2019 AI指數報告:人工智能蓬勃發展距通用智能仍然很遠
根據2019年度的《人工智能指數報告》,可知AI社區迎來了蓬勃的發展。世界各地的研究機構,已經在教育和技術等領域取得了顯著的成就。與過去幾年相比,人工智能發展有著強勢的延續。如果你不願翻看剩餘的290頁內容,不妨掃一眼外媒歸納的一些要點。
首先:從1998 到2018 年,AI 相關的同行評審論文的發表數量增長了300% 。出席會議的人數也顯著增長,NeurIPS 預計為1.35 萬人,較2012 年增長800% 。
人工智能教育同樣受到了追捧,有關機器學習的大學和線上課程,參與者人數也持續增加。目前看來,AI算是北美計算機科學專業畢業生中最受歡迎的專業。
超過21% 的計算機科學博士選擇了專門從AI 研究行業,是排名第二的學科(安全/ 信息保障)的兩倍多。
大多數指標上,美國仍然是全球AI 領域的領導者。儘管中國發表的AI 相關論文數量超過了任何其它地區,但美國發表論文的影響力更大,較全球平均水平高出40% 。
中美兩國私有資金對AI 領域的投入都很大(數十上百億美元計),AI 專利的申請數量也超過其它競爭對手(是排名第二的日本地區的三倍)。同時,AI 算法正在變得越來越快,訓練的成本也越來越便宜。
在流行數據集(ImageNet)的訓練上,機器視覺算法所需的時間,已從2017 年10 月的大約3 個小時、減少到2019 年7 月的88 秒,成本也從數千美元下降到兩位數。
自動駕駛汽車行業獲得了更多的私人投資(全球略低於10%,約77 億美元),其次是醫學研究和麵部識別(兩者都吸引了47 億美元)。
增長最速的工業AI 領域,相對也不那麼浮華。2018 年的時候,機器人流程自動化拿到了10 億美元投資,供應鏈管理方面亦超過5 億美元。
在給人留下深刻印象的同時,還需注意一個重大的問題—— 無論AI 提升的幅度有多大,都距離媒體大肆渲染的目標相去甚遠。
換言之,儘管人工智能世界正在蓬勃發展,但AI 本身仍在某些重要方面被卡著脖子。AI Index 報告在“績效里程碑”時間表上寫到:
人工智能已經達到、或者超越了人類的專業知識水平,但這僅限特定領域,AI 在通用智能方面仍存在著難以逾越的鴻溝。
回顧1990 年代,當時計算機在跳棋和國際象棋上打敗了人類選手,引發了人們對於AI 未來的無限遐想。
2016 年之後,AI 開始在《Dota 2》等遊戲中發揮實力,在2017 年實現了對人類皮膚癌圖像的分類,並於2018 年達成了媲美專業人士的中英文翻譯。
激動之餘,業界仍對AI 的發展前景持謹慎樂觀的態度。以視頻和棋盤遊戲為例,其特點是具有清晰、易模仿的規則,因此特別適合對AI 展開訓練。
這樣的成績,通常依賴於耗費一個人幾輩子的訓練量,以突顯人類相較於計算機的學習速度。此外,AI 難以將同樣的經驗,輕鬆複製到另一個領域中。
比如某個AI 可以像腫瘤醫生一樣準確地判定乳腺癌腫瘤,但讓它來判斷肺癌的話,就有些無能為力了(更別提開處方和做出診斷了)。
綜上所述,AI 系統更像是一款特定於某些應用場景的’一次性工具’,而不具有人類的通用智能(甚至打不過五歲的小朋友)。
當然,這並不意味著AI 一無是處。如本報告所述,儘管機器學習有一定的局限性,但其在資金、興趣和技術成就方面,仍在相當快速地發展著。