الأنفس جي تجميع جديد

المصدر: aiindex.org

مترجم: إدارة التحرير

[استعراض فاز جي الجديدة "مؤشر منظمة العفو الدولية" (رقم الوثيقة) الذي صدر مؤخرا اقبال، وهو دراسة (AI 100) من القرون ستانفورد AI المشروع الذي يهدف إلى تتبع الأنشطة والتقدم الذكاء الاصطناعي. القوائم تقرير آخر التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي في عام 2017 على رؤية الكمبيوتر، وفهم اللغة الطبيعية، وما إلى ذلك، دون التقدم العلمي والصناعي المخزون الذكاء الاصطناعي زوايا متعددة. التقرير أيضا دمج عدد من الأبحاث الأكاديمية، وعدد المقبولين وعدد من الاستثمار الرأسمالي، ووضع مؤشر حيوية تطوير منظمة العفو الدولية، وتظهر البيانات، في أحدث موجة من موجة AI في عام 2015، وهي أعلى قوة وحيوية منذ ذلك الحين بدأت فعلا لإضعاف قليلا.

التقرير الكامل: الشبكي: //aiindex.org/2017-report.pdf

إذا كان عدم وجود التكنولوجيا AI البيانات ذات الصلة، ونحن في المناقشات والقرارات حول منظمة العفو الدولية، في الأساس هو "أعمى".

في المناقشات والقرارات المتعلقة الذكاء الاصطناعي، ونحن "أعمى" الطبيعة.

"مؤشر منظمة العفو الدولية" (رقم الوثيقة) هو مائة سنة من المشروع البحثي AI في جامعة ستانفورد، وهو مشروع غير ربحي المفتوح الذي يهدف إلى تتبع الأنشطة والتقدم الذكاء الاصطناعي. ويهدف البرنامج إلى تعزيز فهم من منظمة العفو الدولية على أساس البيانات. هذا التقرير هو التقرير السنوي الأول مؤشر منظمة العفو الدولية في هذا التقرير، لدينا لمراقبة الأنشطة وتقدم منظمة العفو الدولية من خلال وجهات نظر متعددة. قمنا بتجميع البيانات على الشبكة، كما ساهم في البيانات الأصلية، واسترداد مقاييس جديدة من سلسلة بيانات المشترك.

وسوف تتاح البيانات الواردة في هذا التقرير على الملأ على مؤشر منظمة العفو الدولية على الانترنت (aiindex.org). ومع ذلك، فإن البيانات المقدمة هي مجرد بداية. من أجل تحقيق دور، تحتاج مؤشر منظمة العفو الدولية بدعم من المجتمع الأكبر. وأخيرا، دعا التقرير لمزيد من الناس للمشاركة. لديك القدرة على توفير البيانات، وتحليل البيانات التي تم جمعها وقوائم البيانات التي تريد تتبع. إذا كان لديك إجابة أو مشكلة، ونأمل جميعا أن هذا التقرير يمكن أن تتيح لك معرفة مؤشر منظمة العفو الدولية وتكون جزءا من الموضوعات المتعلقة AI.

تقرير نظرة عامة

يظهر النصف الأول من التقرير البيانات التي تم جمعها من قبل فريق مؤشر منظمة العفو الدولية. الشوط الثاني، ناقشنا عددا من المجالات الرئيسية، وتقرير الخبير لا يذكر التعليقات على الاتجاهات هو مبين في التقرير، وأخيرا دعا إلى اتخاذ إجراءات لدعم جمع البيانات لدينا، وإضافة قياس والتواصل التقدم في مناقشة التكنولوجيا AI .

مقطع البيانات

يتكون البيانات الواردة في هذا التقرير من أربعة أجزاء رئيسية:

• نشاط

• الأداء الفني

• قياس المشتقة

• مستوى الأداء البشري؟

حيث النشاط (حجم النشاط) ذات الصلة في مجال "كم" (كم)، مثل عدد من المشاركين في المؤتمر AI، VC الاستثمار لتطوير الشركات الناشئة أنظمة منظمة العفو الدولية. وقد أثبتت الأداء الفني للقسم على "كيف جيدة"، مثل فهم صورة الكمبيوتر واحترام نظرية رياضية إلى أي مدى. في تذييل طريقة جمع التقرير الموضح في التفاصيل لكل مجموعة البيانات.

