斯坦福大學(xué)的第二份年度AI指數(shù)報(bào)告匯總分析了人工智能領(lǐng)域的研究進(jìn)展和趨勢的數(shù)據(jù)和論文

最近，一個(gè)專家團(tuán)隊(duì)公布的研究結(jié)果可以很好地回答這些問題。專家團(tuán)隊(duì)的成員來自哈佛、MIT，斯坦福、非盈利組織OpenAI、以及AI產(chǎn)業(yè)合作伙伴等。他們一起作為第二屆AI指數(shù)的一部分。他們的目標(biāo)是通過使用確實(shí)的數(shù)據(jù)來衡量AI領(lǐng)域的進(jìn)展，并且要嘗試搞清楚這些進(jìn)展，那就需要弄清楚很多棘手的話題，就比如車間自動(dòng)化、人工智能的總體追求，再比如可以讓機(jī)器來執(zhí)行任意人類能完成的任務(wù)的智力類型。

在去年12月發(fā)表了第一份人工智能指數(shù)年度報(bào)告，報(bào)告表示人工智能領(lǐng)域的投資和工作都在以一種空前的速度發(fā)展，盡管在一些細(xì)分領(lǐng)域比如說在游戲和視覺領(lǐng)域的進(jìn)展搶眼，但能實(shí)現(xiàn)各種工作任務(wù)自動(dòng)化的AI的通用智商還很低。而且, 去年的報(bào)告缺乏作者所說的 "全球視角", 第二版著手用新的、更精細(xì)的數(shù)據(jù)和更國際化的視角來回答許多相同的問題。在2018版報(bào)告引言中寫道，

“沒有全球化的視野，就講不好人工智能的故事，2017版的報(bào)告嚴(yán)重偏向了北美地區(qū)的活動(dòng)，這反映了有限的國際合作伙伴關(guān)系，并不是因?yàn)榇嬖趦?nèi)在偏見。今年，我們著手填補(bǔ)這一全球性漏洞。我們意識到要想讓這份報(bào)告真正的綜合全面還有很長的一段路要走，這需要內(nèi)部和外部通力協(xié)作。”

圖：2010-2016年間，各地區(qū)發(fā)表AI論文數(shù)量

秉持著全球化分析的精神，第二份人工智能指數(shù)報(bào)告發(fā)現(xiàn)，人工智能的商業(yè)落地和研究工作以及投資幾乎在全球各地都在爆炸式增長。這種趨勢在歐洲和亞洲特別明顯。中國、日本和南韓的人工智能論文發(fā)表、大學(xué)招生以及專利申請方面在東方國家遙遙領(lǐng)先。實(shí)際上，歐洲發(fā)表的AI論文數(shù)量最多，占去年全球AI相關(guān)論文總數(shù)的28%.僅此于歐洲，中國占比25%，而美國僅占比17%。

當(dāng)談及人工智能活動(dòng)的類型，報(bào)告顯示機(jī)器學(xué)習(xí)和所謂的概率推理（讓AI玩游戲戰(zhàn)勝人類的認(rèn)知相關(guān)的活動(dòng)）這兩類是最熱的研究領(lǐng)域，發(fā)表的論文數(shù)量最多。

緊跟著的熱門領(lǐng)域是計(jì)算機(jī)視覺。計(jì)算機(jī)視覺是AI的基礎(chǔ)子學(xué)科之，它幫助開發(fā)自動(dòng)駕駛汽車、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、對象識別以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。計(jì)算機(jī)視覺就行機(jī)器學(xué)習(xí)一樣，可以訓(xùn)練這些算法隨著時(shí)間推移不斷改善。

目前來講，重要性弱些的領(lǐng)域是自然語言處理。自然語言處理讓機(jī)器理解你在說些什么，并作出反應(yīng)，并能制定總體規(guī)劃和決策，這是當(dāng)自動(dòng)化機(jī)器成為日常生活中不可分割一部分時(shí)，所需要的能力。

