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  新智元報道  

來源：Stanford

編輯：LQ

【新智元導讀】今天，斯坦福發(fā)布了2021人工智能指數(shù)報告，這份報告中，中國在AI論文發(fā)表方面表現(xiàn)不凡，AI期刊的全球引用量「首超」美國；新冠疫情并沒有影響AI人才就業(yè)熱情，AI投資也不斷增長。

今天，斯坦福發(fā)布了2021年「AI指數(shù)報告」（Artificial Intelligence Index Report 2021）。

 

李飛飛教授在報告發(fā)布后第一時間表示祝賀：「我會把報告從頭到尾讀一遍！」

 

 

今年的報告主要分為九大章節(jié)：研究及發(fā)展，技術表現(xiàn)，經濟，人工智能教育，人工智能應用的道德挑戰(zhàn)，人工智能的多樣性，人工智能政策和國家戰(zhàn)略。

 

以下將提取其中幾項要點：

 

中國持續(xù)霸榜AI期刊論文發(fā)表，引用量首超美國

 

在過去的20年中，AI論文的數(shù)量急劇增加。人工智能會議和論文預印本的興起擴大了研究和學術交流的傳播。

 

同行評審的AI論文數(shù)量

 

近年同行評審的AI論文數(shù)量大增，2000年-2019年，同行評議論文發(fā)表數(shù)增長了近12倍。

 

 

其中，2019年亞洲東部和太平洋地區(qū)的投稿量在全部論文中的占比達到了36.9%，排名第一，高出第二名歐洲和中亞地區(qū)11.8%.

 

而在中國、美國、歐盟中，中國在同行評審論文發(fā)表數(shù)量排名遠超歐美，占比22.4%.

 

 

AI期刊論文發(fā)表數(shù)量、引用數(shù)量

 

AI期刊論文發(fā)表數(shù)量，自2017年起，中國一直霸榜，2020年占比18.0%，緊隨其后的是美國12.3%，歐盟8.6%.

 

 

2020年，中國在AI期刊的全球引用量「首次」超過美國。但是，在過去的10年間，美國的AI 會議論文引用量一直高于中國。

 

 

AI頂會論文發(fā)表數(shù)量、引用量

 

2000-2019年，各大AI會議論文發(fā)表數(shù)量增長了3倍。不過過去10年變化趨勢平緩。

 

 

2019年，中國在各個頂會論文發(fā)表數(shù)量超過美國，但在2020年有明顯下降，歐盟自2011年達到頂峰后，近年來一直處于下降趨勢。

 

 

AI頂會論文引用，在過去21年里，美國一直高居第一，2020年引用總量占比40.1%，排名第二和第三的分別是中國（11.8%）和歐盟10.9%.

 

 

arxiv上AI相關論文發(fā)表數(shù)

 

arxiv上AI相關論文發(fā)表數(shù)，美國以11280篇高居榜首，歐盟6505篇排名第二，中國排名第三，5440篇。

 

 

arxiv上排名前六的AI相關研究領域，機器人相關論文在過去5年增長了11倍，機器學習相關論文增長了10倍。

 

 

Nesta的研究人員用一個主題建模算法來識別arXiv上的深度學習論文，通過分析論文摘要，發(fā)現(xiàn)過去5年深度學習論文發(fā)表量增長了6倍。

 

 

以上是AI論文的部分數(shù)據，此外今年的AI指數(shù)報告還涵蓋了以下內容：

 

AI技術表現(xiàn)

 

報告第二章重點介紹了各子領域的技術進展。

 

人工智能，包括計算機視覺、語言、語音、概念學習和定理的證明。 它采用共同基準和有獎挑戰(zhàn)等定量測量與學術論文的定性見解相結合的方式來展示最先進的人工智能技術的發(fā)展。

 

雖然技術進步使得人工智能系統(tǒng)的部署比以往任何時候都更廣泛、更容易，但人們對人工智能使用的擔憂也越來越多，特別是在涉及算法偏見等問題時，新的AI技術的出現(xiàn)，如能夠合成圖像和視頻，也帶來了道德挑戰(zhàn)。

 

計算機視覺

 