هاتين المجموعتين من تأكيد البيانات التي في الحقيقة هي حقيقة اعترف بأن: جميع المخططات هي "أعلى وإلى اليمين" وتعكس أنشطة منظمة العفو الدولية تتزايد والتكنولوجيا AI هو الاتجاه للتحسين المستمر. في قياس قسم مشتق (تدابير المشتقة)، ونحن التحقيق في العلاقة بين الاتجاه. وأدخلنا أيضا وسيلة لقياس --AI الاستكشافية قوة المؤشر (مؤشر التذبذب AI)، جنبا إلى جنب مع اتجاه الأوساط الأكاديمية والصناعة، الكمي وAI كحقل للطاقة.

عند قياس أداء نظام AI، فإنه من الطبيعي أن يكون مقارنة الأداء البشري. في "مستوى الأداء البشري" وجه هذا القسم، نحن قائمة بعض المناطق قيمتها مشيرا، التي جعلت نظام AI تقدما كبيرا في تحقيق حتى تتجاوز مستوى الإنسان. ناقشنا أيضا الصعوبات عند المقارنة بين وجود مثل هذه، وقدم التحذيرات المناسبة.

قسم النقاش

في أعقاب تقرير البيانات التي تم جمعها من قبل فريق، نحن سيتم تسليط الضوء في هذا التقرير بعض مناقشة الاتجاهات ومناقشة شاملة للمجالات هامة من التقرير.

تركز جزء من النقاش حول القيود المفروضة على التقرير. مصدر البيانات الواردة في التقرير تميل إلى أن تكون الولايات المتحدة تركز، ويمكن تتبع إلا من خلال معايير واضحة المعالم، قد نبالغ تقدم التكنولوجيا. كما يفتقر إلى البيانات الديموغرافية وبيانات لا يحتوي على معلومات عن الاستثمارات الحكومية والشركات R & D من منظمة العفو الدولية. وهذه المجالات هي مهمة جدا، ونحن عازمون على التصدي لهذه القضايا في التقارير المستقبل.

ونحن مواصلة مناقشة هذه القيود، وكذلك جزء آخر في عداد المفقودين في التقرير. كما يتم عرض أوجه القصور في التقرير، مؤشر AI تصوير صورة جزئية فقط. لهذا السبب، انضم التقرير أيضا تعليقات شخصي خبراء منظمة العفو الدولية في مختلف المجالات. خبير القسم تعليق إضافة تفسير حية من القصة وراء البيانات.

وأخيرا، فإننا سوف تحتاج إلى مزيد من ردود الفعل والمشاركة من المجتمع لمعالجة القيود هو مبين في التقرير يكشف عن المشاكل التي لم يرد عليها، وإنشاء برنامج فعال لأنشطة المسار وتقدم منظمة العفو الدولية.

الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة نظرة بانورامية: كمية وجه كل الأنشطة الأكاديمية والصناعة وتدفق المواهب، وفتح النظام البيئي المصدر، وزيادة الطرفين

تقرير بالكثير من الدراسات والإحصاءات، (أوراق والاجتماعات حضور الطلاب المقررات الاختيارية) من الأكاديمية، والصناعية (ريادة الأعمال والاستثمار)، والموارد البشرية (التوظيف والشواغر)، وفتح النظام البيئي المصدر (جيثب AI وحزمة ML)، وغيرها من جوانب التغطية الإعلامية، وتظهر بشكل كامل صورة منظمة العفو الدولية وML.

1، الأكاديمية

أولا وقبل كل شيء، الزيادة في عدد الأبحاث المنشورة : منذ عام 1996، نشر عدد من الأوراق سنويا يزيد AI أكثر من 9 مرات .

ننظر إلى أنواع مختلفة من الأبحاث المنشورة في المعدل السنوي مقارنة مع معدل نشرت في عام 1996. يظهر الشكل التالي زيادة على الرسائل العلمية لمنظمة العفو الدولية في جميع المجالات والأوراق وعلوم الكمبيوتر في مجال علوم الكمبيوتر. تظهر البيانات أن الزيادة في عدد الأبحاث المنشورة في مجال الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر، ليس فقط بسبب ارتفاع درجات الحرارة تسببت. على وجه التحديد، ومنذ عام 1996، ارتفع عدد ورقات في مجال علوم الكمبيوتر في عام ستة أضعاف خلال نفس الفترة، زاد عدد أوراق الذكاء الاصطناعي سنويا بأكثر من 9 مرات.

