近日,斯坦福“人工智能百年(AI100)”專家小組(非盈利性項目AI Index)發(fā)起了一項AI指數(shù)報告,追蹤學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界、開源軟件和公共興趣范疇的18個分立的視角評估人工智能活躍度,盤點計算機視覺、自然語言理解等技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀(機器類人程度),從專家視角解讀人工智能創(chuàng)業(yè)和投資的急劇增加,探討相關(guān)領(lǐng)域的深入發(fā)展。
人工智能活躍度一覽
▲AI活躍度指數(shù)(來自學(xué)術(shù)界和工業(yè)界數(shù)據(jù),如出版物、注冊創(chuàng)企和風(fēng)險投資等)
從學(xué)術(shù)領(lǐng)域來看
人工智能論文大部分隸屬計算機科學(xué)的范疇,自1996年至今年度發(fā)表的論文數(shù)量已經(jīng)增加9倍,作為參考,計算機科學(xué)論文數(shù)量此間增加了6倍;
高校機器學(xué)習(xí)等人工智能相關(guān)課程的開設(shè)數(shù)量和學(xué)生的參與度都大幅增加;
人工智能相關(guān)的頂級會議也變的火爆,包括如 AAAI、IJCAI、ICML等綜合性會議,以及CVPR、ACL、ICRA等專注于通用技術(shù)(計算機視覺、自然語言、機器人等)的會議。
▲學(xué)術(shù)-產(chǎn)業(yè)動態(tài)關(guān)系(參數(shù)包含論文出版、學(xué)業(yè)課程、投資金額,其中2016年學(xué)生課程參與度的下降是由于行政原因)
從產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域來看
人工智能相關(guān)創(chuàng)企的數(shù)量從2000 年以來增加了14倍,風(fēng)投金額增加了6倍;
在線招聘網(wǎng)站的數(shù)據(jù)顯示2013年以來美國AI相關(guān)崗位增長了4.5倍,其中自然語言處理和計算機視覺技能的比重最多;
物流和工業(yè)機器人的數(shù)量和進出口急劇增加。
從開源軟件來看
▲GitHub明星軟件庫
這里主要參考GitHub項目:TensorFlow和 Scikit-Learn等AI和ML(機器學(xué)習(xí))軟件包被收藏(star)的次數(shù)飆升。
從公共興趣來看
▲AI公眾興趣提升
流媒體涉及“人工智能”的內(nèi)容數(shù)量飆升,其中,正面文章高于負(fù)面。
從技術(shù)成熟度來看
▲AI里程碑
根據(jù)LSVRC競賽結(jié)果,圖像標(biāo)注的誤差率從2010年的28.5%降至低于 2.5%;
視覺問答(Visual Question Answering,一種開放式問答)數(shù)據(jù)集發(fā)展出新版本VQA 2.0;
自然語言理解技術(shù)范疇下的語法解析(Parsing)、語種互譯(Machine Translation)、問答(Question Answering)、語音識別(Speech Recognition)等技術(shù)皆逼近人類的能力;
人工智能進行定理證明(Theorem Proving)的可追蹤性提高至80%以上,但遇到新的問題解決方案時性能不理想;
SAT(美國學(xué)業(yè)能力傾向測驗)中能回答的問題超過70%,應(yīng)試競爭力強;
▲物體檢測技術(shù)成熟度示意
▲視覺問答技術(shù)成熟度示意
▲語法解析技術(shù)成熟度示意
▲新聞翻譯技術(shù)成熟度示意
▲問答技術(shù)成熟度示意
▲語音識別技術(shù)成熟度示意
▲定理證明能力示意
▲SAT測試能力示意
專家觀點
Barbara Grosz(哈佛):小心檔口
評估人工智能系統(tǒng)的成熟度很關(guān)鍵的一點是看它能對人類的生活造成怎樣的影響。
根據(jù)該報告,我們正處在一個機器性能表現(xiàn)逼近人類能力的檔口。由于報告相關(guān)數(shù)據(jù)采集涉及的時間節(jié)點、標(biāo)準(zhǔn)化測試和地區(qū)發(fā)展不平衡,我們對機器發(fā)展水平的認(rèn)知可能存在偏差。舉個例子,該報告闡述了自然語言理解技術(shù)中語法解析、語種互譯、問答、語音識別等模塊的發(fā)展水平,但沒有表征聊天機器人的成熟度,也就是多模塊結(jié)合起來的機器表現(xiàn)。當(dāng)然,我們首先需要在細(xì)分的模塊將機器的水準(zhǔn)至少提高到人類水平,然后逐漸提高其綜合起來的任務(wù)解決能力,追求系統(tǒng)的完整性(這又是另一個高難度的問題)。此外,AI指數(shù)的評估應(yīng)考慮系統(tǒng)的設(shè)計和倫理挑戰(zhàn),并找到合適的方式追蹤人工智能公司的數(shù)量和發(fā)展。
