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斯坦福大學(xué)數(shù)據(jù)揭秘:人工智能AI未來(lái)趨勢(shì)激增50%以上

  • 時(shí)間:2021-06-25

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日前,斯坦福大學(xué)人工智能項(xiàng)目組發(fā)布一項(xiàng)數(shù)據(jù)報(bào)道,清晰的解讀了人工智能的活動(dòng)和進(jìn)展,研究人工智能對(duì)人們生活的影響。

科普:什么是AI Index?

人工智能(Artificial Intelligence)AI,大家都不陌生,但AI Index具體是指什么呢?從斯坦福大學(xué)教授的解釋來(lái)看,AI   Index的作用與GDP類(lèi)似,也就是說(shuō),了解一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,我們要當(dāng)然要看 GDP;但是想了解人工智能的發(fā)展?fàn)顩r時(shí),我們看的就是:AI Index。

留學(xué)監(jiān)理網(wǎng)TIPS:斯坦福大學(xué)從2014年開(kāi)始就啟動(dòng)一個(gè)做「AI100」的項(xiàng)目,中文理解就是「人工智能百年研究」。項(xiàng)目的首要目標(biāo)簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是持續(xù)地去調(diào)查、總結(jié)人工智能未來(lái)100年在學(xué)術(shù)研究、經(jīng)濟(jì)、道德倫理、法律等方面的進(jìn)展和對(duì)此的展望。

缺點(diǎn):每五年才會(huì)推出一份報(bào)告,不能及時(shí)跟蹤 AI 的發(fā)展。

而斯坦福大學(xué)最新公布的人工智能AI數(shù)據(jù)分析,我們可以從以下10個(gè)方面進(jìn)行剖析:

1.人工智能(AI)學(xué)術(shù)研究論文激增9倍以上

 

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解讀:自1996年以來(lái),每年發(fā)表的計(jì)算機(jī)科學(xué)的學(xué)術(shù)論文和研究的數(shù)量猛增了9倍以上。學(xué)術(shù)論文和研究通常能產(chǎn)生新的知識(shí)產(chǎn)權(quán)和專利。整個(gè)Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)中,含有“Artificial   Intelligence”這個(gè)關(guān)鍵詞的計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的論文有超過(guò)200,000(200237)篇。Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)中“計(jì)算機(jī)科學(xué)”領(lǐng)域的論文總共有近500萬(wàn)(4868421)篇。

2.人工智能(AI)風(fēng)險(xiǎn)投資激增6倍

 

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解讀:自2000年以來(lái),在美國(guó),風(fēng)險(xiǎn)投資者(VC)每年投入AI創(chuàng)業(yè)公司的投資額增加了6倍。Crunchbase,VentureSource和Sand   Hill   Econometrics被用于確定VC每年投給初創(chuàng)公司的資金額,這些初創(chuàng)公司在某些關(guān)鍵領(lǐng)域起著重要作用。上圖顯示了VC在美國(guó)所有融資階段對(duì)AI創(chuàng)業(yè)公司年度投資總額。

3.AI創(chuàng)業(yè)公司激增14倍

 

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解讀:自2000年以來(lái),在美國(guó),有資本支持的 AI 創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量增加了 14 倍。Crunchbase,VentureSource和Sand Hill   Econometrics也用于這一分析。這個(gè)數(shù)字包括VentureSource數(shù)據(jù)庫(kù)中Crunchbase列表中的任何有VC支持的公司。

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4.要求AI技能崗位激增4.5倍

 

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自2013年以來(lái),要求有AI技能的工作崗位增長(zhǎng)了4.5倍。在Indeed.com平臺(tái)上,需要AI技能的工作崗位所占份額的計(jì)算方法是通過(guò)職業(yè)描述中的標(biāo)題和關(guān)鍵字來(lái)確定是否與人工智能相關(guān)。AI   Index研究還計(jì)算了在Indeed.com平臺(tái)上,要求人工智能技術(shù)的工作崗位份額在不同國(guó)家的增長(zhǎng)情況。盡管加拿大和英國(guó)增長(zhǎng)迅速,但對(duì)于人才招聘市場(chǎng),   Indeed.com的報(bào)告顯示加拿大和英國(guó)分別只占美國(guó)AI招聘市場(chǎng)絕對(duì)規(guī)模的5%和27%。

