数读全球人工智能格局—2018年斯坦福AI报告发布

2018-12-18 08:46

技术进展程度

在2015年，ImageNet视觉识别挑战赛中的算法模型识别精度已经超过人类水平，2017年进一步提升至了97％左右。尽管竞赛在2017年已是最后一届，ImageNet2012开放数据集仍在被引用，可以说，ImageNet所构建的规则为研究者提供了标准的研究度量进行比较竞争。

利用ImageNet数据集培训能够进行高精度图像分类的大型网络在以往需要耗费不少时间。对于拥有足够资源机进行开发的参与者而言，培训网络所需的时间已经从一年半前的1小时降到了大约4分钟，速度提升了16倍，算法创新和硬件进步在其中发挥了重要作用。

其他如COCO（微软发布的图像数据库，用于对象检测、分割、人体关键点检测、语义分割和字幕生成等）、Parsing（语法分析）、机器翻译、机器问答等竞赛或应用领域在近年来的算法精度也均有不同程度的提高，此处不一一赘述。

其他

专利：从区域来看，2014年，人工智能专利中有30％便来自美国，其次则是日、韩两国，各占有16％的比例。

学校开设课程：AI的火热也发生在高校中，学生报名注册人工智能和机器学习的比例和数量也随之增长。在报告的统计的几所美国顶尖计算机科学高校中，2017年机器学习基础课程的注册人数是2012年水平的5倍，AI课程注册人数是2012年的3．4倍。在中国，清华大学的AI及机器学习课程自2010年到2017年更是实现了16倍的增长。

Github星数：GitHub（知名开源软件网站）的星数类似于关注数，基本能判定AI编程语言的流行程度。目前TensorFlow（Google）一骑绝尘，其后是Pytorch（Facebook）、mxnet（Amazon）。

ROS安装：ROS（robot operating system，机器人操作系统）是目前在人工智能领域被广泛使用的机器人软件平台。自2014年，来自唯一IP地址的ROS安装包下载次数实现了567％的增长。从页面浏览量来看，中国增长最为明显，值得一提的是，百度的自动驾驶平台Apollo就是基于ROS开发的。

工业机器人安装量：自2012年以来，中国每年的机器人安装量增长了500％，而韩国和欧洲等其他地区分别增长了105％和122％。

媒体报道情绪：在包含人工智能一次的媒体文章中，情感表达正面的文章所占比例逐步增多，为30％，负面文章则一直保持低水平。

政府关注度：通过采集美国、加拿大、英国议会的记录文本，报告发现自2016年来政府对人工智能和机器学习的提及次数大幅增加。

报告最后还列举了历年来重要的里程碑式事件、中国及欧美政府在人工智能领域的主要举措、专家对人工智能目前缺陷所给的建议等内容。

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