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斯坦福发布AI年度报告,中国AI论文数全球第二

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发表于 2018-12-18 09:30:23 | 显示全部楼层 |阅读模式

【12月17日消息】近日,斯坦福大学发布了《2018年度全球AI报告》,从学术研究、产业、软件开源、公共利益等方面介绍2018年人工智能(AI)技术的发展,并记录计算机视觉、自然语言理解等领域的技术进展。
据介绍,这份报告致力于追踪、整理、提取和可视化与人工智能相关的数据,并成为政策制定者、研究人员、高管、记者和普通大众全面了解AI的依据,以便对复杂的AI领域形成更直观印象。
报告概述
今年的报告实现了两个目标:首先,刷新了去年的指标。其次,它尽可能在全球背景下解析AI技术的进展。前者对实现这份报告的使命至关重要,即奠定AI对话的基础,这意味着持续推进技术进步。但后者也是必不可少的。没有全球视角,就没有AI故事。
2017年的报告严重偏重于北美地区的活动,这反映出该项目全球伙伴关系数量有限的短板,并非一种固有偏见。今年,我们开始缩小全球差距。我们认识到,要使本报告的覆盖足够全面,还有很长的路要走,且需要进一步的合作和外部参与。不过,我们可以断言AI是全球性的技术。
2017年Scopus数据库的AI论文有83%来自美国以外。其中,28%来自欧洲,是所有地区中比例最高的。全球大学AI和机器学习(ML)课程的招生人数都在增加,尤其是中国清华大学,其2017年AI+ML课程的总招生人数是2010年的16倍。
不仅美国、中国和欧洲取得了进展,2014年,韩国和日本分别是AI专利的第二大和第三大生产国,仅次于美国。此外,南非还主办了第二届深度学习Indaba大会,这是世界上最大的ML教学活动之一,吸引了来自20多个非洲国家的500多人参加。
AI的多样性不仅仅是地理上的。如今,超过50%的AI合作项目都是盈利的,包括来自美国公民自由联盟(ACLU)、牛津大学人类未来研究所以及联合国开发计划署等的项目。与此同时,人们也越来越意识到性别和种族多样性对AI进步的重要性。例如,我们看到AI4ALL和Women in Machine Learning (WiML)等组织的人数都有所增加,这鼓励了弱势群体的参与。
活跃度指标和技术性能指标
这篇文章主要介绍了大会报告的第一部分数据:活跃度和技术性能
活跃度指标体现了学术界、企业、企业家以及公众对AI活动的参与度。从大学生学习AI的人数,到申请AI工作的女性比例,再到AI初创企业风险投资的增长,这些数据包罗万象。
技术性能指标指AI性能随时间的变化。例如,我们可以测量AI回答问题的质量和计算机在测试中检测对象的速度。《2018年度全球AI报告》为去年的许多指标(如机器人安装和AI会议出席率)增加了额外的国家级粒度。此外,我们还增加了许多新的度量标准和研究领域,如专利、机器人操作系统下载、GLUE度量和COCO排行榜等。
总的来说,我们看到了去年主要成果的延续:几乎所有地方的AI活动都在增加,技术性能也在全面提高。不过,今年还是有些特别有趣的成果特别值得注意。这包括自然语言的显著进步,以及课堂上有限的性别多样性。
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