التحق عدد من الطلاب في جامعة ستانفورد الذكاء الاصطناعي انتخابي وآلة التعلم دورات تمهيدية منذ عام 1996 زادت أكثر من 11 مرة. ويشير التقرير إلى أنه منذ بيانات أخرى الماجستير الجامعة محدودة، وتسليط الضوء على البيانات ستانفورد. ولكن هناك سبب للاعتقاد بأن الوضع يجب أن تكون مشابهة لغيرها من الجامعات. وفي الوقت نفسه، قال التقرير أنه لا يمثل سوى صورة للتفاصيل محددة للتعليم العالي لا تعكس بالضرورة اتجاهات أوسع.

حضور اجتماعات. صناعة يدري، في مجال علوم الكمبيوتر، ومجموعة متنوعة من أهمية الأكاديمية للاجتماعات. عدد الناس الذين حضروا المعرض، فقد تحول التركيز من البحوث لتعلم الآلة والتعلم العميق من المنطق الرمزي .

دعونا ننظر في حالة اجتماعات صغيرة بعض. وعلى الرغم من تركز البحوث على التحويل، ولكن في بعض الأوساط البحثية الصغيرة، لا يزال التقدم المطرد من حيث المنطق الرمزي.

2. الصناعة

الآن تحول إلى الصناعة. وفيما يلي يبين الشكل عدد الشركات المبتدئة AI في الولايات المتحدة، ودعم رأس المال، و ومنذ عام 2000 ارتفع بنسبة 14 مرة :

عدد AI الأعمال صندوق الاستثمار في الولايات المتحدة آخذ في التزايد، منذ عام 2000، وزيادة رأس المال المستثمر AI الأعمال بنسبة 6 مرات في السنة:

وفقا لبيانات من اثنين من لوحات وظيفة عبر الإنترنت والوحش، وبالفعل اصطناعية الطلب على الوظائف ذات الصلة المخابرات ينمو أيضا. وفيما يلي يبين الشكل على منصة Indeed.com، خلال الفترة من يناير 2013، أي بزيادة قدرها حصة من الوظائف ذات الصلة بالتكنولوجيا AI هي.

في الولايات المتحدة، ضرورة وظائف تكنولوجيا منظمة العفو الدولية، وحصتها في السوق من الاحتلال، من عام 2013 حتى الوقت الحاضر، مع زيادة 4.5 أضعاف.

حسب البلد للعرض، نمت كندا والمملكة المتحدة AI حجم سوق التوظيف بسرعة. ومع ذلك، يقول التقرير Indeed.com أن القيمة المطلقة للاثنين لا تزال 5 و 27 من سوق التوظيف AI الولايات المتحدة.

الوحش على المنصة، موزعة حسب متطلبات مهارة محددة من السنة نظرا للعدد الكلي للشواغر الذكاء الاصطناعي:

دعونا ننظر حالة تطبيقات الأتمتة، ويظهر الشكل التالي شراء من أمريكا الشمالية والنمو العالمي وشراء الروبوتات الصناعية. استخدام الروبوتات الصناعية آخذ في الازدياد.

3 ومفتوحة المصدر البيئي

وأخيرا، والنظر في استخدام البرمجيات مفتوحة المصدر والبيئة. يظهر الشكل التالي TensorFlow وScikit تعلم حزمة في وتيرة تألق على جيثب.

هذه الخريطة توضح نجم AI الآخرين على حزمة جيثب وML.

4، والتوعية العامة / وسائل الإعلام

تحتوي على مصطلح "الذكاء الاصطناعي" مقالات سائل الإعلام ذكرت نسبة كل شيء، وفقا لتصنيف المشاعر الإيجابية (الخط الأزرق)، والعواطف السلبية (الخط البنفسجي):

الأداء الفني

1. الرؤية

التعرف على الأشياء

AI أداء نظام التعرف البصري التحدي (LSVRC) لعبة على نطاق واسع للمهام الكشف عن وجوه

انخفض معدل الخطأ علامة صورة من 28.5 في عام 2010 إلى 2.5.