5.機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及NLP成為核心技能

 

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在線求職平臺(tái)Monster.com上數(shù)據(jù)顯示,機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理(NLP)是最重要的三項(xiàng)技能。兩年前NLP已經(jīng)被預(yù)測(cè)會(huì)成為應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員創(chuàng)建新的AI應(yīng)用程序最需要的技能。除了創(chuàng)建AI應(yīng)用程序,最受歡迎的技能還包括機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),Python,Java,C   ++,開(kāi)源開(kāi)發(fā)環(huán)境的經(jīng)驗(yàn),Spark,MATLAB和Hadoop。根據(jù)對(duì)Monster.com的分析,在美國(guó),數(shù)據(jù)科學(xué)家,高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家,人工智能顧問(wèn)和機(jī)器學(xué)習(xí)主管的薪水中位數(shù)為$127000。

>>>人工智能時(shí)代即將來(lái)臨,“刷臉”?!你選對(duì)留學(xué)專業(yè)了嗎?

6.圖像標(biāo)注錯(cuò)誤率巨幅下滑至2.5%以下

 

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自2010年以來(lái),圖像標(biāo)注的錯(cuò)誤率從28.5%下降到2.5%以下。大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽(LSVRC)的對(duì)象檢測(cè)任務(wù)的AI拐點(diǎn)發(fā)生在2014年。在這項(xiàng)特定任務(wù)中,AI已經(jīng)表現(xiàn)得比人類(lèi)更準(zhǔn)確。這些發(fā)現(xiàn)來(lái)自于ImageNet網(wǎng)站上LSVRC競(jìng)賽排行榜的競(jìng)賽數(shù)據(jù)。

7.機(jī)器人進(jìn)口量激增至25萬(wàn)

 

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從國(guó)際上看,機(jī)器人的進(jìn)口量已經(jīng)從2000年的10萬(wàn)臺(tái)左右增長(zhǎng)到了2015年的25萬(wàn)臺(tái)左右。數(shù)據(jù)來(lái)源是每年進(jìn)口到北美以及國(guó)際整體的工業(yè)機(jī)器人的數(shù)量。工業(yè)機(jī)器人由ISO   8373:2012標(biāo)準(zhǔn)定義。國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)預(yù)測(cè)對(duì)機(jī)器人的消費(fèi)將在五年內(nèi)加快,到2021年達(dá)到2307億美元,復(fù)合年增長(zhǎng)率(CAGR)為22.8%。

8.人工智能AI企業(yè)應(yīng)用全球營(yíng)收激增50%以上

 

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到2025年,來(lái)自人工智能企業(yè)應(yīng)用的全球營(yíng)收預(yù)計(jì)將從2018年的1.62億美元增長(zhǎng)到31.2億美元,漲幅達(dá)到52.59%。圖像識(shí)別和標(biāo)記、醫(yī)療數(shù)據(jù)處理、定位和地圖、預(yù)測(cè)性維護(hù)、使用算法和機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)和阻止安全威脅、智能招聘和人力資源系統(tǒng)等等,是企業(yè)應(yīng)用AI的一些用例。

9.工業(yè)應(yīng)用問(wèn)題SAT Solving解決比率上升空間不大

 

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解讀:在工業(yè)應(yīng)用問(wèn)題上 SAT(學(xué)術(shù)能力測(cè)驗(yàn))solver 解決問(wèn)題的比率,從2009年已經(jīng)能夠做好及格水平,但是近十年也并沒(méi)有較大的提升。

10.更加朝向人類(lèi)水平性能


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解讀:將人工智能AI系統(tǒng)和人類(lèi)對(duì)比,這是最開(kāi)始,也是最自然的事情。AI   系統(tǒng)往往是針對(duì)狹窄的背景設(shè)計(jì)的,所以它在某一個(gè)特定任務(wù)中可能會(huì)表現(xiàn)出卓越的性能;但是如果稍微地修改一下任務(wù),AI   系統(tǒng)的性能可能就會(huì)大大降低。而人類(lèi)則完全不同,但從阿爾法狗多次戰(zhàn)勝世界級(jí)人類(lèi)職業(yè)圍棋選擇之后,人工智能的研究領(lǐng)域必將再上一個(gè)新的高度。

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