這份報(bào)告有個(gè)相當(dāng)有趣的發(fā)現(xiàn)，那就是全球各地區(qū)在AI研究領(lǐng)域的側(cè)重點(diǎn)不同。中國高度重視AI在農(nóng)業(yè)科學(xué)、工程和技術(shù)上的應(yīng)用，而歐洲和北美則更關(guān)注人文科學(xué)、醫(yī)學(xué)和健康科學(xué)，并且歐洲采用的研究方法更為全面。

報(bào)告還提到一些有趣的小道消息，美國發(fā)表的AI研究論文盡管數(shù)量較中國和歐洲低，但其論文的引用率遠(yuǎn)高于中國和歐洲。在中國和歐洲，政府相關(guān)的組織和研究機(jī)構(gòu)發(fā)表的論文數(shù)量遠(yuǎn)超過中歐的企業(yè)尤其是在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。然而美國的AI研究更多地是由企業(yè)主導(dǎo)，這可能得益于蘋果、亞馬遜、谷歌、Facebook和微軟等科技巨頭在AI領(lǐng)域的巨額投資。

就表現(xiàn)而言，人工智能仍在飛速發(fā)展，尤其是計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域。通過測試已經(jīng)被廣泛使用的圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫ImageNet的基準(zhǔn)性能，AI指數(shù)報(bào)告發(fā)現(xiàn)ImageNet就可以構(gòu)建一個(gè)最新精度在進(jìn)行圖像分類的模型所需要的時(shí)間在短短18個(gè)月內(nèi)從“大約1個(gè)小時(shí)降低到約4分鐘”。訓(xùn)練速度提高了約16倍。在其他領(lǐng)域，比如對象分割，主要是利用軟件區(qū)分圖像的背景和主題，在短短3年內(nèi)，精度提高了約72%。

對于機(jī)器翻譯和解析等領(lǐng)域，AI讓軟件可以理解語法結(jié)構(gòu)，更容易的回答問題，且準(zhǔn)確性和熟練度越來越高。但隨著算法越來越接近人類對語言的理解，獲得的成果越來越少。

在單獨(dú)的“人類級表現(xiàn)里程碑”章節(jié)，AI指數(shù)報(bào)告在游戲操作及醫(yī)療分析等有著卓越進(jìn)展的領(lǐng)域盤點(diǎn)了數(shù)個(gè)2018年的重大事件。這些進(jìn)展包括Google的DeepMind在經(jīng)典的第一人稱射擊游戲雷神之錘中奪旗等目標(biāo)導(dǎo)向的游戲模式中的進(jìn)展，以及在在線競技游戲DOTA2中先后對戰(zhàn)業(yè)余及前職業(yè)選手的標(biāo)志性表現(xiàn)。

所有這些確實(shí)的數(shù)據(jù)都很好地幫助我們理解AI現(xiàn)在表現(xiàn)如何、這些年是如何發(fā)展的以及未來的發(fā)展規(guī)劃。涉及到關(guān)于自動(dòng)化的更深?yuàn)W的問題時(shí)，或者是涉及到AI在刑事司法、邊境監(jiān)控、戰(zhàn)爭以及其他政府潛在政策比性能影響更大的領(lǐng)域的應(yīng)用途徑時(shí)，我們?nèi)蕴幱诤诎档貛АI要變得更加成熟，面臨的障礙不止是技術(shù)上的，還有這些軟件能在醫(yī)院、教育系統(tǒng)、機(jī)場和警局可靠無錯(cuò)運(yùn)行前人們的偏見和安全上的顧慮。

不幸的是，這些并沒有阻止企業(yè)和政府繼續(xù)在現(xiàn)實(shí)世界中部署AI戰(zhàn)略。今年，我們發(fā)現(xiàn)亞馬遜向執(zhí)法機(jī)關(guān)出售面部識別軟件，同時(shí)谷歌向國防部的無人機(jī)項(xiàng)目Project Maven支持計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)被發(fā)現(xiàn)后卷入了巨大的爭議。

