2019年度的AI發(fā)展評(píng)估報(bào)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(bào)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(shí)發(fā)布了兩個(gè)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(guó)家級(jí)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(shì)。如果您不愿意費(fèi)心去瀏覽原始的290頁(yè)的報(bào)告，以下羅列一些更有趣和相關(guān)的要點(diǎn)：
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(guò)同行評(píng)審的論文發(fā)表數(shù)量增加了300％。出席會(huì)議的人數(shù)也激增；最大的會(huì)議組織方NeurIPS預(yù)計(jì)，今年將有13500名與會(huì)者，比2012年增長(zhǎng)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(zhǎng)。具體數(shù)字很難總結(jié)，但是一個(gè)很好的指標(biāo)是，人工智能是北美計(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(guó)仍然是人工智能領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者。盡管中國(guó)發(fā)表的人工智能領(lǐng)域的論文數(shù)超過(guò)任何其他國(guó)家，但在美國(guó)的論文影響更大，美國(guó)作者比全球平均水平高40％。美國(guó)流入企業(yè)級(jí)AI研發(fā)的資金最多，(120億美元，中國(guó)為68億美元，全球第二高)，并且AI專利的申請(qǐng)數(shù)量超過(guò)任何其他國(guó)家(是排名第二的日本的三倍)。算法變得越來(lái)越快，訓(xùn)練起來(lái)也越來(lái)越便宜。在流行的數(shù)據(jù)集(ImageNet)上訓(xùn)練機(jī)器視覺(jué)算法所需的時(shí)間從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)。自動(dòng)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(dòng)駕駛車，約為77億美元。其次是醫(yī)學(xué)研究和面部識(shí)別(兩者都吸引到47億美元)，而增長(zhǎng)最快的工業(yè)AI領(lǐng)域則不那么浮華：機(jī)器人流程自動(dòng)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(wèn)題：無(wú)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(lái)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(shuō)，AI在三天時(shí)間里，就能完成百萬(wàn)盤對(duì)局。它在高速積累經(jīng)驗(yàn)方面，展現(xiàn)了計(jì)算機(jī)的優(yōu)勢(shì)，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(wú)法移植。AI不會(huì)將從圍棋對(duì)弈中獲取的智慧應(yīng)用到《星際爭(zhēng)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(duì)肺癌卻頗為乏力。換句話說(shuō)：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(wú)用。如報(bào)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(lái)時(shí)，最好記住機(jī)器學(xué)習(xí)先驅(qū)Andrew Ng的話：“如果一個(gè)典型的人類可以用不到一秒鐘的思想時(shí)間完成一項(xiàng)心理任務(wù)，那么我們?cè)缤硪材茏孉I做到這一點(diǎn)。”
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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