近日,斯坦福大学发布了《人工智能指数2022》(Artificial Intelligence Index Report 2022)报告,这是斯坦福大学第五次发布该类型的报告,该报告旨在成为世界上最可信、最权威的AI数据和洞察来源。今年的报告分为五个章节,包括最新的研究进展、技术、AI伦理、投资与教育、AI政策。
研究进展
研发是推动人工智能 (AI) 快速发展的不可或缺的力量。每年学术界、工业界、政府和民间组织通过大量论文、期刊文章、人工智能会议等为AI研发做出贡献。从 2010 年到 2021 年,人工智能出版物的总数翻了⼀番,从 2010年的 162,444 篇增长到 2021 年的 334,497 篇。
按地区来看,2021 年,东亚和太平洋地区以 42.9%的期刊发文量领先,其次是欧洲和中亚(22.7%)和北美(15.6%)。此外,南亚、中东和北非的增长最为显著,在过去 12 年中,它们的 AI 期刊出版物数量分别增 长了约 12 倍和 7 倍。
按地理区域来分,中国保持领先地位,2021 年为 31.0%,其次是欧盟和英国,为 19.1%,美国为 13.7%。
在论⽂的被引次数上,中国的份额逐渐增加,而欧盟以及英国和美国的被引次数减少。这三个地理区域的总引⽤量占全球总引⽤量的 66% 以上。
在专利方面,2021 年提交的专利数量是 2015 年的 30 倍以上,复合年增⻓率为 76.9%。中国的专利数已经占了世界⼀半,并获得约 6% 的授权。
AI开源软件库方面,TensorFlow 仍最受欢迎的,GitHub 累计星数约为 161,000,比2020 年略有增加,远高于排名第二的OpenCV。
▲AI LIBRARY 的 GITHUB STARS 数量(超过 40K STARS),2014‒21
技术表现
图像生成:图像⽣成是⽣成与真实图像⽆法区分的图像的任务。如下图所示,2021年,AI已经可以合成非常难以区分的人脸照片。
深度伪造检测:许多人工智能系统现在可以生成与真实图像⽆法区分的假图像,例如通过换脸来实现所谓的“深度伪造”。近几年,研究人员一直试图通过制作更强大的深度伪造检测算法来跟上伪造步伐。FaceForensics++ 是⼀个深度伪造检测基准测试。2012年, 最强的AI技术可以在四个 FaceForenics++ 数据集中正确识别 69.9% 的深度伪造。2021 年, 该数字增加到 97.7% 。
医学图像分割:医学图像分割是指AI系统在医学图像中分割感兴趣对象(例如器官、病变或肿瘤)的能⼒。目前,AI能够在 CVC-ClinicDB 数据集上以 94.2% 的正确率识别结肠镜检查息肉,相比2015年提高了 11.9 个百分点。
人脸检测:虽然目前的一些面部识别算法的成功率接近100%,但因为疫情的影响,戴口罩面部识别成为了AI技术新的挑战。2021年,北京邮电大学的研究人员发布 了6000张蒙面人脸的人脸识别数据集,以应对大规模戴口罩带来的新识别挑战。研究人员在各种⾯部识别数据集上运行⼀系列现有的最先进的检测算法,结果表明,与未蒙⾯相比,顶级方法在蒙⾯⾯孔上的表现要差 5 到 16 个百分点。
目前的英文语言理解用的最新基准测试为SuperGLUE,于2019年5月发布。在测试中,AI系统在八种不同的任务上进行测试。截至目前最先进的系统为SS-MoE模型,在SuperGLUE上的得分为91.0,已经超过了人类。
在另一项斯坦福问答数据集(SQuAD)中,AI最新得分为95.7和93.2,也超过了人类的表现。
但是,对于需要逻辑推理的问题上AI貌似仍力不从心。在由新加坡国立大学科学家创建的数据集ReClor中,困难问题的最好表现只有69.3%的准确率。
自然语言推理方面,目前斯坦福自然语言推理 (SNLI) 数据集表现最好的模型是 FacebookAIUSA 的 EFL,其在 2021 年 4 ⽉的得分为 93.1%。
强化学习的测试标准是2013年推出的Arcade Learning Environment(Atari-57),2019 年末,DeepMind 的 MuZero 算法在 Atari-57 上 实现了最先进的性能。到了2021年,来⾃清华⼤学和字节跳动的研究⼈员开发出了 GDI-H3 模型,该模型在 Atari 上的性能超过了MuZero -57的近一倍。
调查结果显示在过去七年中,机器人手臂的价格有明显的下降趋势。2017年,价格中位数机器人手臂的价格是 42,000 美元。从那时起,价格已经下降了 46.2%,达到了2021年的22,600美元。
▲机器人教授使⽤的人工智能技能比例
投资和教育
1、工作
新西兰的人工智能招聘增⻓最快——2021 年是 2016 年的 2.42 倍,其次是香港(1.56)、爱尔兰(1.28)、卢森堡(1.26)和瑞典(1.24)。此外,从 2020 年到 2021 年,许多国家或地区的AI招聘增长率有所下降。
美国信息部⻔的所有职位发布中有 3.30%与 AI 相关,其次是科学和技术服务(占所有列表的2.59%)、制造(2.02%)和⾦融和保险(1.81%)。
▲2015-21 年按地理区域划分的相对 AI 技能渗透率
目前,私人投资仍是AI投融资的主流,其次是并购、公开发行和少数股权。2021 年,全球对⼈⼯智能的私⼈投资总额约为 935 亿 美元,是 2020 年私人投资总额的两倍多。
在披露融资⾦额的公司中,与 2020 年相比,2021 年 1 亿 美元⾄ 5 亿美元的 AI 融资轮数增加了⼀倍多,⽽ 5000 万 美元⾄ 1 亿美元的融资轮数也增加了⼀倍多。
▲2013-21 年⼈⼯智能领域的私⼈投资
▲2021 年按地理区域划分的 AI 私⼈投资
3、教育
在北美,大多数与⼈⼯智能相关的课程都是作为本科阶段CS 课程的⼀部分提供的。从 2010 年到 2020 年,北美博⼠机构的新 CS 本科毕业⽣ 数量增长了 3.5 倍。2020 年,超过 31,000 名本科生完成了计算机科学学位,比2019 年增加了11.60%。并且,2020 年每 5 名 CS 学⽣中就有 1 名获得了 AI/ML 博⼠学位。
▲2010-20 年北美博⼠机构的新 CS 本科⽣人数
▲2020 年按专业划分的美国新 CS 博⼠(占总数的百分⽐)
AI政策
从 2016 年到 2021 年, 共有25 个国家通过了 55 项与人工智能相关的法案,其中美国以13项法案占据榜首,其次是俄罗斯、比利时、西班牙和英国。2021 年颁布的法律数量上,西班牙、英国和美国领先,各超过三项。
▲2021 年与 AI 相关的法案数量国家排名
美国2015年只有一项联邦法案与人工智能相关,2021年提升到了130项。
▲2016年以来典型的国家人工智能相关立法
▲美国联邦非国防人工智能研发预算,2018-22 财年
▲国防部前五名资⾦最多的项⽬
虽然2021年是个多事之秋,但人工智能的发展仍然一路高歌猛进,私人投资翻一番,新技术不断突破都给这个行业的发展打了强心剂。尤其值得欣慰的是,在中美国家关系日趋复杂的现在,AI行业的中美合作仍很紧密,这是人类科学技术在冲突与斗争大环境下的一丝慰藉。
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