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斯坦福AI 指數(shù)年度報告:清華課程擴張全球最快,DL職位空缺激增35倍

人工智能
2018
12/18
12:09
傳送門
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2017年,以斯坦福大學為首、包括吳恩達、李開復等一眾大咖專家團隊齊力打造的人工智能指數(shù)(AI Index)重磅年度報告首次發(fā)布。從學術、業(yè)界發(fā)展、政府策略等方面對全年的人工智能全球發(fā)展進行了回顧,堪稱全年人工智能最強報告。

18年12月12日,哈佛大學,麻省理工學院,斯坦福大學以及OpenAI等聯(lián)合發(fā)布了第二屆人工智能指數(shù)(AI Index)年度報告。

人工智能領域這一行業(yè)的發(fā)展速度,不僅僅是通過實際產(chǎn)品的產(chǎn)生以及研究成果來衡量,還要考慮經(jīng)濟學家和政策制定者的預測和擔憂。這個報告的目標是使用硬數(shù)據(jù)衡量人工智能領域的發(fā)展。

在2017年12月份發(fā)布的第一期報告中,重點介紹了人工智能領域的投資和工作崗位前所未有的增長速度,尤其是在游戲和計算機視覺領域進展飛速。

這次18年的《報告》以更加精細的數(shù)據(jù)以及更廣泛的視角分析人工智能領域的發(fā)展。

報告中多次提及了中國人工智能的發(fā)展以及清華大學:

美國僅占到全球論文發(fā)布內容的17%,歐洲是論文最高產(chǎn)的國家,18年發(fā)表的論文在全球范圍內占比28%,中國緊隨其后,占比25%。;

大學人工智能和機器學習相關課程注冊率在全球范圍都有大幅提升,其中最矚目的是清華大學,相關課程2017年的注冊率比2010年高出16倍,比2016年高出了將近3倍;

各國對人工智能應用方向重視不同。中國非常重視農(nóng)業(yè)科學,工程和技術方面的應用,相比于2000年,2017年,中國加大了對農(nóng)業(yè)方面的重視。

吳恩達也在今天的推特中重磅推薦了這份報告,稱“數(shù)據(jù)太多了”,并劃重點了兩個報告亮點:人工智能在業(yè)界和學界都發(fā)展迅速;人工智能的發(fā)展仍需要更加多樣包容。

一起來看報告的精華內容!

(感興趣的讀者可以在大數(shù)據(jù)文摘后臺回復“指數(shù)2018”獲取報告94頁完整版。)

人工智能研究全球化

沒有全球視野,就沒有AI故事。2017年的報告嚴重偏向北美活動,18年的報告縮小了全球差距,用“全球視野”分析人工智能領域的研究以及投資。

今年的 AI Index 指出,在全球各地,人工智能的商業(yè)落地以及研究成果都以爆炸式增長,在歐洲和亞洲,這種趨勢更加明顯。在中國、日本以及韓國在人工智能論文發(fā)表以及書籍出版方面領先于其他東方國家。事實上,如上圖所示,美國僅占到全球論文發(fā)布內容的17%,歐洲是論文最高產(chǎn)的國家,18年發(fā)表的論文在全球范圍內占比28%,中國緊隨其后,占比25%。

在機器學習方面,論文發(fā)表數(shù)量占多數(shù)的是研究游戲中的“人機大戰(zhàn)”。

人工智能課程注冊量清華矚目

作為中國的人工智能最強高校,清華大學也在這一報告中多次被提到:大學人工智能和機器學習相關課程注冊率在全球范圍都有大幅提升,最引人注目的是清華大學相關課程的增長率,從2017年的注冊率比2010年高出16倍,比2016年高出了將近3倍。

各國人工智能應用方向

從報告中可以看出,各國對人工智能應用方向重視不同。中國非常重視農(nóng)業(yè)科學,工程和技術方面的應用,相比于2000年,2017年,中國加大了對農(nóng)業(yè)方面的重視。而歐洲和北美非常看重人文學科以及醫(yī)療方面的應用,歐洲的研究方法更為全面。

人工智能技能和崗位

職位空缺嚴重

上圖顯示了所需的Al技能每年的職位空缺數(shù)量,當然,也能看出AI技能的職位空缺的增長速度。各個崗位數(shù)據(jù)具有相關性。

雖然機器學習是最重要的技能,但深度學習(DL)正在以最快的速度增長,2015年到2017年這一時間段,深度學習的職位空缺數(shù)量增加了35倍。

性別分布:不平衡仍存在

人工智能相關崗位的性別差距依然嚴重。上圖的顯示按照技能分類,各個技能之間有相關性。申請人的數(shù)目并不代表雇傭人數(shù),但總體而言,在美國,男性占人工智能相關職位申請申請人數(shù)的71%。在人工智能各個子學科之間,深度學習和機器人學對比其他學科,性別比例相對平衡。

國際大會和框架發(fā)展

上圖顯示了各種Al和ML軟件包在GitHub上的受歡迎比率,從獲星標數(shù)量可以大致哪種AI框架最受歡迎。從2015年到2018年,Tensoflow一直占據(jù)第一,scikit-learn一直占據(jù)著第二的位置。

在大型會議中,NeurIPS (曾用名NIPS) 、CVPR和ICML,是參與人數(shù)最多的三大AI會議。自2012年以來,參與人數(shù)的增長率,這三者也領先于其他會議。值得一提的是,ICML在2018年一年的時間增長了將近一倍。

最新的政府政策

中國方面,2017年7月,政府發(fā)布新一代Al發(fā)展計劃,制定了一直到2030年的AI發(fā)展戰(zhàn)略。計劃到2020年使中國的AI技術達到世界上最先進的水平。到2025年,中國將在AI理論上取得重大突破,人工智能將成為產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟結構調整的動力。到2030年,中國將成為世界主要的AI新中心。

美國方面,2018年9月,DARPA宣布投資20多億美元以克服AI技術的限制。私營公司在美國AI技術開發(fā)/投資中發(fā)揮重要作用,2017年,亞馬遜和Alphabet等科技公司分別向AI領域提供了大量的資金。

在歐盟地區(qū),法國最近發(fā)表了三份報告:(1)法國Al計劃,其中提出了一項關于AI研究、教育、創(chuàng)新的戰(zhàn)略;(2)編寫了一份側重于社會和監(jiān)管問題的報告;(3)《 Mission Villani report》,該報告?zhèn)戎赜谡吆蜏p少人才外流,并闡述了多樣性在AI研究中的重要性。英國從2016年開始發(fā)布一系列的

2018年4月:政府投資9.5億英鎊(1 2億美元)用于支持研究,教育,并增強英國的數(shù)據(jù)基礎設施。

two more thing

計算機視覺是人工智能的子學科,在自動駕駛汽車開發(fā)、增強現(xiàn)實和物體識別能力方向有廣泛應用,就像機器學習一樣,訓練算法隨著時間的推移得到改進。

就性能而言,人工智能算力繼續(xù)飆升,尤其是在計算機視覺等領域。通過測量ImageNet的基準性能,該報告發(fā)現(xiàn),在18個月內,最準確圖片分類模型,訓練時間從“小時左右”降至“4分鐘左右”。訓練速度快了大約16倍。其他領域,比如物體分割,在短短三年內就提高了72%的精度。

【來源:傳送門】

THE END
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