购买filecoin算力(www.ipfs8.vip):斯坦福延续发了四年的AI讲述,今年讲了什么?

机械之心报道

编辑:蛋酱、魔王、陈萍

2021 年度的斯坦福 AI Index 讲述正式公布,从七大版块出发,探讨了已往一年中的 AI 总体生长情形。

由斯坦福大学提议的人工智能指数(AI Index)是一个追踪 AI 动态和希望的非营利性项目,旨在周全研究 AI 行业状态,旨在促进基于数据的 AI 普遍交流和有用对话。

刚刚,AI Index 正式公布了 2021 年度讲述。

讲述下载地址:/

2021 AI Index 讲述极大地扩展了可用数据量,并与大量外部组织相助校准数据、深化该讲述与 Stanford HAI 的联系。该讲述还从多个方面展示了 COVID-19 对 AI 生长的影响。例如「手艺显示」章节探讨了 AI 初创公司若何行使机械学习手艺加速 COVID 相关药物研发;「经济」章节注释 AI *** 和私人投资并未受到新冠大盛行的严重影响,仍处于增进态势。

该讲述从研发、手艺显示、经济、教育等多个维度探讨了已往一年的 AI 生长,得出了如下主要结论:

对 AI 领域的私人投资额出现显著增进,其中「药物、癌症、分子学、药物研发」获得更大比例的投资——138 亿美元,是 2019 年的 4.5 倍;

中国在学术事情方面的成就跨越美国。多年前,中国的 AI 期刊揭晓文章数目即跨越美国,现在中国首次在期刊引用量上也占有了优势。不外在已往十年中,美国的 AI 聚会论文(及高被引论文)数目仍跨越中国;

合成媒体(deepfake)数目大增,文本、图像、视频合成方面都泛起了突破。这显示了 AI 的飞快生长,但也引发了人们对其滥用、误用的潜在担忧;

AI 应用的伦理挑战引起 AI 社区的更多关注。2015-2020 年间涉及伦理及相关要害词的论文数目增进迅速;

AI 领域面临多样性挑战。2019 年,美国 45% 的 AI 博士新生是白人,仅有 2.5% 是非裔美国人,3.2% 是西班牙裔。现在,AI 研究者正在起劲提升该领域的多样性;

自 2017 年加拿大公布国家 AI 战略后,多个国家接纳了类似措施,停止 2020 年有 30 多个国家公布了国家 AI 战略;

更多 AI 博士选择进入工业界,而不是留在学术界,脱离学界进入企业的教授数目也在延续增进;

企业主导了 AI 研究者的常用工具,如企业开发的软件库(谷歌的 TensorFlow 和 Keras、Facebook 的 PyTorch)成为 GitHub 上最热门的框架;

*** 对 AI 领域的兴趣继续增进,如美国 *** 斥资数十亿美元投入 AI 的民用与非民用。美国国会提及「AI」的次数是上一届国会的三倍;

监控手艺出现出快速、廉价的特点,获得越来越普遍的使用。2020 年图像分类、人脸识别、视频剖析、语音识别等手艺取得显著希望,用于大规模监控的手艺快速成熟。

该讲述共包罗「研发」、「手艺显示」、「经济」、「AI 教育」、「AI 应用的伦理挑战」、「AI 多样性」、「AI 政策与国家战略」七个部门。以下将先容每个章节的焦点内容。

第一章:研发

讲述首先从「偕行评审 AI 论文」、「AI 期刊论文」、「AI 聚会论文」、「AI 专利」、「arXiv 论文」五个部门概述了 AI 领域的论文发神色况。

偕行评审论文数目猛增

自 2000 至 2019 年,偕行评审 AI 论文数目增进了约 12 倍,同期偕行评审论文占所有论文揭晓量的比例从 2000 年的 0.82% 增进到 2019 年的 3.8%。

中国 AI 期刊论文被引量首超美国

就 AI 期刊论文而言,2020 年揭晓的 AI 期刊论文数目是 2000 年的 5.4 倍。其中,2020 年昔时揭晓的 AI 期刊论文数目就比 2019 年增进了 34.5%,大大跨越 2018 至 2019 年的涨幅(19.6%)。