Eric Horvitz(微軟):未來在望
將人工智能界各方指數(shù)有效的引入該評估機制中是必要的一步。
AI100項目和這份指數(shù)報告將當(dāng)下的人工智能和未來人工智能的影響連接了起來。根據(jù)這份報告,我們看到了很多技術(shù)的進展,包括通用技術(shù)和機器學(xué)習(xí),也別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法,也看到了大規(guī)??捎脭?shù)據(jù)對于AI的支持,很多AI應(yīng)用表現(xiàn)出了落地傾向,比如游戲(西洋棋、圍棋、撲克等)、醫(yī)療(組織切片、醫(yī)療影像等)。人工智能的學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界,包括人才市場都活躍,也讓我們離未來目標(biāo)更加接近。當(dāng)然,更明確的AI系統(tǒng)性能標(biāo)準(zhǔn)化測定和評估機制有待建立,這需要各界的參與和支持。AI是一個多維度的命題,也讓我們看到了多方面的價值潛力。
李開復(fù)(創(chuàng)新工場):關(guān)注中國AI
中國國務(wù)院宣布計劃,在2030年成為人工智能創(chuàng)新中心。
AI100的指數(shù)報告主要針對了美國AI發(fā)展水平,但我很建議將中國AI市場,這個全球最大的移動端和互聯(lián)網(wǎng)市場考慮進去,包含手機支付、食物配送、共享單車等龐大的數(shù)據(jù)量,提供更多的數(shù)據(jù)和維度。此外,中國的創(chuàng)企表現(xiàn)也相當(dāng)喜人,比如Face++最近就擊敗了微軟、谷歌、臉書和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)拿下三項計算機視覺大獎。中國政府(新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃)對科技開放鼓勵的態(tài)度,以及明確的規(guī)劃目標(biāo)(2030年成為AI創(chuàng)新中心)有利于AI的快速和迭代。未來的AI時代,中美雙巨頭壟斷的局面不可避免。
Alan Mackworth(哥倫比亞大學(xué)):要深刻
容易獲得的數(shù)據(jù)未必是最有用的信息。
AI指數(shù)是一個很好的表征人工智能發(fā)展的報告,但需要警惕“路燈謬論”:不要僅在AI產(chǎn)業(yè)評估其發(fā)展階段,還要關(guān)注整個社會范圍的影響,注重數(shù)據(jù)獲取的多樣性和客觀性。舉個例子,美國的數(shù)據(jù)科技和AI技術(shù),或者說硅谷人工智能社群,不能代表全球AI的發(fā)展,歐洲數(shù)據(jù)、亞洲數(shù)據(jù),也別是中國的數(shù)據(jù),十分重要。此外,學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的數(shù)據(jù)也需要考慮其背景,比如來自學(xué)術(shù)成就中哪些是撥款資助的數(shù)據(jù)研究,除了出版物的進步,教職崗位數(shù)量是否增加了呢,產(chǎn)業(yè)如何平衡監(jiān)管和研發(fā)進程,非政府組織(AI2、OpenAI、WEF、圖靈研究所)的觀點如何,這些都是重要的AI發(fā)展指標(biāo)。換言之,不要簡單的關(guān)注產(chǎn)業(yè)規(guī)模,要從法律、政府、城市等更豐富的維度看看規(guī)模背后的邏輯和對應(yīng)的發(fā)展機會,分析AI對于社會、就業(yè)和經(jīng)濟影響。
吳恩達(Coursera,斯坦福):“AI新電力”
人工智能是新電力。
