近日，斯坦福“人工智能百年（AI100）”專家小組（非盈利性項(xiàng)目AI Index）發(fā)起了一項(xiàng)AI指數(shù)報(bào)告，追蹤學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界、開源軟件和公共興趣范疇的18個(gè)分立的視角評(píng)估人工智能活躍度，盤點(diǎn)計(jì)算機(jī)視覺、自然語言理解等技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀（機(jī)器類人程度），從專家視角解讀人工智能創(chuàng)業(yè)和投資的急劇增加，探討相關(guān)領(lǐng)域的深入發(fā)展。

1、人工智能活躍度一覽

AI活躍度指數(shù)（來自學(xué)術(shù)界和工業(yè)界數(shù)據(jù)，如出版物、注冊(cè)創(chuàng)企和風(fēng)險(xiǎn)投資等)

從學(xué)術(shù)領(lǐng)域來看

人工智能論文大部分隸屬計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，自1996年至今年度發(fā)表的論文數(shù)量已經(jīng)增加9倍，作為參考，計(jì)算機(jī)科學(xué)論文數(shù)量此間增加了6倍；

高校機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能相關(guān)課程的開設(shè)數(shù)量和學(xué)生的參與度都大幅增加；

人工智能相關(guān)的頂級(jí)會(huì)議也變的火爆，包括如 AAAI、IJCAI、ICML等綜合性會(huì)議，以及CVPR、ACL、ICRA等專注于通用技術(shù)（計(jì)算機(jī)視覺、自然語言、機(jī)器人等）的會(huì)議。

學(xué)術(shù)-產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)關(guān)系（參數(shù)包含論文出版、學(xué)業(yè)課程、投資金額）

從產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域來看

人工智能相關(guān)創(chuàng)企的數(shù)量從2000 年以來增加了14倍，風(fēng)投金額增加了6倍；在線招聘網(wǎng)站的數(shù)據(jù)顯示2013年以來美國AI相關(guān)崗位增長了4.5倍，其中自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺技能的比重最多；物流和工業(yè)機(jī)器人的數(shù)量和進(jìn)出口急劇增加。

從開源軟件來看

GitHub明星軟件庫

這里主要參考GitHub項(xiàng)目：TensorFlow和 Scikit-Learn等AI和ML（機(jī)器學(xué)習(xí)）軟件包被收藏（star）的次數(shù)飆升。

從公共興趣來看

AI公眾興趣提升

流媒體涉及“人工智能”的內(nèi)容數(shù)量飆升，其中，正面文章高于負(fù)面。

從技術(shù)成熟度來看

AI里程碑

根據(jù)LSVRC競(jìng)賽結(jié)果，圖像標(biāo)注的誤差率從2010年的28.5%降至低于 2.5%；

視覺問答（Visual Question Answering，一種開放式問答）數(shù)據(jù)集發(fā)展出新版本VQA 2.0；

自然語言理解技術(shù)范疇下的語法解析（Parsing）、語種互譯（Machine Translation）、問答（Question Answering）、語音識(shí)別（Speech Recognition）等技術(shù)皆逼近人類的能力；

人工智能進(jìn)行定理證明（Theorem Proving）的可追蹤性提高至80%以上，但遇到新的問題解決方案時(shí)性能不理想；

SAT（美國學(xué)業(yè)能力傾向測(cè)驗(yàn)）中能回答的問題超過70%，應(yīng)試競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)；

物體檢測(cè)技術(shù)成熟度示意

視覺問答技術(shù)成熟度示意

語法解析技術(shù)成熟度示意

新聞翻譯技術(shù)成熟度示意

問答技術(shù)成熟度示意

語音識(shí)別技術(shù)成熟度示意

定理證明能力示意

SAT測(cè)試能力示意

2、專家觀點(diǎn)

Barbara Grosz（哈佛）：小心檔口

評(píng)估人工智能系統(tǒng)的成熟度很關(guān)鍵的一點(diǎn)是看它能對(duì)人類的生活造成怎樣的影響。

根據(jù)該報(bào)告，我們正處在一個(gè)機(jī)器性能表現(xiàn)逼近人類能力的檔口。由于報(bào)告相關(guān)數(shù)據(jù)采集涉及的時(shí)間節(jié)點(diǎn)、標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試和地區(qū)發(fā)展不平衡，我們對(duì)機(jī)器發(fā)展水平的認(rèn)知可能存在偏差。舉個(gè)例子，該報(bào)告闡述了自然語言理解技術(shù)中語法解析、語種互譯、問答、語音識(shí)別等模塊的發(fā)展水平，但沒有表征聊天機(jī)器人的成熟度，也就是多模塊結(jié)合起來的機(jī)器表現(xiàn)。當(dāng)然，我們首先需要在細(xì)分的模塊將機(jī)器的水準(zhǔn)至少提高到人類水平，然后逐漸提高其綜合起來的任務(wù)解決能力，追求系統(tǒng)的完整性（這又是另一個(gè)高難度的問題）。此外，AI指數(shù)的評(píng)估應(yīng)考慮系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和倫理挑戰(zhàn)，并找到合適的方式追蹤人工智能公司的數(shù)量和發(fā)展。

