人工智能研究的论文越来越多
过去的10年，全球AI论文发表量实现翻番，从年的篇增至年的万篇。研究人员和其他人发表的最受欢迎的是关于模式识别（patternrecognition）和机器学习领域的论文。其它诸如计算机视觉、数据挖掘和自然语言处理等领域，保持了比较平稳的发展。在斯坦福AI指数报告中，中国在发表AI论文上表现不凡，但在引用数量方面却低于美国、欧盟和英国。
论文跨国合作来看，从年到年，中国和美国共同发表的人工智能论文数量全球最多，自年以来就增加了5倍。中美合作的出版物数量是中英的2.7，世界排名第二。
此外，年与人工智能创新相关的专利申请量是年的30倍，年复合增长率为76.9%。年大多数申请专利来自中国，但实际上授权的大多数专利来自美国。中国的专利申请数量（年为件）远高于授权数量（年为件）。
在GitHub上开源AI软件库的用户数量也从年-年期间直线上升。这些图书馆收藏了用于应用程序和产品的计算机代码。TensorFlow仍然是最受欢迎的，其次是OpenCV、Keras和PyTorch（MetaAI使用）。
分析图像和理解语言的计算机
具体而言，去年，在人工智能可以完成的各种任务中，研究界专注于将人工智能应用于计算机视觉，这是一个教机器理解图像和视频的子领域，以便能够很好地对图像进行分类、识别物体、绘制人体关节的位置和运动，以及检测人脸（带和不带口罩）。
对于图像分类，最流行的用于训练人工智能模型的数据库称为ImageNet。一些研究人员在将模型暴露于ImageNet之前，在其他数据集上对其进行预训练。但模型仍然会出错，平均每10张图像中就有1张错误识别。性能最好的模型来自GoogleBrain团队。除了识别图像和人脸，人工智能还可以生成与真实图像几乎无法区分的假图像，为了解决这一问题，研究人员一直在研究基于FaceForensics++等数据集的深度假检测算法。
对比年，我们仅能将原本肤色表情丰富的真人，生成一张黑白且模糊的人脸，但是到了年，计算机对黑色皮肤也能揭示更多细节，我们看到了图像人物皮肤的黑里带棕，以及表情的露齿带笑。
口罩遮挡住面部，这使得人脸识别系统收集到的面部信息大量减少，然而，来自中国的AI团队将人脸识别的关键信息集中于眉毛和眼睛，并采用正确的模型进行训练，实现了「戴着口罩也能刷脸」。
自然语言处理（语音识别）是自20世纪50年代以来一直被积极探索的一个分支，在英语理解、总结、推断合理结果、识别情感语境和转录以及翻译方面正在缓慢取得进展。报告显示，年自然语言处理的精准度已达93.1%，而在年初就已经达到90%，这是在高起点的基础上实现缓增长。对于基本的阅读理解，人工智能可以比人类表现得更好，但当语言任务变得更复杂时，比如当需要解释上下文线索时，人类仍然有优势。另一方面，人工智能伦理学家担心偏见可能会影响从混合的训练数据中提取的大型语言模型（largelanguagemodels）。
大科技和人工智能
亚马逊、Netflix、Spotify和YouTube等科技公司一直在改进推荐系统中使用的人工智能。人工智能在强化学习中的作用也是如此，这使它能够在国际象棋和围棋等虚拟游戏中做出反应并表现良好。强化学习还可用于教授自动驾驶车辆的任务，如变道，或帮助数据模型预测未来事件。
人工智能似乎在做我们希望它做的事情方面变得更好，训练人工智能的成本也下降了，自年以来下降了60%以上。与此同时，一个在年训练需要6分钟的系统现在只需要13秒多一点。考虑到硬件成本，在年，图像分类系统将花费不到5美元进行培训，而在年，成本超过美元。
更多的工作和学生
人工智更多的跨行业应用意味着对人工智能教育和就业的需求增加。在年，加利福尼亚、德克萨斯、纽约和Virginia对人工智能相关职业的需求最高。在过去的十年里，计算机科学博士生中最受欢迎的专业是人工智能和机器学习。
在年AI获得了最多的资金，总额达到亿美元（比年翻了一倍）。据报道，AI公司擅长“数据管理、处理和云”，其次是致力于“医疗和卫生保健”和金融技术的公司（FiTeaTeo简称）。
政府如何使用和监管AI？
在年财政年度，在财年，美国政府机构用于非国防目的人工智能的研究和开发花费了15亿3千万美元，是财政年度花费的2.7倍。而美国国防部在年间在个人工智能研究和开发项目中拨款92亿万美元，比前一年花费增加了约6%。
从年到年，美国对人工智能公司的私人投资是中国的2倍多。当然，中国的AI投资同样出现了增长，从年的10%上升到了年的17.21%。
最后，斯坦福AI指数报告研究了与人工智能相关的全球、联邦和州法规（寻找人工智能、机器学习、自主车辆或算法偏差等关键词）。该报告审查了世界上25个国家，发现他们从到共同通过了55个与AI相关的法案。去年，西班牙、英国和美国都有三项与人工智能相关的法案成为法律。
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