深度學(xué)習(xí)首先改變了語音識別,然后是計算機視覺,漸漸應(yīng)用于多方面的AI程序,提供AI增長動力。人工智能將逐漸滲透各行各業(yè)并引起社會變革,AI指數(shù)報告有利于幫助我們理解AI發(fā)展現(xiàn)狀,并幫助未來的幾代人回顧和理解AI的崛起之路。目前,中美正快速的利用投資和收購發(fā)展AI產(chǎn)業(yè),英國、加拿大等也貢獻了很多開創(chuàng)性的研究成果。AI崛起是全球性的運動,國家政策很大程度影響該國AI發(fā)展進程和風(fēng)險。
Daniela Rus(麻省理工學(xué)院):AI是積極的
人工智能將幫助我們更好地理解和解決我們面臨的一些大挑戰(zhàn)。
科技正為這個世界帶來翻天覆地的變化,網(wǎng)絡(luò)提供了便捷,導(dǎo)師能遠(yuǎn)程指導(dǎo)手術(shù),機器人能幫助工廠包裝商品,聯(lián)網(wǎng)傳感器能監(jiān)測設(shè)備,3D打印能定制產(chǎn)品。我們被一個充滿可能性的世界包圍著,人工智能就是一個很積極的可能性,幫助我們解決龐大而復(fù)雜的各類命題(比如天氣、自然災(zāi)害、饑餓等),為我們提供更安全、便利的生活(自動駕駛、醫(yī)療、工業(yè)機器人、預(yù)測危險等)。要實現(xiàn)這些愿景,需要高素質(zhì)的研究人員和長期的研究創(chuàng)新來解決,這就有勞AI指數(shù)繼續(xù)追蹤系列進展了。
Megan Smith(第3任美國CTO)& Susan Alzner(聯(lián)合國):要人文
多樣性和包容性是最重要的。我們是因為偏見和歧視而失去了人性文化模式和系統(tǒng)的學(xué)習(xí)行為排斥。我們應(yīng)該研發(fā)和開拓應(yīng)用的同時注重倫理和價值觀的整合與培訓(xùn)。
Sebastian Thrun(斯坦福):新革命
在這場新革命中,人類的創(chuàng)造力將進入空前的新時代。
人工智能已經(jīng)發(fā)展了60年,并被應(yīng)用于谷歌搜索的核心算法,亞馬遜的網(wǎng)站設(shè)計和Netflix的偏好推薦,數(shù)據(jù)與計算的結(jié)合達到了前所未有的規(guī)模,并將改變整個社會的格局。AlphaGo打敗了圍棋世界冠軍,AI系統(tǒng)的皮膚癌圖像診斷甚至優(yōu)于很多專業(yè)認(rèn)證的皮膚科醫(yī)生,我甚至覺得谷歌自動駕駛系統(tǒng)要比一些普通人類司機還靠譜。相信不久的將來,AI將逐漸滲透我們的生活,使我們不必再進行重復(fù)性工作,越來也多的機器將幫助我們解放勞動力追求創(chuàng)造性?!罢羝锩睂⒅匮?,就像農(nóng)民變成工人、律師、會計師、醫(yī)生、軟件工程師等,現(xiàn)在的工作者也將向未來的新工種轉(zhuǎn)換,我們需要掌握新技能和新技術(shù),適應(yīng)這個變化。
Michael Wooldridge(牛津):當(dāng)心泡沫
我覺得當(dāng)前的AI存在泡沫。
誠然,現(xiàn)在AI創(chuàng)投很活躍,但除了機器學(xué)習(xí),沒有太變革型的進展,很明顯,目前存在AI泡沫,問題是,這個泡沫是不是會破裂?破滅之后我們?nèi)绾蚊鎸ν稒C冷卻,如何面對新一輪AI寒冬?事實上,泡沫是不可避免的,未來幾年還會迎來通貨緊縮。但AI正在實現(xiàn)更多更復(fù)雜的任務(wù),這毫無疑問。因此,關(guān)鍵在于技術(shù)發(fā)展中實現(xiàn)其價值,關(guān)注其社會影響和經(jīng)濟效益。
人工智能需要客觀、全面的階段性評估,幫助AI行業(yè)各界以及社會大眾了解AI發(fā)展方向和進度,從而連接學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)之間的斷層,指導(dǎo)應(yīng)用落地,啟發(fā)符合現(xiàn)狀的創(chuàng)新思維。目前,人工智能部分技術(shù)成熟度已經(jīng)接近人類水平,為特定的任務(wù)/應(yīng)用提供了技術(shù)支持,因此推動了當(dāng)前創(chuàng)投市場的繁榮,但同時我們也需要對高難度、耗時長的基礎(chǔ)科研有耐心,并做好工種過渡期的準(zhǔn)備,保證AI產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展,規(guī)避泡沫風(fēng)險。
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原文標(biāo)題:斯坦福101頁年度AI報告:人工智能全面逼近人類能力
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