Eric Horvitz（微軟）：未來在望

將人工智能界各方指數(shù)有效的引入該評(píng)估機(jī)制中是必要的一步。

AI100項(xiàng)目和這份指數(shù)報(bào)告將當(dāng)下的人工智能和未來人工智能的影響連接了起來。根據(jù)這份報(bào)告，我們看到了很多技術(shù)的進(jìn)展，包括通用技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)，也別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，也看到了大規(guī)模可用數(shù)據(jù)對(duì)于AI的支持，很多AI應(yīng)用表現(xiàn)出了落地傾向，比如游戲（西洋棋、圍棋、撲克等）、醫(yī)療（組織切片、醫(yī)療影像等）。人工智能的學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界，包括人才市場(chǎng)都活躍，也讓我們離未來目標(biāo)更加接近。當(dāng)然，更明確的AI系統(tǒng)性能標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)定和評(píng)估機(jī)制有待建立，這需要各界的參與和支持。AI是一個(gè)多維度的命題，也讓我們看到了多方面的價(jià)值潛力。

李開復(fù)（創(chuàng)新工場(chǎng)）：關(guān)注中國AI

中國國務(wù)院宣布計(jì)劃，在2030年成為人工智能創(chuàng)新中心。

AI100的指數(shù)報(bào)告主要針對(duì)了美國AI發(fā)展水平，但我很建議將中國AI市場(chǎng)，這個(gè)全球最大的移動(dòng)端和互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)考慮進(jìn)去，包含手機(jī)支付、食物配送、共享單車等龐大的數(shù)據(jù)量，提供更多的數(shù)據(jù)和維度。此外，中國的創(chuàng)企表現(xiàn)也相當(dāng)喜人，比如Face++最近就擊敗了微軟、谷歌、臉書和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)拿下三項(xiàng)計(jì)算機(jī)視覺大獎(jiǎng)。中國政府（新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃）對(duì)科技開放鼓勵(lì)的態(tài)度，以及明確的規(guī)劃目標(biāo)（2030年成為AI創(chuàng)新中心）有利于AI的快速和迭代。未來的AI時(shí)代，中美雙巨頭壟斷的局面不可避免。

Alan Mackworth（哥倫比亞大學(xué)）：要深刻

容易獲得的數(shù)據(jù)未必是最有用的信息。

AI指數(shù)是一個(gè)很好的表征人工智能發(fā)展的報(bào)告，但需要警惕“路燈謬論”：不要僅在AI產(chǎn)業(yè)評(píng)估其發(fā)展階段，還要關(guān)注整個(gè)社會(huì)范圍的影響，注重?cái)?shù)據(jù)獲取的多樣性和客觀性。舉個(gè)例子，美國的數(shù)據(jù)科技和AI技術(shù)，或者說硅谷人工智能社群，不能代表全球AI的發(fā)展，歐洲數(shù)據(jù)、亞洲數(shù)據(jù)，也別是中國的數(shù)據(jù)，十分重要。此外，學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的數(shù)據(jù)也需要考慮其背景，比如來自學(xué)術(shù)成就中哪些是撥款資助的數(shù)據(jù)研究，除了出版物的進(jìn)步，教職崗位數(shù)量是否增加了呢，產(chǎn)業(yè)如何平衡監(jiān)管和研發(fā)進(jìn)程，非政府組織（AI2、OpenAI、WEF、圖靈研究所）的觀點(diǎn)如何，這些都是重要的AI發(fā)展指標(biāo)。換言之，不要簡單的關(guān)注產(chǎn)業(yè)規(guī)模，要從法律、政府、城市等更豐富的維度看看規(guī)模背后的邏輯和對(duì)應(yīng)的發(fā)展機(jī)會(huì)，分析AI對(duì)于社會(huì)、就業(yè)和經(jīng)濟(jì)影響。

吳恩達(dá)（Coursera，斯坦福）：“AI新電力”

人工智能是新電力。

深度學(xué)習(xí)首先改變了語音識(shí)別，然后是計(jì)算機(jī)視覺，漸漸應(yīng)用于多方面的AI程序，提供AI增長動(dòng)力。人工智能將逐漸滲透各行各業(yè)并引起社會(huì)變革，AI指數(shù)報(bào)告有利于幫助我們理解AI發(fā)展現(xiàn)狀，并幫助未來的幾代人回顧和理解AI的崛起之路。目前，中美正快速的利用投資和收購發(fā)展AI產(chǎn)業(yè)，英國、加拿大等也貢獻(xiàn)了很多開創(chuàng)性的研究成果。AI崛起是全球性的運(yùn)動(dòng)，國家政策很大程度影響該國AI發(fā)展進(jìn)程和風(fēng)險(xiǎn)。

