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关键信息:据斯坦福人工智能指数显示,人工智能论文数量增加了 9 倍多;选修人工智能课程的人数增长了11 倍;得到风投资本支持的美国创业公司的数量增加了 14 倍;机器学习成人工智能招聘中的最热门岗位,在技术上学术界赶超产业界。
由斯坦福大学人工智能百年研究(AI100)推出的「人工智能指数」(AI Index)是一个追踪人工智能行业动态与发展的非营利性项目,其研究覆盖了百年以来人工智能的总体情况,目标是基于数据来推动人工智能的广泛交流和有效对话。近日刚刚推出的 2017 版报告是人工智能指数的首届年度报告,它从多个角度观察和解读了人工智能领域的动态和进展。
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本报告中的数据主要分为以下四个部分: 领域活力 、技术表现 、流行趋势关系研究和达到人类水平的性能。「领域活力」这个指标被用来描绘人工智能领域中「量」的一面,如人工智能论文发表数量情况、风险投资资本对人工智能创业公司的投资情况。「技术表现」这个指标力图抓住领域中「质」的一面,如计算机在理解图像和证明数学定理方面的能力。
前两部分数据展示了人工智能领域的现状:人们在人工智能领域内从事的活动和相应技术的发展正在不断提升。在「流行趋势关系研究」这个部分,报告显示了当前流行趋势之间的关系。此外,该报告还会引入一个探究测量方法,即「人工智能活力指数」(AI Vibrancy Index),该指数能够结合学术界与产业界的流行趋势,对人工智能领域的活力进行量化。
论文发表数量增长9倍,AI课程选修人数增加11倍
据Scopus 学术论文库统计,自 1996 年至今,每年发布的人工智能论文数量增加了 9 倍多。在各类学术论文年发表率与其 1996 年发表率的相比较中,各领域论文、计算机科学领域论文以及计算机领域内人工智能论文年发表率的每年都在增长。
数据揭示了人工智能论文发表率的增长不仅仅是出于对更广泛计算机科学领域兴趣的增长。具体来说,自1996 年以来整体计算机科学领域内的论文数量已经增长了6倍,同时期人工智能领域每年发表的论文数量已经增长了 9 倍多。
除了论文发表数以外,人工智能选修课程的参与人数也能体现这个领域的活力。机器学习是人工智能的子领域,该报告着重关注机器学习导论课程的参与度是因为目前人工智能领域很多成果都基于机器学习的算法与理论。自1996 年以来,选修斯坦福大学人工智能导论课程的人数已经增长了11 倍,且其它高校导论课程的选修趋势也 与斯坦福相似。
企业:风投资本增加6倍,机器学习成最热门岗位
在人工智能创业方面,得到风投资本支持并开发了人工智能系统的美国活跃创业公司的数量,自 2000 年以来已增加了 14 倍;风投资本对美国人工智能创业公司所有融资阶段的年投资总额,自 2000 年以来增加了6 倍。
据在线招聘网站 Indeed 和 Monster 显示,需要人工智能技能的工作数量的近年来只增不减,该报告通过岗位和工作描述的关键词区分出需要人工智能技能的工作。下图是 Indeed 网站上美国需要人工智能技能的工作数量的增长数据,显示出自2013年以来,美国人工智能工作岗位份额增长了4倍之多。
除了美国,在英国和加拿大要求具备人工智能技能的职位所占比重也有很大增加,并在2018年年初达到峰值,之后稍有下降。Indeed称,相对美国来说,它们在绝对规模上仍然只有美国 AI 就业市场的 5% 和 27%。
人工智能行业工作岗位虽整体增长,但特定的职业技能需要的人数不一样。下图为招聘平台Monster 发布的,按照所需的特定技能划分的一年内人工智能工作机会总量,从图中可以看出,机器学习岗位数量所需最多,深度学习开始不及自然语言处理但后来居上,计算机视觉和语音识别排在最后。
技术:机器阅读理解超越人类,学术界赶超产业界
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset)是机器阅读理解领域顶级赛事,在该赛事中,人工智能在机器阅读理解任务上的分数逐年增加,至2017年已接近人类水平。 2018年1月,阿里巴巴凭借82.440的精确匹配(Exact Match)分数刷新排名,代表人工智能首次在阅读理解能力比赛上超越人类。
为了研究学术界与产业界人工智能相关活动的关系,该报告从之前数据中选择了部分具有代表性的评估结果。数据显示,学术活动数量(论文发表与注册学生数)在稳步上升,在 2010 年左右,投资者便开始注意到了这个领域,到 2013 年,投资者已经成为了推进该领域发展的核心驱动力。此后,学术界逐渐赶上了产业界的步伐。
虽然人工智能在全球范围内蓬勃发展,这份报告的研究对象却仅局限在美国。单举一个例子,现在中国的人工智能投资与活跃程度已经非常惊人,然而这部分信息却并没有写入报告,相信今后的报告将会更加具有全球视野。
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