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關(guān)鍵信息：據(jù)斯坦福人工智能指數(shù)顯示，人工智能論文數(shù)量增加了 9 倍多；選修人工智能課程的人數(shù)增長了11 倍；得到風投資本支持的美國創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)量增加了 14 倍；機器學習成人工智能招聘中的最熱門崗位，在技術(shù)上學術(shù)界趕超產(chǎn)業(yè)界。

由斯坦福大學人工智能百年研究(AI100)推出的「人工智能指數(shù)」(AI Index)是一個追蹤人工智能行業(yè)動態(tài)與發(fā)展的非營利性項目，其研究覆蓋了百年以來人工智能的總體情況，目標是基于數(shù)據(jù)來推動人工智能的廣泛交流和有效對話。近日剛剛推出的 2017 版報告是人工智能指數(shù)的首屆年度報告，它從多個角度觀察和解讀了人工智能領域的動態(tài)和進展。

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本報告中的數(shù)據(jù)主要分為以下四個部分： 領域活力 、技術(shù)表現(xiàn) 、流行趨勢關(guān)系研究和達到人類水平的性能?！割I域活力」這個指標被用來描繪人工智能領域中「量」的一面，如人工智能論文發(fā)表數(shù)量情況、風險投資資本對人工智能創(chuàng)業(yè)公司的投資情況。「技術(shù)表現(xiàn)」這個指標力圖抓住領域中「質(zhì)」的一面，如計算機在理解圖像和證明數(shù)學定理方面的能力。

前兩部分數(shù)據(jù)展示了人工智能領域的現(xiàn)狀：人們在人工智能領域內(nèi)從事的活動和相應技術(shù)的發(fā)展正在不斷提升。在「流行趨勢關(guān)系研究」這個部分，報告顯示了當前流行趨勢之間的關(guān)系。此外，該報告還會引入一個探究測量方法，即「人工智能活力指數(shù)」(AI Vibrancy Index)，該指數(shù)能夠結(jié)合學術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的流行趨勢，對人工智能領域的活力進行量化。

論文發(fā)表數(shù)量增長9倍，AI課程選修人數(shù)增加11倍

據(jù)Scopus 學術(shù)論文庫統(tǒng)計，自 1996 年至今，每年發(fā)布的人工智能論文數(shù)量增加了 9 倍多。在各類學術(shù)論文年發(fā)表率與其 1996 年發(fā)表率的相比較中，各領域論文、計算機科學領域論文以及計算機領域內(nèi)人工智能論文年發(fā)表率的每年都在增長。

數(shù)據(jù)揭示了人工智能論文發(fā)表率的增長不僅僅是出于對更廣泛計算機科學領域興趣的增長。具體來說，自1996 年以來整體計算機科學領域內(nèi)的論文數(shù)量已經(jīng)增長了6倍，同時期人工智能領域每年發(fā)表的論文數(shù)量已經(jīng)增長了 9 倍多。

除了論文發(fā)表數(shù)以外，人工智能選修課程的參與人數(shù)也能體現(xiàn)這個領域的活力。機器學習是人工智能的子領域，該報告著重關(guān)注機器學習導論課程的參與度是因為目前人工智能領域很多成果都基于機器學習的算法與理論。自1996 年以來，選修斯坦福大學人工智能導論課程的人數(shù)已經(jīng)增長了11 倍，且其它高校導論課程的選修趨勢也 與斯坦福相似。

企業(yè)：風投資本增加6倍，機器學習成最熱門崗位

在人工智能創(chuàng)業(yè)方面，得到風投資本支持并開發(fā)了人工智能系統(tǒng)的美國活躍創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)量，自 2000 年以來已增加了 14 倍；風投資本對美國人工智能創(chuàng)業(yè)公司所有融資階段的年投資總額，自 2000 年以來增加了6 倍。

據(jù)在線招聘網(wǎng)站 Indeed 和 Monster 顯示，需要人工智能技能的工作數(shù)量的近年來只增不減，該報告通過崗位和工作描述的關(guān)鍵詞區(qū)分出需要人工智能技能的工作。下圖是 Indeed 網(wǎng)站上美國需要人工智能技能的工作數(shù)量的增長數(shù)據(jù)，顯示出自2013年以來，美國人工智能工作崗位份額增長了4倍之多。

除了美國，在英國和加拿大要求具備人工智能技能的職位所占比重也有很大增加，并在2018年年初達到峰值，之后稍有下降。Indeed稱，相對美國來說，它們在絕對規(guī)模上仍然只有美國 AI 就業(yè)市場的 5% 和 27%。

人工智能行業(yè)工作崗位雖整體增長，但特定的職業(yè)技能需要的人數(shù)不一樣。下圖為招聘平臺Monster 發(fā)布的，按照所需的特定技能劃分的一年內(nèi)人工智能工作機會總量，從圖中可以看出，機器學習崗位數(shù)量所需最多，深度學習開始不及自然語言處理但后來居上，計算機視覺和語音識別排在最后。

技術(shù)：機器閱讀理解超越人類，學術(shù)界趕超產(chǎn)業(yè)界

SQuAD (Stanford Question Answering Dataset)是機器閱讀理解領域頂級賽事，在該賽事中，人工智能在機器閱讀理解任務上的分數(shù)逐年增加，至2017年已接近人類水平。 2018年1月，阿里巴巴憑借82.440的精確匹配（Exact Match）分數(shù)刷新排名，代表人工智能首次在閱讀理解能力比賽上超越人類。

為了研究學術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界人工智能相關(guān)活動的關(guān)系，該報告從之前數(shù)據(jù)中選擇了部分具有代表性的評估結(jié)果。數(shù)據(jù)顯示，學術(shù)活動數(shù)量（論文發(fā)表與注冊學生數(shù)）在穩(wěn)步上升，在 2010 年左右，投資者便開始注意到了這個領域，到 2013 年，投資者已經(jīng)成為了推進該領域發(fā)展的核心驅(qū)動力。此后，學術(shù)界逐漸趕上了產(chǎn)業(yè)界的步伐。

雖然人工智能在全球范圍內(nèi)蓬勃發(fā)展，這份報告的研究對象卻僅局限在美國。單舉一個例子，現(xiàn)在中國的人工智能投資與活躍程度已經(jīng)非常驚人，然而這部分信息卻并沒有寫入報告，相信今后的報告將會更加具有全球視野。

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