資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：在年月份，斯坦福大學發布了第二個年度的指數報告。去年，我們發現亞馬遜向執法部門出售其識別面部識別軟件，而谷歌向美國國防部的無人機計劃中提供計算機視覺技術，這些都引發了一定的爭議。
作者：Nick Statt
CDA數據分析研究院原創作品, 轉載需授權
人工智能領域近年來飛速發展，關于教會計算機如何認識世界、理解世界，并最終能夠執行復雜的任務等方面一直是備受人們關注的話題。該行業的發展速度和目標一方面通過實際的產品進步和研究成果來衡量；另一方面也受到了人工智能領導者、學者、經濟學家和決策者的預測和關注。毋庸置疑，人工智能將改變世界，但如何改變以及何時仍是懸而未決的問題。
在2018年12月份，斯坦福大學發布了第二個年度的AI 指數報告。在這份報告中，來自哈佛大學、麻省理工學院、斯坦福大學、非營利組織OpenAI以及人工智能產業聯盟等機構的專家發表了關于本年度AI行業動態的研究。該報告的宗旨是通過數據衡量該領域的發展，并嘗試分析理解當中的發展。報告中涉及到工作自動化、讓機器完成人類才能執行的任務等問題。
關于去年的AI 指數報告可以看到CDA數據分析師之前的文章。
2018年的AI指數報告更全球化
在2017年12月首次發布的第一份AI 指數報告中發現，人工智能領域的投資和成就以前所未有的速度發展，雖然在游戲和視覺等領域AI迅速發展，但在能夠導致工作全部自動化的通用智能方面，AI的發展仍不夠理想。
2017年的AI指數報告在一定程度上缺乏全球視角，因此2018年的第二年度AI指數報告通過更精確的數據，以及更國際化的視角回答了許多相同的問題。
“沒有全球視角，就講不好人工智能的故事。2017年的報告嚴重偏向北美地區的情況，這反映了有限的國際合作關系，并不是因為存在內在偏見。今年的報告用更全面的視角分析一年來AI領域的動向，我們意識到要想讓這份報告真正的綜合全面還有很長的一段路要走，這需要內部和外部通力協作。”
歐洲、亞洲地區發表的AI論文最多
秉承著全球分析的精神，18年的AI指數報告發現，幾乎全球每個地區的人工智能商業和研究工作都呈現出爆炸式增長。歐洲和亞洲占的比例很大，在亞洲地區，中國、日本和韓國在人工智能研究論文發表、大學招生和專利申請方面都處于領先地位；同時歐洲是人工智能論文發表最多的地區，去年28％的人工智能相關論文都來自歐洲。中國緊隨其后的，占25％，而北美則占17％。
1998-2017年間，各地區發表AI論文數量
圖源： AI Index Report 2018
計算機視覺是熱門研究領域，自然語言處理偏向冷門
關于人工智能活動的類型，報告發現機器學習和所謂的概率推理，(即讓人工智在游戲中智勝人類對手，以及認知相關的表現類型)是發表論文中的主要研究類別。
緊隨其后的熱門領域是計算機視覺。計算機視覺是人工智能的基礎分支學科，旨在幫助開發自動駕駛汽車、增強現實技術、對象識別和神經網絡等。與機器學習一樣，這些算法會隨著時間不斷改善。
目前不太受重視的是自然語言處理等領域。即讓機器理解你所說的內容并做出回應，并制定總體規劃和決策，這些是當自動化機器成為日常生活不可或缺的組成部分時，所需要的能力。
1998-2017年間，Scopus 平臺 AI 各子領域論文數量年增長情況
圖源： AI Index Report 2018
AI研究中國更側重農業科學；歐洲和美國更側重人文科學
報告中有趣的發現是，全球各個地區在人工智能研究領域的不同側重。中國非常注重農業科學、工程和技術；而歐洲和北美更注重人文科學、醫學和健康科學，而且歐洲的研究方法更為全面。
報告中的其他有趣的發現包括，雖然美國發布的人工智能研究論文數量較少，但論文的引用量卻超過了中國和歐洲。在中國和歐洲，政府相關的組織和研究機構發表的論文數量遠超過公司企業，尤其是在醫學領域；而美國的人工智能研究主要由企業主導，這方面離不開蘋果、亞馬遜、谷歌，Facebook和微軟等科技巨頭在該領域的巨額投資。
