就能訓(xùn)練出強(qiáng)大的AI——數(shù)據(jù)集已連續(xù)三年逐年減少。
報告涵蓋了諸多領(lǐng)域，以至于它的創(chuàng)建者(包括哈佛，斯坦福和OpenAI等機(jī)構(gòu))同時發(fā)布了兩個新工具，目的只是為了篩選信息。一種工具用于搜索AI研究論文，另一種工具用于分析國家級研究和投資的數(shù)據(jù)。
2019年度基本上延續(xù)前幾年的趨勢。如果您不愿意費(fèi)心去瀏覽原始的290頁的報告，以下羅列一些更有趣和相關(guān)的要點：
人工智能研究正在迅猛發(fā)展。在1998年至2018年間，有關(guān)AI的經(jīng)過同行評審的論文發(fā)表數(shù)量增加了300％。出席會議的人數(shù)也激增；最大的會議組織方NeurIPS預(yù)計，今年將有13500名與會者，比2012年增長800％。AI專業(yè)同樣大受歡迎。在大學(xué)和在線學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)選擇了機(jī)器學(xué)習(xí)課程的人數(shù)持續(xù)增長。具體數(shù)字很難總結(jié)，但是一個很好的指標(biāo)是，人工智能是北美計算機(jī)科學(xué)專業(yè)畢業(yè)生中最受歡迎的專業(yè)。超過21％的CS博士選擇專門研究AI，是第二受歡迎的學(xué)科(安全/信息保護(hù))的兩倍多。在大多數(shù)指標(biāo)上，美國仍然是人工智能領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者。盡管中國發(fā)表的人工智能領(lǐng)域的論文數(shù)超過任何其他國家，但在美國的論文影響更大，美國作者比全球平均水平高40％。美國流入企業(yè)級AI研發(fā)的資金最多，(120億美元，中國為68億美元，全球第二高)，并且AI專利的申請數(shù)量超過任何其他國家(是排名第二的日本的三倍)。算法變得越來越快，訓(xùn)練起來也越來越便宜。在流行的數(shù)據(jù)集(ImageNet)上訓(xùn)練機(jī)器視覺算法所需的時間從2017年10月的大約3個小時減少到2019年7月的88秒。成本也從數(shù)千美元下降到兩位數(shù)。自動駕駛汽車領(lǐng)域獲得了最多的投資。全球私人投資中有近10％被用于研發(fā)自動駕駛車，約為77億美元。其次是醫(yī)學(xué)研究和面部識別(兩者都吸引到47億美元)，而增長最快的工業(yè)AI領(lǐng)域則不那么浮華：機(jī)器人流程自動化(2018年投資10億美元)和供應(yīng)鏈管理(超5億美元)。這一切令人印象深刻，但需要注意的重大問題：無論AI速度如何，它還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能與流行文化和大肆宣傳的頭條新聞中所暗示的那種智能程度相提并論。記住，盡管人工智能正在蓬勃發(fā)展，但AI本身在某些重要方面仍裹足不前。
首先，歷史上的里程碑成就，大多數(shù)來自在視頻游戲和棋盤游戲——具有清晰規(guī)則和易于模擬的領(lǐng)域，特別適合AI訓(xùn)練。比如說，AI在三天時間里，就能完成百萬盤對局。它在高速積累經(jīng)驗方面，展現(xiàn)了計算機(jī)的優(yōu)勢，但是并未展露出人類所不具有的學(xué)習(xí)能力特質(zhì)。
同樣，除少數(shù)例外，AI在不同領(lǐng)域的取得的成就無法移植。AI不會將從圍棋對弈中獲取的智慧應(yīng)用到《星際爭霸2》上。盡管，AI可以像醫(yī)生一樣準(zhǔn)確地診斷出乳腺癌，但對肺癌卻頗為乏力。換句話說：現(xiàn)在的AI系統(tǒng)還是一次性的工具。
但是這并不意味著AI無用。如報告所示，盡管機(jī)器學(xué)習(xí)有局限性，但它在資金、公共興趣和技術(shù)成就方面仍在不斷積累。
思考AI的局限性和未來時，最好記住機(jī)器學(xué)習(xí)先驅(qū)Andrew Ng的話：“如果一個典型的人類可以用不到一秒鐘的思想時間完成一項心理任務(wù)，那么我們早晚也能讓AI做到這一點?！?/p>
本文譯自 theverge，由譯者 majer 基于創(chuàng)作共用協(xié)議(BY-NC)發(fā)布。
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