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AI表现抢眼,但离通用尚远,让科技再飞一会丨斯坦福2019AI年度报告|竞技宝投注

  • 十月 23, 2020
  • 科技
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竞技宝官网_最近,斯坦福大学牵头MIT、哈佛、OpenAI等大学和机构发表了长达291页的“2019年度AI指数报告”。 这是斯坦福第三次宣布。 报告从研究发展、会议、技术性能、经济、教育、公众理解、社会学原则、国家战略和世界AI活力九个方面分析了AI的发展。

与去年同期的二期重点说明人工智能领域的投资和岗位的增长速度不同,今年的第三期报告普遍从全世界的角度说明人工智能产业的发展现状,从人才培养、自主创新、发展差异、科研成果等方面分析人工智能产业发展的重要因素。 AI论文之所以迅速增长,是因为政策节点的影响从学术界的论文数量、科研成果、人才需求来看,这些都明显下降,成果备受瞩目。 其中,2019年机器学习对合适人才的市场需求比2017年激增了35倍,近10年人工智能领域的论文公开发表量迅速增加了7倍,在中国公开发表的论文数量迅速增加了150%。

从1998年到2018年,接受同行评议的AI论文数量减少了300%,占全部期刊论文总数的3%,占学术会议公开发表论文总数的9%。 论文的细分领域也在一定程度上高速增长,人工智能的各个专业领域正在转移到科学研究的热情期。

2019年发表的AI论文中,56%来自机器学习和概率推理小说的研究方向,而2010年的论文中只有28%来自这个方向。 神经网络方向的论文公开发表数在2014-2019年的填充年平均增长率超过了37%,到目前为止只有约3%。 根据论文所属区域,美国只占全世界论文发表内容的17%,中国学者公开发表的论文AI期刊和会议论文的数量于月末在2006年达到了美国。 2019年,中国发表的AI论文已经减少到28%,达到欧洲的27%。

这也是中国公开发表的AI论文数量首次在整个欧洲增多,跃居世界第一位。 1998-2018年中国、欧洲和美国年AI论文总量状况中国论文数量的快速增长过程只是与国家政策密切相关。 虽然很难仔细观察图表,但论文数量迅速增加的曲线节点可以对应一些政策的发表,分为5个阶段:1)到1)2013年的潜在发展期,这个阶段的政策文献很少,人工智能被列为国家发展的重点。

2 )在2)2013-2015年发展初期阶段,这个阶段的社会各界逐渐认识到人工智能的重要性。 3)2015-2016快速发展期,这个阶段实施了大量的政策文献,发展了人工智能降低为国家战略。 4)2016-2017年平稳发展期,对人工智能的研究开发和产业发展越来越了解成熟期,政策文献急剧发表。

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5)2017-现在这个阶段经历了人工智能的发展热潮,社会各界对人工智能的理解更稳健,政策更有目的。 政策的引领使我国论文数量飞速增加,但论文的影响力并非如此。 量大但影响力还很低,中国论文在急功近利或厚积薄发报告的回答中说,最多32%的AI期刊来自东亚地区,最多40%的AI会议文章来自北美地区,在AI领域论文提到的影响力美国比中国依然这是因为中国急功近利,只执着于论文数量,不注重论文质量吗? 其实不然,中国AI学术在全世界的影响力当然在不断进步。 西雅图艾伦人工智能研究所分析了微软公司学术上亲近率最低的AI论文,在前10%的论文中,中国作者的比例稳步增加,2018年超过了其峰值的26.5%,但美国上升到了29%。

如果这种现象持续下去,中国有可能在两三年内领先美国。 其他数据显示,中国作者著AI论文的平均值表明亲率低于世界平均水平,亲率持续上升。
中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅在公开场合作出了回应,中国AI论文现在指出了亲率依然高于美国的主要原因,是中国整个科学技术领域的持续领先。

中国享有世界领先的计算机视觉、语音识别、自然语言处理等AI公司,如商汤技术、云知声、科大通信飞、游戏科学技术等。 但是,我国在AI软件工具方面依然领先。

美国学者和公司共同开发的开源平台TensorFlow和Caffe在业界和学术界很受欢迎,它们可以用来设计、构建和训练算法以构建人工智能。 在硬件方面在某种程度上处于领先地位。 大多数高端芯片由美国制造商提供,包括英伟达、英特尔、苹果、谷歌和美国超车半导体公司。

我们依然缺乏设计AI系统内置芯片的专业知识。 目前,中国77%的智能产业是应用层生产的,不是基层和技术层,而是主要构建产品和问题解决方案,不构成产业集群效应。

人工智能产业基础不扎实,市场需求牵引力小于科技动力,因此目前中国在基层和技术层论文中的提及亲率依然领先于美国。 中国需要在3到5年内赶上美英基础理论的创造性和算法水平,到那时中国AI论文的提及亲率不会打破美国。

除了提到论文数量和亲率外,政府相关机构还贡献了中国和欧洲最少的AI论文,美国报告说公司贡献了主要的AI论文,美国企业的AI论文比例远远高于其他国家和地区。 但这与论文的主要关注领域有关,中国的AI论文侧重于工程技术和农业科学,而美国和欧洲的AI论文关注人文科学、医学和健康科学。 工程类和农业领域政府最好明确提出市场需要。

在医学系、健康系领域,海外企业多接受服务,多归于市场不道德,所以企业主导的相关领域的论文多。 AI虽然很热,但人类远远远离标准化的人工智能,该报告有“在人类层面显示里程碑”(human-levelperformancemilestones )的表,人工智能在人类和超人层面继续今年,两个新的AI里程碑列在这个名单上。

DeepMind制作的游戏AI“Alphastar”在《星际争霸2》中打败顶级人类玩家,以专家级的正确性检测糖尿病视网膜恶性肿瘤(DR )。 AI的表现令人印象深刻,但离标准化的人工智能还很远。

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即使AI的速度加快,也不能和流行文化和大宣传的头条新闻相比。 但是,必须特别强调,尽管人工智能世界蓬勃发展,人工智能本身仍然在一些最重要的方面受到限制。 正如报告中所述,不要太了解这些结果。

列表中的任务很明确,这些系统不能移动到其他任务,所以扩展性受到限制。 换句话说,AI系统不是人类标准化的智能,而是重用的工具。

传送门斯坦福大学2019全球AI报告: https://HAI.Stanford.EDU/SITES/g/Files/Sbiybj 10986/f/AI _ index _ 2019 _。 AI Index 2018 Annual Report.pdf斯坦福大学2017全球AI报告: https://HAI.Stanford.EDU/sites/g/Files/SbiyBJ 10986/f /:竞技宝官网。

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