CV模型的性能在一些大型基準上開始趨于平緩，這表明社區(qū)需要開發(fā)并就更難的標準達成共識，以對性能進行進一步測試。下圖為ImageNet挑戰(zhàn)的TOP-1準確率變化。

 

 

同時，企業(yè)正在投入越來越多的計算資源，以前所未有的速度訓練 CV 系統(tǒng)。

 

 

NLP 超越其評估指標

 

NLP的進展如此之快，以至于技術進步已經超過了基準測試。這一點可以從在SuperGLUE上獲得人類水平性能的系統(tǒng)的快速興起看出。

 

SuperGLUE是為響應早期 NLP 進展（超越 GLUE 評估的功能）而開發(fā)的 NLP 評估套件。

 

 

美國AI招聘職位份額下降，AI人才就業(yè)嚴峻

Burning Glass數(shù)據涵蓋的六個國家對人工智能勞動力的需求在過去七年中顯著增長。其中新加坡AI招聘崗位在總招聘崗位中占比2.4%，排名第一。美國則首次出現(xiàn)下降，也是6個國家中唯一出現(xiàn)下降的國家。

 

 

這可能是由于新冠疫情或者美國人工智能市場的成熟。

 

從 2019 年到 2020 年，美國的 AI 崗位發(fā)布總數(shù)下降了8.2％，從 2019 年的 325,724 個崗位減少到 2020 年的 300,999 個職位。

 

2013年至2020年，在美國，與機器學習和人工智能相關的網上招聘職位經歷了最快增速，分別從占總職位的0.1%增加到0.5%，人工智能相關職位則從0.03%增加到0.3%.

 

 

新冠并未影響AI人才就業(yè)熱情

 

盡管新冠疫情爆發(fā)，但2020年，所有參與調查國家的 AI 招聘人數(shù)都還在繼續(xù)增長。

 

 

2016 年至 2020 年，巴西、印度、加拿大、新加坡和南非是 AI 招聘人數(shù)增長最快的國家。下圖是各個國家的AI招聘指數(shù)。

 

 

新冠疫情沒有阻擋投資者的熱情

 盡管疫情造成了經濟衰退，但在麥肯錫的一項調查中，有一半的受訪者表示，新冠疫情對他們在 AI 方面的投資沒有影響，27％ 的受訪者甚至表示 AI 投資有所增加。只有不到四分之一的企業(yè)減少了對 AI 的投資。

 

 

AI博士都去哪了？

 

根據CRA的調查，在過去10年中，在美國，AI相關專業(yè)的博士在CS博士總數(shù)中的占比從14.2% 上升到2019年的23%左右。與此同時，其他以前流行的CS博士的受歡迎程度在下降，包括網絡、軟件工程、編程語言和編譯器。

 

 

而其他國家前往美國讀AI博士學位的人數(shù)還在持續(xù)上漲。

 

 

AI教職人員轉業(yè)界發(fā)展趨勢下降

 

經過兩年的發(fā)展，在北美地區(qū)，從大學 AI 教職人員轉到業(yè)界發(fā)展的人數(shù)從 2018 年的 42 人下降至 2019 年的 33 人（其中 28 人是終身教職，5 人是無教職員工）。

 

 

其中卡內基梅隆大學在 2004 年至 2019 年間的 AI 教職員工人數(shù)最多（16人），其次是佐治亞理工學院（14人）和華盛頓大學（12人）。

 

 

關于AI指數(shù)報告

AI指數(shù)報告從2017年起開始發(fā)布，目前已經發(fā)布過3期，本次是第4期，也是自2019年HAI以人為本人工智能研究院成立后第二次發(fā)布。

 

AI指數(shù)報告是「人工智能100年研究」其中一個項目，由斯坦福大學主導，與來自MIT、OpenAI、哈佛、麥肯錫等專業(yè)機構的多位專家教授一起組織撰寫。

 

報告是主要是對人工智能相關數(shù)據的跟蹤、梳理、提煉和可視化，為決策者、科研人員、企業(yè)高管、媒體及公眾提供經過嚴格審核、公正客觀的數(shù)據。

參考資料：

https://aiindex.stanford.edu/report/