2000-2020 年 AI 期刊论文揭晓数目。

其中,中国的 AI 期刊论文揭晓数目最多(占比 18.0%),跨越美国(12.3%)和欧洲(8.6%)。这对于中国而言并非首次。

2000-2020 年差异地理区域的 AI 期刊论文揭晓数目占天下总量的比例。

值得一提的是,2020 年中国的 AI 期刊论文被引量首次跨越美国。不外,在已往十年中,美国的 AI 聚会论文引用量仍跨越中国。

2000-2020 年 AI 期刊论文引用量的占比情形,中国以 20.7% 的比例首次跨越美国(19.8%)。

AI 聚会快速生长

已往十年,AI 聚会论文数目呈迅猛增进态势。2020 年,AI 聚会论文数目占所有聚会论文的比例已高达 20.2%。

2000-2020 年,AI 聚会论文揭晓数目占所有聚会论文的比例。

2019 年,中国的 AI 聚会论文揭晓数目占比跨越美国。然而,从 AI 聚会论文被引用量来看,美国在已往 21 年中延续占有主导职位。2020 年,美国以 40.1% 的比例名列第一,中国则以 11.8% 的比例位居第二,二者差距仍然很大。

2000-2020 年差异区域的 AI 聚会论文揭晓数目的占比情形。

2000-2020 年差异区域的 AI 聚会论文被引用量的占比情形。

arXiv 论文发神色况

除了传统的期刊和聚会以外,预印本平台的论文揭晓也很主要。已往 6 年中,arXiv 平台上的 AI 相关论文增进了五倍多,从 2015 年的 5478 篇增进到 2020 年的 34,736 篇。其中中国的 arXiv 论文揭晓总数仍逊色于美国和欧洲,不外从占比情形来看,中国正在迎头遇上。

2015-2020 年,差异区域在 arXiv 上揭晓 AI 论文数目的占比情形。

就 arXiv 上的六个 AI 细分领域而言,2015-2020 年间,机械人学 (cs.RO) 和机械学习 (cs.LG) 论文数目增进最快,划分增进了 11 倍和 10 倍。2020 年,机械学习与盘算机视觉 (cs.CV) 占比更高,划分为 32.0% 和 31.7%。2019-2020 年,增进最快的种别是盘算与语言 (cs.CL) 和机械人学 (cs.RO),论文数目划分增进了 35.4% 和 35.8%。

此外,得益于数据和算力的生长,深度学习论文数目飞速增进。

2010-2019 年,arXiv 平台上深度学习论文的揭晓数目。

新冠疫情促使 AI 聚会参会人数暴涨

由于新冠疫情的影响,大多数 AI 聚会以线上的形式举行,参会人数泛起了很大增进。2020 年,该讲述统计的九个聚会的参数总人数险些翻了一番。

2010-2020 年,加入巨细型 AI 聚会的人数。

大公司介入度高,或加剧盘算鸿沟

有研究注释,大型科技企业对 AI 顶会的介入度有所增添。研究者以为学术界算力的不平均漫衍(即「盘算鸿沟」)将加剧深度学习时代的差异等。大型科技企业拥有更多资源来设计 AI 产物,但其多样化水平逊色于较小型的机构,而这引发了对 AI 私见及公正性的担忧。下图展示了大企业在 10 个 AI 顶会中的介入度,这或许会加速盘算鸿沟。

2000-2019 年,大型科技企业的 AI 聚会论文数目占比情形。

TensorFlow 仍是最盛行的 AI 软件库

除了论文、聚会情形以外,该章节还先容了 AI 开源软件库。其中谷歌开发的 TensorFlow 框架仍然是最盛行的 AI 软件库,其次是 Keras 和 PyTorch。

2014-2020 年,AI 库的盛行水平(根据 GitHub 星数来盘算)。

第二章:手艺显示

本章归纳综合了盘算机视觉、语言、语音、观点学习、推理等多个 AI 子领域的手艺希望。

AI 天生一切

现在,AI 系统可以合成高质量的文本、语音和图像,甚至人类都很难鉴别真伪。这将带来大量 AI 下游应用,并促使研究者投入到天生模子检测手艺的研究中。下图展示了已往两年中天生模子的希望:

