2019年已经接近尾声，今年AI发展如何呢？
近日，斯坦福联合MIT、哈佛、OpenAI等院校和机构发布了"2019年度AI指数报告"。
这份长达291页的报告从AI的研究&发展、会议、技术性能、经济、教育、自动系统、公众认知、社会学原则、国家战略和全球AI活力九个方面分析了AI的发展。
同时还发布了两个工具：一个用于搜索AI研究论文的工具“AI指数搜索引擎”，其目标是从ArXiv上发表的论文中自动、连续地跟踪技术指标；另一个是“全球AI活力工具”，通过34个指标比较了28个国家/地区的全球活动。
地址：http://arxiv.aiindex.org/search
地址：https://vibrancy.aiindex.org/
这份报告中有一个“人类级表现里程碑”（Human-Level Performance Milestones）的清单，概述了人工智能在人类或超人层面上执行的游戏成就、精确的医疗诊断和其他复杂的人工任务。
今年，有两项新的AI里程碑被列入该名单：
- DeepMind打造的游戏AI“Alphastar”在《星际争霸2》中击败顶级人类专业玩家
- 以专家级的准确性检测糖尿病视网膜病变（DR）
虽然AI的表现让人印象深刻，但我们离通用人工智能还很远。正如报告中所言：千万不要过度解读这些结果，因为列表中的任务是非常具体的，这些系统也无法迁移到其他任务上，因此可扩展性有限。换句话说：AI系统是一次性使用的工具，而不是人类的备用智能。
下面，我们为大家解读“2019年度AI指数报告"的亮点。
报告亮点抢先看：中国AI论文数量超美国，但论文影响力美国比中国高50%
本报告共分9章，报告数据均基于本年度AI技术进步的重要相关部门的数据得出。总体来说，研究发现：
1、AI技术研发成果
从1998年到2018年，经同行评议的AI论文数量增加了300%，占全部期刊论文总数的3%，学术会议发表论文总数的9%。
中国学者发表的论文AI期刊和会议论文数量已于2006年超过美国，与欧洲数量相当。但在AI领域内论文引用的影响力上，美国比中国仍然高50%。
超过32%的AI期刊文章引用来自东亚地区，超过40%的AI会议文章引用来自北美地区。
2、AI学术会议
AI学术会议参会人数继续迅猛增长。NeurIPS 2019参会人数超过13000人，比去年上涨41%，比2012年上涨800%。AAAI、CVPR等顶会参会人数较去年均上涨了30%以上。
女性和代表性不足的群体参与度明显提升。今年，面向女性研究人员的WiML Workshop参与人数是2014年的8倍。面向代表性不足群体的学术活动AI4ALL参与人数是2015年的20倍。
3、技术表现
过去一年半的时间里，训练云基础设施上的大型图像分类系统所需的时间已经由2017年10月的3小时，缩短至2019年7月的88秒。训练成本也随训练时间相应下降。
NLP模型在大型测试数据集上的分类任务性能记录大幅提升。但在涉及推理任务和真人级概念学习方面的表现相对没那么亮眼。
2012年以后，AI算力提升速度超过了摩尔定律的预测，平均每3.4个月即翻一番。
4、AI投资与经济
在美国，与AI相关的工作职位发布数量占总量的比例由2010年的0.26%上升至2019年10月的1.32%，其中机器学习占比最高，为0.51%。与AI相关的劳动力需求在高技术服务和制造业领域增长尤其明显。
2019年全球私营部门AI投资总额超过700亿美元，其中与AI初创公司的投资超过370亿美元。
全球AI初创公司投资总额继续稳定增长，由2010年的13亿美元增至2019年的404亿美元。年平均增长超过48%。
自动驾驶汽车获得的投资占总投资比例高居第一，总额为77亿美元，占比9.9%。接下来依次为癌症、药物及疗法（47亿美元，6.1%）、面部识别（47亿美元，6.1%）、视频内容（36亿美元，4.5%）、假视频检测和金融（31亿美元，3.9%）
5、AI教育与就业
AI已经成为北美地区计算机科学博士生中最受欢迎的专业。2018年，全美计算机科学专业博士毕业生中，有21%为AI/ML方向。
产业界是目前AI人才流动最大的目的地。2018年，大约60%的AI博士毕业生进入产业界，选择进入产业界的AI博士毕业生人数，是选择进入学术界人数的2倍。
AI人才辞去学术界教职进入产业界的速度进一步加快。2018年有40人离职，2012年时仅有15人，2002年一人都没有。
6、自动驾驶系统的新进展
在2015年至2018年期间，在美国加州自动驾驶汽车行驶里程总数和路测企业的数量增长了七倍。2018年，加州为50多家公司颁发了自动驾驶车辆测试许可，行驶总里程超过200万英里。
7.对AI的公众认知
全球中央银行的通讯记录显示公众对AI的兴趣浓厚，尤其是来自英格兰银行，日本银行和美联储等。
在世界各国的国会记录，委员会报告和立法记录中，与AI有关的立法数量有了显著增加。
8.社会影响
在59份关于AI道德准则文件中，将公平性，可预知性和可解释性确定为最常提及的道德上的挑战。
在2018年年中至2019年年中的3600多篇有关道德与人工智能的全球新闻报道中，主要主题是有关AI应用伦理，数据隐私，面部识别应用，算法偏见等等，反映出社会对AI技术的关注重点。
图表亮点汇总
图1.1 1998-2018年AI出版物在所有同行评审的出版物中所占百分比
图A1.1b 1998-2018年按国家的AI出版物在所有同行评审的出版物中所占百分比
图1.2a 1998-2018年中国、欧洲、美国的年度AI论文总量情况
图1.2b 1998-2018年中国、欧洲、美国的AI论文的年度增长情况
图1.2a 1998-2018年中国不同来源的AI论文的年度增长情况
图1.2b 1998-2018年美国不同来源的AI论文的年度增长情况
图1.2b 1998-2018年欧洲不同来源的AI论文的年度增长情况
图1.3a 1998-2018年中国不同来源的AI论文的年度总数量情况
图1.3b 1998-2018年美国不同来源的AI论文的年度总数量情况
图1.3c 1998-2018年欧洲不同来源的AI论文的年度总数量情况
图1.4 1998-2018年中国、欧洲、美国的AI作者的FWCI
图1.5a 学术-企业合作的世界地图：AI论文总数
图1.6 2010-2019年arXiv上的AI论文数量
图1.7a arXiv上的深度学习的论文数量
图1.7b 2015-2018年arXiv上不同国家的深度学习的论文数量排名
图1.7c 2015-2018年arXiv上不同国家的深度学习的每百万人口的论文数量排名
图1.8b 2015-2018年不同国家及地区的AI期刊总出版量和人均年均出版量
图1.10b 2015-2018年不同国家及地区的AI会议论文总出版量和人均年均出版量
图1.12b2015-2018年不同国家及地区的AI专利总量和人均专利数
图2.1a 1984-2019出席大型会议的人数
图2.1b 2012-2019年出席大型会议的人数增长情况
图4.2.2 2018年1月-2019年10月AI私人投资总额（10亿美元）
图4.2.4 2018-2019年世界私人投资于AI初创企业的细分领域占比情况
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