2018年全球AI指数发布:机器学习人才需求两年增35倍

2018-12-14 16:06:13爱云资讯

近日,斯坦福百年研究(AI100)发布了最新的全球“人工智能指数”(AI Index)报告。这份报告从学术、工业、开源、政府等方面详细介绍了人工智能发展的现状,并且记录了计算机视觉、自然语言理解等领域的技术进展。

今年的AI Index报告发现,人工智能领域的商业化及研究工作,以及其积累的资金正在全球范围内迎来一轮大爆发。在地域分布上,欧洲和亚洲尤为高度集中,其中中国、日本和韩国在人工智能研究论文出版、大学入学和专利申请方面领跑东方国家。

而在谈及人工智能活动的类型时,报告发现,机器学习和所谓的概率推理-或者与认知相关的活动中,AI经常能在比赛中战胜人类对手,根据Scopus上发表的一系列研究论文显示:2017年全球56%的论文属于机器学习和概率推理,而2010年这一比例仅为28%。

全球范围内人工智能(AI)和机器学习(ML)的大学课程也正在增加,其中来自中国的清华大学AI+ML的2017课程加在一起,入学人数比2010年时增加了16倍。且在2017年,全球ML人才需求已经是2015年的35倍。

紧随其后的是计算机视觉(CV)方面的工作。计算机视觉是人工智能的基础子学科,它有助于开发自动驾驶汽车、动力增强现实和物体识别,以及神经网络。它们与机器学习一样,有助于训练这些算法,随着时间的推移不断改善自然语言处理(NLP)等领域。

2014-2017年期间,各类AI论文发表的速度达到最高峰,神经网络2010-2014年的复合年增长为3%,然后到2014-2017年复合年增长率则达到了37%。

值得一提的是,该报告的一个有趣发现是——全球各地区对AI研究的重点各有侧重。中国非常注重农业科学、工程和技术,而欧洲和北美更注重人文科学、医学和健康科学,而且欧洲的研究方法通常更为全面。尽管美国AI研究论文虽然相比之下数量不多,但其引用率却远超中国及欧洲。

报告还发现,在中国和欧洲,政府相关组织和研究机构发表的论文数量,已经远远超过企业发表的数量(这一点在医疗研究领域体现得最明显),而美国则是企业发表为主。

此外,人工智能的多样性不仅仅表现在其地域分布上。如今,超过50%的AI成员合作伙伴关系是非营利的,其中包括了像ACLU、牛津大学人类未来研究所和联合国发展计划等。此外,人们对性别和种族多样性的认识也有所提高。

随着AI性能发展不断推陈出新,特别是在计算机视觉等领域。通过衡量广泛使用图像数据库ImageNet得到的的基准性能,该报告发现,启动一个可以用于分类最新精度图像模型所需要的时间在短短18个月内,从“大约一小时缩短到只要大约4分钟”,在其他领域,如对象分割——主要是软件区分图像的背景和主题,在短短三年内,精度提高了72%。

在机器翻译和解析等领域,软件可以理解语法结构,更容易回答问题,准确性和熟练程度越来越高,但随着算法越来越接近人类对语言的理解,获得的成果也越来越少,瓶颈越来越多。

最后,报告还指出,当涉及到关于自动化更难的问题,以及人工智能在刑事司法、边境巡逻、战争以及其他表现时,则处于不利地位。人工智能只会继续变得更加复杂,但在医院、教育系统、机场和警察部门可以无误地可靠地使用这些软件之前,将会一直存在许多技术障碍,以及偏见和安全方面的挑战。

相关文章
热门文章
头条文章
重点文章
推荐文章
热点文章
关于我们|联系我们|免责声明|会展频道
冀ICP备2022007386号-1 冀公网安备 13108202000871号 爱云资讯 Copyright©2018-2023