2018-2020 年天生模子在 STL-10 数据集上的 FID 得分。

2014-2020 年 GAN 人脸天生手艺提高。

盘算机视觉的产业化

盘算机视觉在已往的十年里取得了伟大的提高,这主要归功于机械学习手艺(稀奇是深度学习)的应用。新的数据显示,盘算机视觉正在产业化:在一些更大的基准上,显示更先趋于平缓,这注释社会需要制订和商定更难的基准,以进一步获得测试显示。

与此同时,企业正在投入越来越多的盘算资源,比以往任何时刻都以更快的速率训练盘算机视觉系统。同时,用于已部署系统的手艺(如用于剖析视频静止帧的目的检测框架)正在迅速成熟,这注释将进一步部署 AI。

ImageNet 挑战的 TOP-1 准确率转变。

COCO 麋集姿态估量挑战的平均精度转变。

NLP 评估指标

自然语言处置的迅速生长发生了 AI 系统,其语言能力显著提高,已更先对天下发生有意义的经济影响。谷歌和微软都在他们的搜索引擎中部署了 BERT 语言模子,而从微软到 OpenAI 等公司也开发了其他大型语言模子。

这一点可以从在 SuperGLUE 上获得人类水平性能的系统的快速兴起看出。SuperGLUE 是为响应早期 NLP 希望(逾越 GLUE 评估的功效)而开发的 NLP 评估套件。

SuperGLUE 基准。

SQUAD 1.1 和 SQUAD 2.0 的 F1 SCORE 转变。

GPT-3 在 42 个基准上的显示。

AI 推理问题

大多数手艺问题的器量都显示了在牢固的基准上,即每个时间点更佳系统的性能。针对 AI 指数开发的新剖析提供了一些指标,这些指标思量到了一个不停生长的基准,并思量到随着时间的推移,将一组系统的总体性能的一部门归因于单个信用系统。这些剖析适用于两个符号推理问题:自动定理证实和布尔公式的可知足性。

2016-2020 年解决所有 400 个实例的总时间(布尔知足问题)。

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1997-2020 年解决的问题百分比(自动定理证实)。

机械学习转变医疗保健和生物学领域

机械学习正在改变医疗保健和生物学领域。DeepMind 的 AlphaFold 应用深度学习手艺在数十年来的卵白质折叠生物学挑战中获得重大突破。

2006-2020 年 CASP 更佳团队在自由建模中的展望准确度。

科学家们用机械学习模子来学习化学分子的示意,以便制订更有用的化学合成设计。AI 创业公司 PostEra 在疫情时代行使基于机械学习的手艺加速推进与 COVID 相关的药物发现。

PostEra:Moonshot 的药物总数。

第三章:经济

AI 的兴起不能制止地提出了这样一个问题:这些手艺将在多洪水平上影响企业、劳动力和更普遍的经济?AI 最近取得的希望和突破为企业提供了大量利益和时机,从自动化提高生产率、使用算法为消费者定制产物到大规模剖析数据等等。

然而,AI 带来的效率和生产率的提高也包罗伟大的挑战:企业必须寻找和留住技术型人才以知足其生产需求,同时要注重接纳措施来降低使用 AI 的风险。此外,COVID-19 大盛行给全球经济带来了杂乱和延续的不确定性。私营企业是若何依赖和扩展 AI 手艺来辅助企业渡过这一最难题的时期的?

AI 生物获最多投资

药物、癌症、分子、药物发现是 2020 年私人 AI 投资额更大的一个项目,跨越 138 亿美元,是 2019 年的 4.5 倍。

2019 年与 2020 年 AI 全球私人投资的领域漫衍。

AI 人才 *** 仍在继续增进

巴西、印度、加拿大、新加坡和南非是 2016 年至 2020 年 AI *** 增进最快的国家。只管泛起了 COVID-19 大盛行,但所有采样国家 2020 年的 AI 雇佣人数仍在继续增进。

2020 年 AI *** 指数的国家漫衍情形。

2016-2020 年 AI *** 指数在差异国家的转变。

AI 私人投资趋势

越来越多的 AI 私人投资集中到少数的初创企业。只管受到疫情影响,但 2020 年私人 AI 投资额较 2019 年增进了 9.3%,增幅高于 2019 年(5.7%),不外新确立的公司数目延续三年处于下降趋势。