Daniela Rus（麻省理工學(xué)院）：AI是積極的

人工智能將幫助我們更好地理解和解決我們面臨的一些大挑戰(zhàn)。

科技正為這個(gè)世界帶來翻天覆地的變化，網(wǎng)絡(luò)提供了便捷，導(dǎo)師能遠(yuǎn)程指導(dǎo)手術(shù)，機(jī)器人能幫助工廠包裝商品，聯(lián)網(wǎng)傳感器能監(jiān)測(cè)設(shè)備，3D打印能定制產(chǎn)品。我們被一個(gè)充滿可能性的世界包圍著，人工智能就是一個(gè)很積極的可能性，幫助我們解決龐大而復(fù)雜的各類命題（比如天氣、自然災(zāi)害、饑餓等），為我們提供更安全、便利的生活（自動(dòng)駕駛、醫(yī)療、工業(yè)機(jī)器人、預(yù)測(cè)危險(xiǎn)等）。要實(shí)現(xiàn)這些愿景，需要高素質(zhì)的研究人員和長期的研究創(chuàng)新來解決，這就有勞AI指數(shù)繼續(xù)追蹤系列進(jìn)展了。

Megan Smith（第3任美國CTO）& Susan Alzner（聯(lián)合國）：要人文

多樣性和包容性是最重要的。我們是因?yàn)槠姾推缫暥チ巳诵晕幕Ｊ胶拖到y(tǒng)的學(xué)習(xí)行為排斥。我們應(yīng)該研發(fā)和開拓應(yīng)用的同時(shí)注重倫理和價(jià)值觀的整合與培訓(xùn)。

Sebastian Thrun（斯坦福）：新革命

在這場(chǎng)新革命中，人類的創(chuàng)造力將進(jìn)入空前的新時(shí)代。

人工智能已經(jīng)發(fā)展了60年，并被應(yīng)用于谷歌搜索的核心算法，亞馬遜的網(wǎng)站設(shè)計(jì)和Netflix的偏好推薦，數(shù)據(jù)與計(jì)算的結(jié)合達(dá)到了前所未有的規(guī)模，并將改變整個(gè)社會(huì)的格局。AlphaGo打敗了圍棋世界冠軍，AI系統(tǒng)的皮膚癌圖像診斷甚至優(yōu)于很多專業(yè)認(rèn)證的皮膚科醫(yī)生，我甚至覺得谷歌自動(dòng)駕駛系統(tǒng)要比一些普通人類司機(jī)還靠譜。相信不久的將來，AI將逐漸滲透我們的生活，使我們不必再進(jìn)行重復(fù)性工作，越來也多的機(jī)器將幫助我們解放勞動(dòng)力追求創(chuàng)造性?！罢羝锩睂⒅匮荩拖褶r(nóng)民變成工人、律師、會(huì)計(jì)師、醫(yī)生、軟件工程師等，現(xiàn)在的工作者也將向未來的新工種轉(zhuǎn)換，我們需要掌握新技能和新技術(shù)，適應(yīng)這個(gè)變化。

Michael Wooldridge（牛津）：當(dāng)心泡沫

我覺得當(dāng)前的AI存在泡沫。

誠然，現(xiàn)在AI創(chuàng)投很活躍，但除了機(jī)器學(xué)習(xí)，沒有太變革型的進(jìn)展，很明顯，目前存在AI泡沫，問題是，這個(gè)泡沫是不是會(huì)破裂？破滅之后我們?nèi)绾蚊鎸?duì)投機(jī)冷卻，如何面對(duì)新一輪AI寒冬？事實(shí)上，泡沫是不可避免的，未來幾年還會(huì)迎來通貨緊縮。但AI正在實(shí)現(xiàn)更多更復(fù)雜的任務(wù)，這毫無疑問。因此，關(guān)鍵在于技術(shù)發(fā)展中實(shí)現(xiàn)其價(jià)值，關(guān)注其社會(huì)影響和經(jīng)濟(jì)效益。

人工智能需要客觀、全面的階段性評(píng)估，幫助AI行業(yè)各界以及社會(huì)大眾了解AI發(fā)展方向和進(jìn)度，從而連接學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)之間的斷層，指導(dǎo)應(yīng)用落地，啟發(fā)符合現(xiàn)狀的創(chuàng)新思維。目前，人工智能部分技術(shù)成熟度已經(jīng)接近人類水平，為特定的任務(wù)/應(yīng)用提供了技術(shù)支持，因此推動(dòng)了當(dāng)前創(chuàng)投市場(chǎng)的繁榮，但同時(shí)我們也需要對(duì)高難度、耗時(shí)長的基礎(chǔ)科研有耐心，并做好工種過渡期的準(zhǔn)備，保證AI產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，規(guī)避泡沫風(fēng)險(xiǎn)。