2000 年和2017 年中國、美國、歐洲區域的AI 研究熱點方向
圖源： AI Index Report 2018
AI在計算機視覺和機器翻譯領域繼續進步
就性能而言，人工智能繼續飛速發展，特別是在計算機視覺等領域。通過測試已被廣泛使用的圖像訓練數據庫ImageNet的基準性能，AI指數報告發現，在僅僅18個月中，訓練高精度的圖片分類模型所需時間從1小時下降到約4分鐘，這相當于訓練速度的16倍數。對象分割等其他領域，即讓機器區分圖像的背景和主題，在短短三年內精確度提高了72％。
ImageNet 的訓練時間
圖源： AI Index Report 2018
對于機器翻譯和解析等領域，即機器理解理解語法結構，從而更容易回答問題，這些領域的準確性和熟練程度將越來越高，但隨著算法越來越接近人類對語言的理解，獲得的成果也越來越低。
AI在游戲領域擊敗人類玩家
在多帶帶的“人類里程碑”部分，報告對2018年AI在游戲和醫療診斷等領域取得的重大里程碑進行了細分，這些領域正以驚人的速度發展。其中包括，谷歌的DeepMind在第一人稱射擊游戲雷神之錘中，奪旗等目標導向的游戲模式中的取得不錯進展；同時，在線競技游戲Dota 2中先后對戰業余玩家和職業玩家，AI都取得了亮眼的表現。
圖源： Alex Castro / The Verge
所有這些數據能夠幫助我們了解人工智能領域的發展，并預測未來的趨勢。然而，當涉及到自動化、人工智能在刑事司法、邊境巡邏、戰爭領域應用棘手的問題時，我們仍處于黑暗中。人工智能只會變得更成熟，但在醫院、教育系統、機場等地方準確無誤地使用這些技術前，在偏見和安全方面還存在一些障礙。
同時企業和政府繼續在部署AI戰略。去年，我們發現亞馬遜向執法部門出售其識別面部識別軟件，而谷歌向美國國防部的無人機計劃Project Maven中提供計算機視覺技術，這些都引發了一定的爭議。
谷歌表示當合同到期就將推出該項目，同時還發布了AI倫理原則，包括承諾永遠不會開發AI武器監視系統，或為任何違反“國際公認的法律和人權“項目。
圖源： Alex Castro / The Verge
AI帶來的自動化與大規模失業
隨著自動化，我們認識到大規模失業不會很快到來，更大的擔憂是，當今社會是否準備好面對工作性質轉變，轉型為低穩定、低薪，沒有醫療保險等安全保障的工作。
不是每個人都會馬上面臨失業。相反，隨著時間的推移，有些工作崗位會被淘汰；而有些工作崗位會變得半自動化；而有些工作崗位會只需要一個人。工人的命運將取決于雇主的規定、勞動法律和法規，以及是否有足夠好的系統幫助人們過渡到新的職業和行業。
例如，去年11月麥肯錫全球研究院的一份報告發現，到2030年，全球自動化可能會導致8億份工作消失，但只有約6％的工作崗位面臨完全自動化的風險。如何將只有人類才能從事的工作轉變為AI或機器人輔助的工作，這決定了會帶來全面危機還是歷史性變革。
美國智庫全球發展中心在去年7月份發表一篇論文中，探討了AI和機器人自動化對全球勞動力市場的潛在影響。研究人員發現，面對全面自動化帶來的后果，目前所做的準備工作遠遠不夠，而且我們花了太多的時間探討在小部分市場范圍內實現完全自動化的一般倫理和可行性。論文中總結到，“關于可盈利性、勞動法規、工會和企業社會期望等問題與決定哪些工作自動化的技術限制同等重要。”
結語
但AI帶來的并非全是黑暗和厄運。AI指數報告體現的理念在于，提出正確的問題，并確保公眾和AI行業的領導者都能根據數據做出明智的決策。現在預測AI 對社會的影響可能為時尚早，這個行業才剛剛開始，但提前考慮到AI 將如何影響日常生活、工作和醫療保健、教育、執法等公共機構的影響，與AI 研究和產品開發是一樣重要的。只有同時注重這兩方面，我們才能避免當中技術可能帶來的風險。
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