2019全球AI报告涵盖了很多领域，以至于它的创建者（包括哈佛、斯坦福和OpenAI等机构）发布了两个新工具，目的只是为了筛选他们从中获取的信息。一种工具用于搜索AI研究论文，另一种工具用于研究国家级研究和投资数据。2019年的大部分报告基本上证实了我们在前几年强调的趋势。但是，为了让您不必费心浏览长达290页的报告内容，我们提取了一些要点：

• 人工智能研究正在迅速发展

在1998年至2018年之间，关于AI的同行评审论文的发表数量增加了300％。出席会议的人数也激增；最大的提供商NeurIPS预计今年将有13500名与会者，比2012年增长800％。

• 人工智能教育同样受欢迎

在大学和在线学习机器学习课程的人数继续增加。数字很​​难概括，但是一个很好的指标是，人工智能是北美计算机科学专业毕业生中最受欢迎的专业。超过21％的CS博士选择专门研究AI，这是第二受欢迎的学科（安全/信息保证）的两倍多。

• 在大多数指标上，美国仍是AI的全球领导者

尽管中国发表的AI论文数量超过任何其他国家，但在美国发表的论文影响更大，美国作者的论文比全球平均水平高40％。美国也将最大的资金用于私人AI投资（与中国相比略低于120亿美元，仅次于中国，全球为68亿美元），并且AI专利的申请数量超过任何其他国家（是日本第二大国家的三倍 ）。

• AI算法正在变得越来越快，训练起来也越来越便宜

除非可访问，否则研究毫无意义，因此特别欢迎此数据点。研究团队指出，在流行的数据集（ImageNet）上训练机器视觉算法所需的时间从2017年10月的大约三个小时减少到2019年7月的88秒。成本也从数千美元下降到两位数图。

• 自动驾驶汽车获得了比任何人工智能领域更多的私人投资

全球私人投资中不到10％用于自动驾驶汽车，约为77亿美元。其次是医学研究和面部识别（两者都吸引了47亿美元），而增长最快的工业AI领域则不那么浮华：机器人过程自动化（2018年投资10亿美元）和供应链管理（超过5亿美元）。

所有这些都令人印象深刻，但有一个重大警告：无论AI的提高速度如何，它都永远无法与流行文化和大肆宣传的头条新闻相提并论。这看起来似乎很古怪，但是值得记住的是，尽管人工智能世界正在蓬勃发展，但人工智能本身仍然在某些重要方面受到限制。最好的例证来自报告中“人类绩效里程碑”的时间表，人工智能已经达到或超过人类水平的专业知识的历史。

时间线始于1990年代，当时程序首先在跳棋和国际象棋上击败了人类，并随着最近的机器学习热潮而加速，列出了AI来临、被征服和征服的视频游戏和棋盘游戏。这与各种杂项任务混合在一起，例如2017年对人类皮肤癌图像进行分类，并在2018年进行中英文翻译。（许多专家都对最后的成就一无所获，并指出，人工智能翻译仍然落后人类。）尽管此列表令人印象深刻，但它不应该使你认为AI超级智能已近。

首先，这些里程碑中的大多数来自在视频游戏和棋盘游戏领域，由于其明确的规则和易于模拟的特征，特别适合进行AI培训。这样的培训通常依赖于AI代理，将其毕生的工作投入到一个游戏中，并需要进行数百年的培训：这一事实突出了人类与计算机相比学习的速度。

同样，每个成就都设置在一个域中。除了极少数例外，接受一项任务训练的AI系统无法将他们学到的知识转移到另一项任务上。一个超越人类的《星际争霸2》机器人会输给一个五岁的下象棋的人。尽管AI可以像肿瘤科医生一样准确地发现乳腺癌肿瘤，但对于肺癌却不能做到这一点（更不用说开处方或做出诊断了）。换句话说：AI系统是一次性使用的工具，而不是人类的备用智能。

但是还有另外一个方面证明AI并不是完全无用的。如本报告所示，尽管机器学习有局限性，但它在资金、兴趣和技术成就方面仍在不断加速。