斯坦福大学：2019年人工智能指数报告【英文版】

近日，斯坦福大学人工智能研究所发布了 2019 年 AI 指数报告。该报告涵盖范围较广，以下是一些从报告中提取的主要部分，所有原始数据和图表等均可在 Google 云盘 中找到。 对人工智能的研究越来越多，在 1998 年至 2018 年之间，经过同行评审的 AI 论文数量增长了 300％ 以上。 中国现在每年出版的 AI 期刊和会议论文数量与欧洲一样多，也超过了美国。不过，美国出版物的“加权引文影响”仍比中国出版物高 50％。 参加 AI 会议的人数继续大幅增加。 在一年半的时间里，在云基础架构上训练大型图像分类系统所需的时间从 2017 年 10 月的约三个小时减少到 2019 年 7 月的约 88 秒；在同一时期，训练这种系统的成本也类似地下降了。 在 SuperGLUE 和 SQuAD2.0 基准测试中，一些广泛的自然语言处理（NLP）分类任务的进展非常迅速；在某些需要推理的 NLP 任务（例如 AI2 推理挑战）或人类水平的概念学习任务（例如 Omniglot 挑战）上，性能仍然较低。 在美国，人工智能工作的比例从 2012 年的 0.3％ 增长到了 2019 年的 0.8％