根據(jù) 2019 年度的《人工智能指數(shù)報告》，可知 AI 社區(qū)迎來了蓬勃的發(fā)展。世界各地的研究機(jī)構(gòu)，已經(jīng)在教育和技術(shù)等領(lǐng)域取得了顯著的成就。與過去幾年相比，人工智能發(fā)展有著強(qiáng)勢的延續(xù)。如果你不愿翻看剩余的 290 頁內(nèi)容，不妨掃一眼外媒歸納的一些要點(diǎn)。

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首先：從 1998 到 2018 年，AI 相關(guān)的同行評審論文的發(fā)表數(shù)量增長了 300% 。出席會議的人數(shù)也顯著增長，NeurIPS 預(yù)計為 1.35 萬人，較 2012 年增長 800% 。

人工智能 教育 同樣受到了追捧，有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的大學(xué)和線上課程，參與者人數(shù)也持續(xù)增加。目前看來，AI 算是北美計算機(jī)科學(xué)專業(yè)畢業(yè)生中最受歡迎的專業(yè)。

超過 21% 的計算機(jī)科學(xué)博士選擇了專門從 AI 研究行業(yè)，是排名第二的學(xué)科（安全 / 信息保障）的兩倍多。

大多數(shù)指標(biāo)上，美國仍然是全球 AI 領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。盡管中國發(fā)表的 AI 相關(guān)論文數(shù)量超過了任何其它地區(qū)，但美國發(fā)表論文的影響力更大，較全球平均水平高出 40% 。

中美兩國私有資金對 AI 領(lǐng)域的投入都很大（數(shù)十上百億美元計），AI 專利的申請數(shù)量也超過其它競爭對手（是排名第二的日本地區(qū)的三倍）。同時，AI 算法正在變得越來越快，訓(xùn)練的成本也越來越便宜。

在流行數(shù)據(jù)集（ImageNet）的訓(xùn)練上，機(jī)器視覺算法所需的時間，已從 2017 年 10 月的大約 3 個小時、減少到 2019 年 7 月的 88 秒，成本也從數(shù)千美元下降到兩位數(shù)。

增長最速的工業(yè) AI 領(lǐng)域，相對也不那么浮華。2018 年的時候，機(jī)器人流程自動化拿到了 10 億美元投資，供應(yīng)鏈管理方面亦超過 5 億美元。

在給人留下深刻印象的同時，還需注意一個重大的問題 —— 無論 AI 提升的幅度有多大，都距離媒體大肆渲染的目標(biāo)相去甚遠(yuǎn)。

換言之，盡管人工智能世界正在蓬勃發(fā)展，但 AI 本身仍在某些重要方面被卡著脖子。AI Index 報告在“績效里程碑”時間表上寫到：

人工智能已經(jīng)達(dá)到、或者超越了人類的專業(yè)知識水平，但這僅限特定領(lǐng)域，AI 在通用智能方面仍存在著難以逾越的鴻溝。

回顧 1990 年代，當(dāng)時計算機(jī)在跳棋和國際象棋上打敗了人類選手，引發(fā)了人們對于 AI 未來的無限遐想。

2016 年之后，AI 開始在《Dota 2》等游戲中發(fā)揮實(shí)力，在 2017 年實(shí)現(xiàn)了對人類皮膚癌圖像的分類，并于 2018 年達(dá)成了媲美專業(yè)人士的中英文翻譯。

激動之余，業(yè)界仍對 AI 的發(fā)展前景持謹(jǐn)慎樂觀的態(tài)度。以視頻和棋盤游戲?yàn)槔涮攸c(diǎn)是具有清晰、易模仿的規(guī)則，因此特別適合對 AI 展開訓(xùn)練。

這樣的成績，通常依賴于耗費(fèi)一個人幾輩子的訓(xùn)練量，以突顯人類相較于計算機(jī)的學(xué)習(xí)速度。此外，AI 難以將同樣的經(jīng)驗(yàn)，輕松復(fù)制到另一個領(lǐng)域中。

比如某個 AI 可以像腫瘤醫(yī)生一樣準(zhǔn)確地判定乳腺癌腫瘤，但讓它來判斷肺癌的話，就有些無能為力了（更別提開處方和做出診斷了）。

綜上所述，AI 系統(tǒng)更像是一款特定于某些應(yīng)用場景的‘一次性工具’，而不具有人類的通用智能（甚至打不過五歲的小朋友）。

當(dāng)然，這并不意味著 AI 一無是處。如本報告所述，盡管機(jī)器學(xué)習(xí)有一定的局限性，但其在資金、興趣和技術(shù)成就方面，仍在相當(dāng)快速地發(fā)展著。