人工智能正发展稳步,通用智能依然遥不可及

来源: 云巴巴 2020-03-16 17:14:21

    现在是人工智能飞黄腾达的时代,对于人工智能技术发展的究竟如何,即使对那些整天沉浸在AI社区的人来说,这也是一项艰巨的任务。为了洞察人工智能进展,由哈佛,斯坦福和OpenAI等机构牵头AI业界组织了AI Index年度呈报,AI Index涵盖了很多领域,逐年出版,日前2019年的报告已经发布,依据2019 AI Index呈报:AI已经在包括研究,教育和技术方面取得了巨大成就。
  
 重要的结论和数据
    2019年的 大多数报告基本上证实了我们在前几年强调的趋势的延续,然而,当我们总结的重要数据和结论:
    “从1998年到2018年,AI论文的出版物增加了3倍“

    人工智能研究正在迅速发展。在1998年至2018年之间,有关AI的同行评审论文的发表数量增加了300%,出席会议的人数也激增;最大的提供商NeurIPS预计今年将有13500名与会者,比2012年增长800%。
    人工智能教育也很受欢迎,在大学和在线进行学习机器可以学习课程的人数继续增加,虽然确切的数字很难计算,但一个很好的指标是,人工智能是北美计算机专业的毕业生最热门的专业。计算机博士选择专门研究的超过21%,人工智能,超过了第二个最流行的多学科(安全/信息安全保障)的两倍。
    人工智能的论文数量已经占据了中国第一,但影响因素较低, 就论文数量而言,中国的人工智能期刊和会议论文已超过任何其他国家,排名第一。但在美国发表的论文主要影响更大,美国作者的论文比全球平均发展水平高40%,在大多数指标上,美国仍然是人工智能全球领导人。

    美国发展也是私募资金投资人工智能技术最高的国家,大概120亿美元,中国成为仅次于美国为68亿美元。并且AI专利的申请数量已经超过任何一个其他一些国家,是第二大申请国日本的三倍。
    人工智能算法越来越快,训练也越来越便宜。除非访问可以广泛使用,否则就没有研究意义,因此特别欢迎这一指标是至关重要的。AI Index团队指出,在流行的数据集(ImageNet)上训练机器视觉算法所需的时间从2017年10月的大约3个小时减少到2019年7月的88秒。
    主动驾驶是私人投资最大的人工智能领域, 全球约10%的私募资金投资是自动驾驶的领域,约合77亿美元。其次是医学研究和面部识别领域(各有投资47亿美元),增进最快的工业人工智能领域相对于收敛:机器人流程自动化,2018约有10亿美圆的投资;供应链治理有可能5亿美元投资。

    人工智能框架方面,谷歌TensorFlow一枝独秀,是最受欢迎的框架之一(Github 150K星),其它框架还有scikit-learn,BVLC/caffe,keras,CNTK,mxnet,theano,caffe2和PyTorch。

    虽然人工智能发展数据令人印象深刻,但人工智能发展速度与头条新闻的炒作仍有很大差距。 这似乎有些反常,但结论是显而易见的。需要我们提及的是,尽管人工智能技术正在蓬勃发展,但人工智能产品本身仍然在某些重要内容方面受到限制。
 

  Human-Level Performance Milestones

    最好的证明来是,AI Index报告中的Human-Level Performance Milestones的时间表。据列表显示人工智能已经达到或超过人类的专业知识水平的历史。然而,“人工智能在特定领域击败了人类,但不具有普遍情形“。
    时间线开始于20世纪90年代,当人类跳棋和国际象棋的首次以人工智能的方式击败了人类,并随着机器学习发展而加速,AI时代的到来,更多的视频游戏和棋盘游戏的征服。(在2016年围棋,在2018年Dota 2等)。还有2017年对人类皮肤癌图像进行人类级别分类以及2018年进行中英文翻译等杂项任务混合在一起。
    尽管这个列表令人印象深刻,但它不应该使你相信AI超级智能已经临近。
    首先,这些里程碑中的大多数的,在视频网络游戏和棋盘游戏中击败我们人类的领域,都有是有着一个清晰的规则和易于模拟的领域,特别设计适合进行AI训练。这种训练通常依赖于人工智能代理将大量工作投入到游戏中,并在统计意义上积累数百年的训练,这实际上远远超出了人类学习的速度。
    同样,每个成就我们都会进行固定设置在一个领域中,除少数例外,接受一项任务训练的AI系统无法将他们可以学到的知识转移给另一项任务。星际争霸II的AI机器人在国际象棋上肯定会输给5岁的小孩,尽管AI可以像肿瘤科医生一样准确地发现乳腺癌肿瘤,但对于肺癌却不能做到这一点(更不用说开处方或做出诊断了),换句话说:AI系统设计只是一个一次性通过使用的工具,而不是我们人类的备用智能。
    当然,这并不意味着AI是没有用的,正如本报告所显示的,尽管存在局限性,但机器学习在资金、兴趣和技术成就方面继续加速。

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