谷歌隨即表示將在合同到期后立即撤出該項(xiàng)目，并且發(fā)表了一份內(nèi)容廣泛的AI倫理準(zhǔn)則，包括保證絕不發(fā)展AI武器監(jiān)控系統(tǒng)或者向任何違反“國際公認(rèn)的法律和人權(quán)”的項(xiàng)目提供幫助。 但是很明顯，硅谷的領(lǐng)袖們將AI看作一個(gè)巨大的商業(yè)機(jī)遇，并把這些項(xiàng)目和合同看作是參與AI研究軍備競賽的經(jīng)濟(jì)獎(jiǎng)勵(lì)。

在世界的其他地方，AI正在幫助政府的持續(xù)不斷地監(jiān)視公民的社會(huì)活動(dòng)。根據(jù)紐約時(shí)報(bào)的報(bào)道，中國使用了數(shù)百萬攝像頭，配合面部識別等AI輔助技術(shù)，為14億人口建造了世界上最龐大的監(jiān)控系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)將與中國新的社會(huì)信用體系聯(lián)網(wǎng)，該體系通過搜集和分析人們線上線下的日常數(shù)據(jù)，根據(jù)教育、財(cái)務(wù)背景以及其他參數(shù)來為公民評分并按層級給予不同的資源和特權(quán)。

隨著自動(dòng)化的到來，我們已經(jīng)理解了可預(yù)見的未來并不會(huì)出現(xiàn)大規(guī)模的失業(yè)潮，但是更大的問題是，我們作為一個(gè)社會(huì)是否做好準(zhǔn)備迎接未來的工作性質(zhì)向不穩(wěn)定、低薪并且沒有健康保險(xiǎn)等安全保障的轉(zhuǎn)變。

并不是每個(gè)人都會(huì)立即失去工作。不如說，一些工種會(huì)隨著時(shí)間消亡，而另一些則會(huì)變成半自動(dòng)的。而且有些工作將一直需要人類的參與。工人的命運(yùn)將取決于雇主的約束，勞動(dòng)法規(guī)以及是否有一個(gè)足夠好的系統(tǒng)幫助人們轉(zhuǎn)換到新角色或產(chǎn)業(yè)。例如，麥肯錫全球研究院去年11月份的一份報(bào)告表明，到2030年，全世界將有8億份工作消失，但是只有6%的工作可能完全自動(dòng)化。從人工工作向AI或機(jī)器人輔助工作轉(zhuǎn)變的過程如何發(fā)展，決定了這是一次全面危機(jī)還是歷史性變革。

美國智庫全球發(fā)展中心在今年7月發(fā)表的一篇論文集中討論了人工智能和機(jī)器人自動(dòng)化對全球勞動(dòng)力市場的潛在影響。 研究人員發(fā)現(xiàn)，目前還沒有做好足夠的準(zhǔn)備工作來應(yīng)對整體自動(dòng)化帶來的后果，我們花費(fèi)了太多的時(shí)間來討論在小范圍的市場中實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化的一般倫理和可行性。這篇論文總結(jié)到， “諸如盈利能力、勞動(dòng)法規(guī)、工會(huì)和企業(yè)社會(huì)的期望等問題至少和確定哪些工作實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化受到的技術(shù)限制這類問題同樣重要，”

但AI帶來的并非所有都是黑暗和厄運(yùn)。AI指數(shù)報(bào)告背后的部分理念是提出正確的問題，這樣才能確保政策制定者、公眾和AI行業(yè)的領(lǐng)軍人物都有數(shù)據(jù)做出明智的決策。可能現(xiàn)在要想可靠地衡量人工智能對社會(huì)的影響還為時(shí)過早，畢竟這個(gè)行業(yè)才剛剛起步。但提前考慮人工智能對日常生活、工作和衛(wèi)生保艦教育和執(zhí)法等 公共機(jī)構(gòu)的影響，并為這些即將到來的改變做好準(zhǔn)備是與人工智能研究和產(chǎn)品開發(fā)同樣重要的事情。只有做好兩手準(zhǔn)備，我們才能避免這個(gè)即將改變世界的技術(shù)有可能帶來的風(fēng)險(xiǎn)。