AI發展得有多快？斯坦福大學給出了一份成績單

AiTechYun

編輯：nanan

事實證明，我們很難預測AI的新進展何時會發生。在1956年的the Dartmouth Summer Research Project研究項目中，科學家們認為也許兩個月的時間就足以在一系列複雜的問題上取得「重大進展」，包括能夠理解語言、提高自我、甚至理解抽象概念的計算機。

六十年過去了，這些問題還沒有解決。來自斯坦福大學的AI指數(AI Index)是一個試圖用來衡量AI方面取得了多大進展的嘗試。

該指數採用了一種獨特的方法，並嘗試在多個系統中聚合數據。它包含了大量的活動指標，包括衡量風險投資、出席學術會議、發表論文等等。結果是你可能期望的:自1996年以來，學術活動增加了10倍，專註於AI的初創公司爆炸式增長，以及相應的風險資本投資。這個度量標準的問題在於它和AI的進度一樣，這兩者可能是相關的。

該指數還從流行的編碼網站Github上獲取數據，Github擁有比世界上任何人都多的源代碼。他們可以跟蹤與AI相關的軟體開發人員的數量，以及像Tensorflow和Keras這樣的流行機器學習包的興趣水平。該指數還追蹤了有關AI的新聞報道的情緒:令人驚訝的是，考慮到世界末日和就業危機，那些被認為「積極」的人比「消極」的人多3倍。

但同樣，這也可能只是對AI熱情的一種衡量標準。

沒有人會否認，我們正處在一個AI炒作的時代，但AI的發展卻充斥著各種炒作，以及與AI交替出現的迅猛增長。因此，AI指數試圖跟蹤演算法在一系列任務上的進展。計算機視覺在大規模視覺識別挑戰中表現如何?(有人從2015年以來開始對圖像進行注釋，但他們仍然不能很好地回答關於圖像的問題，將自然語言處理和圖像識別結合起來)。在電話上的語音識別幾乎是對等的。

在其他狹窄的領域，AI仍在追趕人類。翻譯可能已經足夠好了，你通常可以理解所講內容的要點，但在BLEU指標上，翻譯的準確性仍然很差。AI指數甚至記錄了程序在SAT測試中的表現，所以如果你拿了它，你可以把你的分數和AI的分數進行比較。

衡量最先進的AI系統在狹窄任務上的表現是有用的，而且相當容易做到。你可以定義一個簡單的度量，或者設計一個與評分系統的競爭，並以標準化的方式與舊的軟體進行比較。學者們總是可以討論評估翻譯或自然語言理解的最佳方法。Loebner獎，一個簡化的問答圖靈測試，最近採用了Winograd模式類型的問題，它依賴於上下文的理解。AI在這些方面有更多的困難。

然而，評估真正變得困難的地方，是試圖將這些狹隘任務的表現映射到一般智力上。這很難，因為我們對自己的智力缺乏了解。電腦在國際象棋上是「超人」，現在甚至有更複雜的遊戲。提出時間線的braver預測者認為AlphaGo的成功比預期的要快，但這是否意味著我們更接近於一般的智力呢?

我們可以注意到演算法在先前為人類保留的任務上的特殊性能，例如，該指數引用了一篇自然論文，表明AI可以比皮膚科醫生更準確地預測皮膚癌。我們甚至可以試著追蹤一種特定的方法來對付AI;例如，計算機成功模擬了多少大腦區域?或者，我們可以簡單地記錄下職業和專業任務的數量，這些任務現在可以通過AI來達到一個可接受的標準。

「我們正在賽跑，但我們不知道如何到達終點，或者我們必須走多遠。」

未來幾年，AI的進展更有可能類似於逐漸上升的潮汐，因為越來越多的任務可以轉化為演算法，由軟體完成，而不是突然的智能爆炸或一般智力突破的海嘯。也許可以通過測量AI系統的能力來學習和適應基於辦公室任務的人類的工作程序。

AI指數並沒有試圖給出一般智力的時間表，因為這仍然是一個模糊的概念。

牛津大學計算機科學系主任Michael Woodridge指出：「報告中沒有提到的主要原因是，我和其他人都不知道如何衡量進展。」他擔心的是另一個AI的冬天，並誇大了已經取得的進展。

所有專家提出的一個關鍵問題是AI的倫理學。

當然，你不需要一般的智力來影響社會;演算法已經在改變我們的生活和我們周圍的世界。為什麼亞馬遜、谷歌和Facebook都值這麼多錢呢?專家們一致認為需要建立一個指數來衡量AI的益處，人類和AI之間的相互作用，以及我們對這些系統的價值、倫理和監督的能力。

哈佛大學的Barbra Grosz認為：「通過他們對人們生活的影響來確定AI系統的成功措施是很重要的。」

對於那些關心AI就業啟示的人來說，追蹤在被認為最脆弱的領域(比如自動駕駛汽車取代計程車司機)使用AI將是一個好主意。社會適應AI趨勢的靈活性也應加以衡量。我們是否為人們提供了足夠的接受教育的機會?教他們和演算法一起工作，把他們當作工具而不是替代品?專家們還指出，這些數據是以美國為中心。

我們正在進行一場比賽，但我們不知道如何到達終點，也不知道我們要走多遠。從周圍的風景看，我們已經跑了很遠。因此，衡量進展是一項艱巨的任務，從定義進展開始。但AI指數作為每年收集的相關信息，是一個良好的開端。

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