斯坦福大學(xué)《2018年度全球AI報(bào)告》正式發(fā)布，如果你對人工智能感興趣，那么你真的應(yīng)該閱讀這份報(bào)告。

這篇報(bào)告值得一看，因?yàn)檫@是為數(shù)不多的試圖對人工智能行業(yè)進(jìn)行綜合分析的嘗試之一。

來自該領(lǐng)域最先進(jìn)機(jī)構(gòu)的專家，包括OpenAI，MIT, 以及 SRI International等，他們在報(bào)告信息的整合中發(fā)揮了重要作用。

一些重要的思考值得關(guān)注：

——在問答領(lǐng)域，AI表現(xiàn)進(jìn)步明顯，在用于自然語言理解測試的GLUE基準(zhǔn)（General Language Understanding Evaluation）以及AI2推理挑戰(zhàn)（AI2ReasoningChallenge，ARC）中，AI性能都有所提升。

——在中國，AI論文發(fā)表數(shù)量的增長某種程度上由與政府相關(guān)的作者所驅(qū)動(dòng)，2017年，中國的政府相關(guān)作者發(fā)表AI論文數(shù)量增加了400％，而同期企業(yè)AI論文僅增加了73％。與之相反，美國發(fā)表的AI論文，其最大的增長來自于谷歌、英偉達(dá)和微軟等企業(yè)科技巨頭。

如報(bào)告所示，歐洲在研究論文總數(shù)中居世界領(lǐng)先地位，緊隨其后的是中國。根據(jù)本周發(fā)布的另一份Elsevier 報(bào)告，在不到5年的時(shí)間里，中國將在全球發(fā)表論文數(shù)量上領(lǐng)先世界。

——人工智能是一個(gè)全球性的產(chǎn)業(yè)，Scopus數(shù)據(jù)庫的AI論文有83%來自美國以外。

——每年的人工智能會(huì)議都有成千上萬的參與者。如NeurIPS（曾用名NIPS）、ICML和CVPR。

——美國繼續(xù)在與人工智能相關(guān)的專利中處于領(lǐng)先地位，人工智能創(chuàng)業(yè)公司的資金增長了4.5倍，而其他接受風(fēng)險(xiǎn)投資的行業(yè)則是2倍。

——現(xiàn)在，超過一半的人工智能合作伙伴是非營利組織，比如美國公民自由聯(lián)盟（ACLU）和聯(lián)合國開發(fā)計(jì)劃署（United Nations Development Programme）。

——TensorFlow仍然是最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)框架。

然而，在今年的報(bào)告中，我最喜歡的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)之一是，在紐約證券交易所上市的公司里，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在電話會(huì)議上被提及的總次數(shù)。這是一個(gè)衡量企業(yè)如何改變他們談?wù)撊斯ぶ悄芊绞降闹笜?biāo)。

的確，現(xiàn)在仍有一些公司在銷售概念，但空洞的主張已經(jīng)不夠了。

本周早些時(shí)候，在《AI 轉(zhuǎn)型指南》（AI Transformation Playbook）發(fā)布前，我與吳恩達(dá)進(jìn)行了交談。這位前百度人工智能首席科學(xué)家和Google Brain聯(lián)合創(chuàng)始人說，讓他受到鼓舞并有點(diǎn)驚訝的是，圍繞著“通用人工智能（AGI）”和“殺手機(jī)器人”的非理性人工智能炒作似乎并不像過去那樣普遍。了解人工智能什么能做和什么不能做可以幫助減少這些恐懼。

現(xiàn)在可能仍然有很多初創(chuàng)公司想要自稱為人工智能公司，并對外傳播，以證明自己的價(jià)值。但是，漸漸地，聲稱自己是一家人工智能公司已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠——你必須證明它，證明人工智能為公司提供了良性循環(huán)，讓你的公司占據(jù)著競爭優(yōu)勢。

在財(cái)報(bào)電話會(huì)議上，越來越多的人提到人工智能，這并不令人驚訝，因?yàn)槭聦?shí)上，越來越多的公司在期待著應(yīng)用人工智能技術(shù)。Tata Consulting公司本周報(bào)告顯示，46%的機(jī)構(gòu)已經(jīng)應(yīng)用了某種形式的人工智能，但應(yīng)用與成功應(yīng)用并不一樣，聰明的公司不僅僅是在談?wù)撊斯ぶ悄?，他們正在尋找方法，在?nèi)部普及人工智能。

隨著時(shí)間的推移，人工智能的第一輪宣傳炒作似乎結(jié)束了了，聲稱自己為“AI至上”的企業(yè)也沒有過去那么多了。

在為智能機(jī)器構(gòu)建系統(tǒng)時(shí)，最聰明的企業(yè)傾向于建立在信任、迅速轉(zhuǎn)變的消費(fèi)者情緒、以及不同員工的價(jià)值和多樣的觀點(diǎn)的基礎(chǔ)上。