斯坦福:2018年人工智能指数“AI Index”报告

发布时间: 2018-12-15 16:26
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日前,斯坦福百年研究(AI100)发布了最新的全球“2018年人工智能指数”(AI Index)报告。这份报告从学术、工业、开源、政府等方面详细介绍了人工智能发展的现状,并且记录了计算机视觉、自然语言理解等领域的技术进展。

由斯坦福大学人工智能百年研究(AI100)推出的“人工智能指数”(AI Index)是一个追踪人工智能行业动态与发展的非营利性项目,其研究覆盖了百年以来人工智能的总体情况,目标是基于数据来推动人工智能的广泛交流和有效对话。 这是斯坦福推出的AI Index第二份份年度报告,数据更精细、更具国际化视野。参与调研的专家包括了来自哈佛大学、麻省理工学院、斯坦福大学、非营利组织OpenAI以及人工智能产业联盟等学院及组织机构的成员。

AI Index 2018 Annual Report 报告要点:
一、美国AI综合实力最强
  • 美国的AI论文发布数量虽然不是第一,但美国学者论文被引用的次数却是全球第一,比全球平均水平高出83%。
  • 2018年美国AI创业公司的数量,比2015年增长2.1倍。而从2013年到2017年,美国AI初创企业获得的融资额增长了4.5倍。均高于平均水平一倍以上。
二、中国AI追赶速度惊人
  • 清华2017年学AI和机器学习的学生数量,是2010年16倍。
  • 70%的AAAI论文来自美国或中国,两国获接收的论文数量相近,但中国提交的论文总量比美国多30%。
  • 基于经同行评议论文数据库Scopus的数据,2018年发布AI论文最多的地区是欧洲(28%)、中国(25%)和美国(17%)。
  • 与2000相比,2016年中国AI学者论文被引用的次数,提高了44%。
  • 中国一年的机器人部署安装量,从2012到现在增长了500%。ROS.org来自中国的访问量,2017年比2012年增加了18倍。
三、全球AI发展提速但仍不均衡
  • 2017年,全球ML人才需求已经是2015年的35倍。
  • 整体来说,自2016年以来,美国、加拿大、英国政府在国会/议会会议中对人工智能和机器学习的提及激增。
  • 80%的AI教授是男性,统计数据来自UC伯克利、斯坦福、UIUC、CMU、UC London、牛津和苏黎世联邦理工学院。
  • 美国AI工作岗位的应聘者中71%为男性。

看过这份报告之后,人工智能大牛吴恩达总结了两点:1、AI正在快速发展,不管是学术界还是工业界都是如此。2、AI的发展仍不均衡,在多样性、包容性方面仍需努力。

AI论文情况分析:从1996年到2017年,CS领域的年发表论文增长了约五倍 (6x) ,AI领域的年发表论文增长了约七倍 (8x) 。对比一下,所有学科的年发表论文总量增长了不到两倍 (<3x) 。划重点,AI论文的年发表量,比CS论文增长要快。

各地区AI论文发表情况:2017年,Scopus上面的AI论文,有83%来自美国以外的地方。具体数据是,28%来自欧洲,25%来自中国,17%来自美国。从2007年到2017年,中国的年发表AI论文数增长了150%。

细分领域论文发表情况:年发表的AI论文中,有56%来自机器学习与概率推理这一研究方向。对比一下,2010年发表的AI论文,只有28%来自这个方向。另外,图表里显示的大部分研究方向,在2014-2017年间,复合年均增长率 (CAGR) 比2010-2014年要高。

比如,神经网络这一方向的论文发表数量,2014-2017年之间,复合年均增长率达到37%(如图中红色曲线) ,最为突出。做个对比,在2010-2014年之间,神经网络论文发表数,复合年均增长率仅有3%。

arXiv论文:自2010年以来,arXiv论文总体呈现迅速增长,从2010年发布的1,073篇,到2017年发布的13,325篇,增长超过11倍(12x) 。许多细分领域也呈现增长。这表示,论文作者们倾向于把自己的研究成果传播出去,不论是经过同行评审还是在AI会议上发表的论文。这也体现了,AI这个领域竞争激烈的特质。在细分领域中,计算机视觉(CV) 是自2014年起增长最快的一个 (上图蓝色曲线) ,从1,099篇增长到2017年的4,895篇,涨幅近400%。

AI论文引用量:FWCI是领域权重引用影响系数,可以用来衡量论文的影响力。报告重新定义了一种“改装版” (Re-based) 的FWCI,不按地区,而按世界平均值,来计算影响力。

在这个标准之下,虽然欧洲发表的AI论文数高于中国和美国,不过论文影响力曲线比较平缓;相比之下,中国发表的论文影响力增长剧烈:与2000年相比,2016年平均每位中国AI论文作者的引用率增长了44%。不过在这方面,美国依然全球领先,美国AI论文作者的平均引用率,比世界平均值高出83%。

AAAI论文:AAAI 2018,提交论文,中美占70%,中选论文,中美占67%。中国的论文提交数高出美国约1/3,但二者中选论文数相差无几,中国入选265篇,美国入选268篇。

高校AI课程注册情况:AI和ML进军高校的速度提升了不少。报告显示,截止到2017年底,AI课程注册人数是2012年的3.4倍,ML课程注册人数是2012年的5倍。其中,UC伯克利的ML课程的注册人数增长最快,是2012年的6.8倍,但此数值较2016年增长速度有明显下降。报告进一步统计了非美国地区院校AI+ML课程注册人数的变化。结果显示,清华是非美国院校外增长率最高的高校,几乎是第二名多伦多大学的2倍。纵向对比来看,清华2017年AI+ML课程注册人数是2010年的16倍。

学术会议热度:在大型会议中,NeurIPS (曾用名NIPS) 、CVPR和ICML,是参与人数最多的三大AI会议。自2012年以来,论参与人数的增长率,这三者也领先于其他会议。NeurIPS和ICML参与人数增长最快:将2018年与2012年相比,NeuRIPS增长3.8倍 (4.8x) ,ICML增长5.8倍 (6.8x) 。

上面讨论的是大型会议,但小型会议的参与人数同样有明显的增长,甚至可以比大型会议的增长更加明显。里最突出的是,ICLR 2018的参会人数达到了2012年的20倍。原因很可能是近年来,AI领域越来越关注深度学习和强化学习了。

AI创业投资情况:从2015年1月到2018年1月,人工智能创业公司的数量增长到了原来的2.1倍,而所有活跃的创业公司增长到了原来的1.3倍。大多数情况下,创业公司的增长都保持相对稳定,而人工智能创业公司呈指数级增长。

在风投资金方面,从2013年到2017年,人工智能领域的风投资金增长到了原来的4.5倍,而所有的风投资金只增长到了原来的2.08倍。这些数据都是年度数据,不是逐年累积的。图表中有两个高峰期,1997-2000年风投资金的激增,对应的是网络泡沫时期。2014-2015年出现了一个较小的增长,因为当时正处于一个相对较大的经济增长时期。

人才需求:报告显示,近几年,社会需要的AI相关人才大幅度增加,目前对有ML技能的人才需求最大,其次是深度学习。可以看出,ML人才需求也是这两年增长速度最快的。报告统计,2017年,全球ML人才需求是2015年的35倍,从2016年到2017年的增幅尤为明显。全球对AI人才的需求在2016年骤增。

专利:2014年,大约30%的人工智能专利发明人来自美国,其次是韩国和日本,各拥有16%。在韩国和中国台湾地区,专利的增长速度较快。2014年人工智能专利的数量几乎是2004年的5倍。(掌握权威研究报告  ,请登陆 Useit  )


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