赛迪译丛：《2020年ai全景报告》_20页_861kb

2020年AI全景报告总结

核心内容

2020年《AI全景报告》由Ian Hogarth和Nathan Benaich合著，赛迪智库工业经济研究所进行了编译，旨在为我国有关部门提供全球人工智能在研究进展、人才形势、产业动态和政府政策等方面的分析。报告指出，人工智能在全球范围内持续发展，但存在诸多挑战和机遇。

主要观点

一、研究进展

1. AI的开放性不足

   • 当前AI技术大多数为封闭源代码，仅约15%的AI论文公布了源代码。
   • 行业机构比学术机构更少公开代码，如OpenAI和DeepMind均未完全公开代码。
   • 代码与专利性内容交织，限制了技术的共享与合作。

2. 深度学习框架发展

   • PyTorch在AI研究中逐渐超越TensorFlow，因其提供更大的灵活性和动态计算图。
   • 在2018年，TensorFlow占据主导地位，但2020年已有55%的作者转向PyTorch。
   • GitHub上PyTorch的论文实现比例为47%，高于TensorFlow的18%。

3. 自然语言处理（NLP）进展

   • SuperGLUE作为新的评估基准，包含更难的语言挑战和改进的资源。
   • 与GLUE相比，SuperGLUE的测试结果更接近人类水平。

4. AI模型的参数与性能成本

   • 提升模型性能需要高昂的计算、经济和环境成本。
   • 较大的模型在某些情况下需要更少的数据，这为大公司进入新领域提供了优势。

5. 生物学相关AI技术

   • 因果推理为机器学习提供了新的方向，使系统能够更好地应对策略变化。
   • 图形神经网络（GNNs）能够处理3D数据，应用于药物发现领域，如发现Halicin抗生素。
   • DNA编码的小分子文库（DEL）结合GNN，提高了药物筛选的命中率。
   • 语言模型通过氨基酸序列预测蛋白质特性，为生物研究提供新工具。

6. 其他AI技术

   • 计算机视觉技术在目标检测和图像分割领域取得进展，如DETR模型无需手工编码先验知识。
   • 消费级360°摄像头结合深度学习提升了建筑领域的图像处理能力。
   • 联邦学习在隐私保护方面取得突破，OpenMind展示了首个开源联邦学习平台。

二、人才形势

1. 高校AI人才流失严重

   • 美国高校AI人才流失对学术和创业领域产生负面影响。
   • 2018年有41名AI教授离职，AI人才流失后，毕业生创业AI企业的可能性下降4%。

2. 中国AI人才逐渐增多

   • 2019年NeurIPS大会作者中，29%在中国获得本科学位，较2018年增长5%。
   • 中国高校毕业生大多前往美国继续深造并发表论文。

3. AI人才供需失衡

   • 美国AI相关职位发布量是浏览量的3倍，人才需求大于供给。
   • 美国AI博士毕业生中，近90%留在美国工作，外国毕业生更倾向于进入大公司。

三、产业动态

1. 生物医药领域

   • AI助力研发治疗强迫症的药物DSP-1181，该药物由Exscientia和大日本住友制药合作开发。
   • 深度学习提升了超分辨率显微镜成像的效率，缩短了分析时间。
   • 美国CMS鼓励对基于深度学习的医疗成像产品进行补贴，如Viz.ai的CT分析系统。

2. 自动驾驶领域

   • 自动驾驶尚未实现完全无人驾驶，仅有3家公司获准在无安全员情况下测试。
   • 机器学习在自动驾驶中成为新前沿，模仿学习和逆强化学习技术被Waymo、Uber等公司采用。
   • 监管机构对AI开发人员提出更高要求，关注模型指标而非仅业务指标。

3. 企业应用领域

   • RPA和计算机视觉是企业最常用AI技术，AI有助于降低成本、提高收入。
   • AI对话助理开始服务英国客户，如PolyAI的语音助理系统。
   • 数控机床编程自动化提升了制造业效率，如CloudNC的工厂操作系统。

4. 其他应用领域

   • 计算机视觉可用于检测证件篡改，如Onfido的AI系统。
   • AI有助于防止网络洗钱和恐怖融资，如ComplyAdvantage的深度学习系统。
   • 机器翻译用于全球金融犯罪分类，显著减少前置时间并保持高准确率。

四、政府政策

1. 人脸识别监管加强

   • 全球50%的国家允许使用人脸识别，但仅有3国对其实施禁令。
   • Facebook因违反隐私法规被集体诉讼并赔偿6.5亿美元。
   • 华盛顿州通过严格限制执法部门使用人脸识别的新法律。
   • 英国法院首次审理警方使用人脸识别技术的案件，强调消除歧视的重要性。
   • 中国对人脸识别使用广泛，但开始重视隐私问题，相关立法正在推进。

2. 半导体领域政策支持

   • 美国参议院提出《为美国生产半导体的激励措施法案》，拨款220亿美元支持芯片制造。
   • 中国设立第二期国家集成电路产业投资基金，金额达290亿美元，以降低对美国技术的依赖。

3. AI投资与推进

   • 美国持续扩大AI预算，2021年拟议支出为15亿美元，国防部预算增长显著。
   • 中国计划在多个城市设立AI试验区，推动AI在制造业、养老等领域应用。

未来十二个月预测

1. 更大的语言模型将出现，首个10万亿参数级模型可能诞生。
2. 注意力机制将扩展至计算机视觉领域，实现新SOTA效果。
3. 一家大型企业的AI实验室可能因母公司战略调整而关闭。
4. 中国和欧洲的国防AI企业可能在未来12个月内融资超1亿美元。
5. 领先的AI药物发现初创公司可能通过IPO或被收购实现融资突破。
6. DeepMind将在结构生物学和药物发现方面取得重大突破，超越AlphaFold。
7. Facebook将利用3D计算机视觉技术在AR和VR领域取得进展。
8. 英伟达最终不会完成对ARM的收购。

关键信息

• AI技术仍以封闭源代码为主，开放性不足。
• PyTorch在AI研究中逐渐取代TensorFlow。
• SuperGLUE作为新的NLP评估基准，提升AI系统测试标准。
• 因果推理、图形神经网络、DNA编码小分子文库等技术推动AI在生物学中的应用。
• 美国仍是全球AI研究与产业的中心，中国AI人才输出量增加。
• AI在生物医药、自动驾驶、企业应用等领域取得显著进展。
• 人脸识别技术在全球广泛使用，但面临隐私和监管挑战。
• 美国和中国均加大了对半导体和AI的政策与资金支持。
• 未来AI将在更大模型、新应用、新监管等方面持续发展。

附录

• 译文作者：工业经济研究所 张凯
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