2015-2020 年全球新增 AI 公司数目。

2015-2020 年度 AI 基金公司的私人投资额。

AI 道德问题的受关注度

麦肯锡的一项考察显示,只管越来越多人呼吁解决 AI 使用相关的道德问题,但业界在解决这些问题的起劲上异常少。例如,AI 的公正性等问题仍然受到很少公司的关注。此外,与 2019 年相比,2020 年将小我私人或小我私人隐私风险视为相关风险的公司较少。

2020 年机构以为与接纳 AI 手艺相关的风险比例。

2020 年机构接纳措施以缓解 AI 带来的风险比例。

AI 领域投资受疫情影响了吗?

只管疫情导致了经济衰退,麦肯锡的一项考察中有一半的受访者示意冠状病毒对他们在 AI 领域的投资没有影响,而现实上有 27% 的人示意他们的投资有所增添。不到四分之一的企业削减了对 AI 的投资。

疫情时代的 AI 投资转变。

美国的 AI 岗位比例有所下降

从 2019 年到 2020 年,美国的 AI 岗位比例有所下降,这是 6 年来的首次下降。在美国公布的 AI 岗位总数也下降了 8.2%,从 2019 年的 325724 个职位削减到 2020 年的 300999 个职位。

2013-2020 年按国家划分的 AI 职位。

第四章:AI 教育

随着 AI 成为经济流动越来越主要的驱动力,越来越多的人想要领会它并获得从事该领域事情的需要资格。同时,工业界对 AI 的需求不停增进,吸引越来越多的教授脱离教育界,进入私营企业。本章重点先容 AI 人才转变趋势。

天下顶尖大学加大对 AI 教育的投入

2020 年举行的一项 AI 指数考察显示,已往四年中,天下顶尖大学加大了对人工智能教育的投入。在已往的四个学年里,在本科和研究生阶段教学生构建或部署适用 AI 模子所需技术的课程数目划分增添了 102.9% 和 41.7%。

AI 博士结业生选择

盘算机研究协会(CRA)的一项年度考察显示,已往 10 年,北美更多的 AI 博士结业生选择在工业界事情,选择学术界事情的较少。

详细而言,在已往十年中,选择进入业界事情的 AI 博士比例增添了 48%,从 2010 年的 44.4% 增至 2019 年的 65.7%。相比之下,进入学术界的 AI 博士比例下降了 44%,从 2010 年的 42.1% 降至 2019 年的 23.7%。

AI 专业在 CS 博士中的比例

凭证 CRA 的考察,在已往 10 年中,美国 AI 相关博士占 CS 博士学位总数的比例从 14.2% 上升到 2019 年的 23% 左右。与此同时,其他以前对照盛行的盘算机科学博士的受迎接水平有所下降,包罗 *** 、软件工程和编程语言。与 2010 年相比,编译器专业获得博士学位的人数有所削减,而 AI 和机械人 / 视觉专业的博士人数则大幅增添。

AI 西席转行业界

在履历了两年的增进之后,北美区域从大学 AI 教职职员转到业界生长的人数从 2018 年的 42 人下降至 2019 年的 33 人(其中 28 人是终身教职,5 人是非终身教职员工)。

2004 年至 2019 年间,卡内基梅隆大学的人工智能西席去职人数最多(16 人),其次是佐治亚理工学院(14 人)和华盛顿大学(12 人)。

AI 博士中的国际学生

2019 年,北美 AI 博士中的国际学生比例继续上升,到达 64.3%,相比 2018 年增进 4.3%。在外国结业生中,81.8% 的国际学生选择留在美国,8.6% 的人选择在美国以外的地方事情。

除此以外,在欧盟,绝大多数专业的 AI 学术课程是在硕士级别教授的;机械人手艺和自动化是迄今为止本科生和硕士项目中最常教授的课程,而机械学习(ML)在专业短期课程中占主导职位。

第五章:AI 应用的伦理挑战

随着 AI 对人类生涯的影响日益深刻,其所面临的伦理挑战也越来越显著。种种手艺的应用可能会导致意想不到的负面影响,好比隐私侵略;基于性别、种族 / 民族、性取向、性别身份的歧视;以及不透明决议等问题。打造卖力任的、公正的 AI 创新,从来没有像今天这样主要。

