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2021年在人工智能方面中國首次領(lǐng)先于美國

jf_f8pIz0xS ? 來源:賢集網(wǎng) ? 作者:電氣傳播 ? 2021-03-05 15:56 ? 次閱讀
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過去十年是人工智能行業(yè)的關(guān)鍵十年,2020年,盡管新冠病毒的大流行帶來了混亂,但人工智能在世界上的影響力大幅增加:技術(shù)人員在大規(guī)模語言和生成模型方面取得了重大進(jìn)展;美國人工智能研究招聘人數(shù)首次下降,表明在全世界范圍內(nèi),人工智能正在走向成熟,人工智能行業(yè)的招聘人數(shù)不斷增加;政府使用人工智能的資金比以往任何時候都要多,而高校為學(xué)生提供的人工智能課程比幾年前翻了一番。

這些僅僅是2021年人工智能指數(shù)的一些發(fā)現(xiàn),這是一項人工智能影響和進(jìn)展的年度研究,由斯坦福人工智能研究所(HAI)的一個跨學(xué)科團(tuán)隊與來自工業(yè)界、學(xué)術(shù)界和政府的組織合作開發(fā)。

人工智能指數(shù)聯(lián)合主席杰克?克拉克(jackclark)表示:“人工智能在過去一年的影響是社會和經(jīng)濟(jì)兩方面的,其推動因素是技術(shù)本身的日新月異。有了人工智能指數(shù),我們可以實際衡量和評估這些變化,使領(lǐng)導(dǎo)者和決策者能夠采取有意義的行動,以負(fù)責(zé)任和道德的方式推進(jìn)人工智能的發(fā)展?!?/p>

2021年人工智能指數(shù)是迄今為止最全面的人工智能報告之一,它分析和提煉了人工智能對國民經(jīng)濟(jì)、就業(yè)增長、人工智能研究本身技術(shù)進(jìn)步等方面的影響模式,并分析了人工智能系統(tǒng)創(chuàng)造者的多樣性(或缺乏多樣性)。

2021年人工智能指數(shù)顯示,2020年:

盡管新冠病毒危機(jī)在其他方面對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了負(fù)面影響,但對人工智能的私人投資仍大幅增加。

中國在重要的學(xué)術(shù)研究方面超過了美國。中國的附屬學(xué)者在同行評議期刊上被引用的次數(shù)超過其他任何國家的學(xué)者,表明中國的人工智能研究在質(zhì)量和數(shù)量上都有所提高。然而,在過去十年中,美國引用人工智能會議論文的次數(shù)一直(而且顯著)多于中國。

合成媒體(通俗地說是deepfakes)正在興起,在合成文本、圖像和視頻的生成方面取得了突破,展示了人工智能的進(jìn)步,但也突出了不道德或危險使用的可能性。

人工智能應(yīng)用的倫理挑戰(zhàn)已成為人工智能社區(qū)更大的關(guān)注焦點(diǎn),2015年至2020年間,提及倫理和相關(guān)關(guān)鍵詞的論文大幅增加。

2019年人工智能的多樣性較低,留美人工智能博士畢業(yè)生中,白人占45%,非裔美國人占2.5%,西班牙裔占3.2%。人工智能研究人員正在組建更多的親和力小組,試圖提高該領(lǐng)域的多樣性,這些小組的成員數(shù)量和影響力都在顯著增長:2019年,人工智能成員中的黑人人數(shù)是NeurIPS接受論文數(shù)量的兩倍,而2017年是,參加機(jī)器學(xué)習(xí)婦女組織舉辦的研討會的人數(shù)從2014年的不到200人增加到2020年的900多人。

自2017年加拿大公布國家人工智能戰(zhàn)略以來,其他國家也紛紛效仿,到2020年,已有30多個國家承諾實施國家人工智能戰(zhàn)略。

越來越多的人工智能博士在私營行業(yè)而不是學(xué)術(shù)界工作,教授們陸續(xù)離開高等教育,去公司工作。

企業(yè)已經(jīng)開始主導(dǎo)人工智能研究人員使用的工具,企業(yè)支持的軟件庫(Google的TensorFlow和Keras,F(xiàn)acebook的PyTorch)成為GitHub上最流行的框架。

政府對人工智能的興趣仍然很大,美國政府在人工智能的民用和非民用方面花費(fèi)了數(shù)十億美元。AI在本次大會上被提及的次數(shù)是上一次的三倍。

在講述2020年發(fā)生的事情的同時,該指數(shù)還強(qiáng)調(diào)了研究人員對人工智能開發(fā)和部署尚不了解的內(nèi)容。在匯編這份報告時,作者發(fā)現(xiàn)了一些數(shù)據(jù)源缺乏或還不全面的領(lǐng)域。例如:大多數(shù)政府支出數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不一致,經(jīng)常不可信;人工智能道德作為一個領(lǐng)域取得了各種質(zhì)的進(jìn)步,但隨著時間的推移,對這些進(jìn)步進(jìn)行量化或建模是很有挑戰(zhàn)性的;與人工智能多樣性有關(guān)的數(shù)據(jù),特別是有關(guān)大學(xué)和公司人員構(gòu)成的數(shù)據(jù)相對較少稀少。

克拉克說:“從數(shù)據(jù)中可以明顯看出,在2020年,人工智能開始對世界產(chǎn)生更重大的影響,而這項技術(shù)繼續(xù)快速發(fā)展?!弊珜戇@份報告也為我們強(qiáng)調(diào)了政府需要在收集人工智能數(shù)據(jù)方面投入更多資金,研究人員需要為當(dāng)代人工智能系統(tǒng)開發(fā)新的、更難的測試。我們的文獻(xiàn)計量分析顯示,從多個維度分析,美國和中國在人工智能發(fā)展方面已成為同行國家?!?/p>

人工智能指數(shù)指導(dǎo)委員會成員芭芭拉·格羅斯補(bǔ)充說:“令人鼓舞的是,在今年的人工智能指數(shù)報告中,人們更加致力于研究該領(lǐng)域的多樣性問題。然而,報告表明,學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、科學(xué)協(xié)會和工業(yè)界缺乏關(guān)于學(xué)生、科學(xué)家和人工智能專業(yè)人員的人工智能研究和工業(yè)社區(qū)多樣性的數(shù)據(jù)。如果要產(chǎn)生適用于全社會的系統(tǒng),就必須使該領(lǐng)域多樣化,而成功需要研究界和工業(yè)界收集和分析跟蹤進(jìn)展的數(shù)據(jù)。
編輯:lyn

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