讲述的第五章首先先容了近期颁布的大量 AI 原则和框架文件,以及与 AI 道德问题相关的媒体报道,然后回首了在 AI 聚会中提出的道德相关研究、全球各地大学盘算机系开设的道德课程。此外,讲述还讨论了人脸识别手艺私见方面的研究。

学术聚会中的道德 AI

如图 5.3.1 所示,自 2015 年以来,向 AI 聚会的论文里,问题含有伦理相关要害词的数目大幅增添。

但近年来,在主流 AI 聚会中与伦理相关要害词匹配的论文问题的平均数目依然很低。图 5.3.2 展示了六个主流聚会所有出书物中伦理相关要害词匹配的平均数目。

媒体报道中的道德 AI

如图 5.2.1 所示,在 2020 年最受关注的新闻话题中,与 AI 道德指导及框架有关的文章名列榜首,随后是研究与教育、人脸识别等。

2020 年,与 AI 道德应用相关的五大新闻最受关注:

欧盟委员会 (European Commission) 公布关于人工智能的白皮书(5.9%);

谷歌开除道德研究职员 Timnit Gebru (3.5%);

团结国确立人工智能道德委员会 (2.7%);

梵蒂冈的人工智能伦理计划 (2.6%);

IBM 宣布退出人脸识别营业 (2.5%)。

第六章:AI 领域的多样性

AI 领域的多样性问题存在已久,当前 AI 研究者仍以男性为主,且在种族、民族、性别认同和性取向方面缺乏多样性,学术界和行业界皆是云云。这加剧了 AI 系统现有的差异等。

讲述的第六章先容了 AI 人才和学术界的多样性统计。鉴于该方面果然的数据较少,关于 AI 多样性问题对社会及手艺生长影响水平的统计、剖析、评估都市受到限制。从学术界和产业界获得更多的数据,对于权衡该问题的严重水平以及解决问题至关主要。

近年来,AI 博士结业生和盘算机科学终身教授的女性成员比例一直很低。凭证盘算机研究协会 (CRA) 的一项年度考察,北美 AI 博士项目的女性结业生占所有博士结业生的平均比例不足 18% 。

一项 AI 指数考察显示,在天下各地大学的盘算机系中,女性西席仅占所有终身制西席的 16% 。

此外,凭证 CRA 的 Taulbee 考察,2019 年新增的美国住民 AI 博士生中,白人 (非西班牙裔) 所占比例更高(45.6%) ,其次是亚洲人 (22.4%),非洲裔美国人(非西班牙裔,2.4%)和西班牙裔(3.2%)占比很低。

第七章:AI 与国家战略

未来几十年,AI 将重塑全球竞争力名目,为早期实践者带来壮大的经济和战略优势。讲述的第七章先容了全球 AI 政策制订的概况,对当下各国家和区域的 AI 战略举行了梳理。此外本章还先容了美国对 AI 领域的公共投资,以及立法机构、中央银行和非 *** 组织若何应对日益增进的 AI 手艺政策框架需求。

自加拿大 2017 年公布了全球第一个国家级人工智能战略以来,停止 2020 年 12 月,已有其他 30 多个国家和区域公布了类似文件。中国在 2017 年公布了《新一代人工智能生长计划》,这是天下上最周全的人工智能生长战略之一。

2019 年 2 月,白宫公布《美国人工智能倡议》,将联邦 *** AI 研发的投资需求列为优先事项,确保 AI 手艺的平安开发、测试和部署的手艺尺度。该倡议还强调要培育一支 AI 人才队伍,并示意将致力于与国际同伴相助,提升美国在 AI 领域的向导职位。然而,这项倡议缺乏项目时间线细节,现在尚不清晰是否会有更多致力于 AI 的研究或其他现实内容。

*** 对 AI 的关注度依然高涨,美国 *** 在 AI 的民用和非民用方面投入了数十亿美元。在本届国会中,AI 的提及量是上一届的三倍。

2019 年和 2020 年的综合数据注释,创新与手艺、国际事务和国际平安、工业和羁系等主题是美国人工智能政策文件的主要关注点。

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