Q & الرؤية

الاصطناعي أداء نظام الاستخبارات على الانتهاء من الإجابة على الأسئلة المفتوحة حول صورة هذه المهمة. اعتبارا من أغسطس 2017، وأفضل دقة نظام AI أقل من 70، في حين أن مستوى الإنسان من نحو 85.

فهم 2. اللغة الطبيعية

تحليل الكلمات

الاصطناعي أداء جهاز المخابرات في تحديد بناء الجملة الجملة.

الاصطناعي أداء جهاز المخابرات في مهام الترجمة الألمانية الإنجليزية و.

نظام الذكاء الاصطناعي للعثور على الإجابة على سؤال معين مهمة أداء من وثيقة، وقد تم الحصول على أقرب إلى البشر.

التعرف على الكلام

يعترف نظام الذكاء الاصطناعي الأداء والتسجيل الصوتي، 2016 وصلت إلى المستوى الإنساني.

نظرية

يشير الآلي نظرية يبرهن على متوسط مجموعة كبيرة من الأسئلة لإثبات النظريات سهولة المناولة. يستخدم "التتبع" لقياس جزء من المشكلة في الأكثر تقدما الآلي نظرية المبرهن يمكن حلها.

SAT حل

SAT يحلون متوسط الأداء التنافسي في تطبيق هذه الصناعة.

إجراء آخر: مؤشر قوة AI

عن طريق التحقق من العلاقة بين الاتجاهات، يمكننا اكتساب المعرفة إضافية من الجزء الأمامي من القياس المعياري. ويتم تحليل المحتوى التالي من هذه البرامج جزءا كيف جمعت مؤشر AI البيانات واستخدامها لتعزيز تطوير إعادة تعريف منظمة العفو الدولية والمعايير الأصلية بأكملها.

كما هو موضح في دراسة الحالة، نقوم بدراسة الاتجاه صناعة الأكاديمية و، لاستكشاف طاقاتهم الحركية. وعلاوة على ذلك، فإننا سوف تكون مجتمعة هذه المعايير في مؤشر AI ديناميكية.

الأكاديمية في صناعة ديناميكية

من أجل استكشاف العلاقة بين الأوساط الأكاديمية والأنشطة ذات الصلة AI-الصناعة، ونحن أول اختار قدر التمثيلي للمحتوى من المقطع السابق. ومن الجدير بالذكر أن نحن التحقيق في الوضع AI نشرت الصحف، جنبا إلى جنب تسجيل الدخول على مستوى منظمة العفو الدولية وML دورات في جامعة ستانفورد، VC الاستثمار لمنظمة العفو الدولية ذات الصلة المبتدئة. لا يمكن مقارنة هذه البيانات مقاييس مباشرة: نشرت ورقة، وتسجيل الطلاب، وحجم الاستثمار. من أجل تحليل العلاقة بين هذه الاتجاهات، ونحن سوف يرجع تاريخه إلى عام 2000، والذي يسمح لنا لقياس مدى حدثت تغييرات في المعايير مع مرور الوقت.

تشير البيانات إلى أن، في البداية، والأنشطة الأكاديمية (أوراق نشرت والتسجيل) تدفع تقدما مطردا. بعد عام 2010، بدأ المستثمرون لاحظت هذا الاتجاه، والتي أصبحت عاملا رئيسيا في زيادة كبيرة في عام 2013، والمستثمرين النشاط العام. لا يزال في وقت لاحق، والأوساط الأكاديمية قبض تدريجيا مع ازدهار هذه الصناعة.

مؤشر قوة AI

مؤشر AI قوة (مؤشر التذبذب AI) يجمع قدرا من الأكاديمية والصناعة (نتائج البحوث المنشورة، والالتحاق والاستثمار VC) لتحديد مجال AI. لحساب مؤشر حيوية AI، نواصل نشر وبلغ متوسط عدد، والالتحاق، ونتائج البحوث الاستثمار القياسية.

يصل إلى مستوى الأداء البشري AI، معلما

وبطبيعة الحال، فإننا سوف مقارنة بنفس المهمة على أنظمة منظمة العفو الدولية والأداء البشري. من الواضح، في بعض المهام، فإن الكمبيوتر هو أفضل بكثير من البشر، على سبيل المثال، والآلات الحاسبة الصغيرة في 1970s يمكن إكمال أفضل العمليات الحسابية من البشر. ومع ذلك، وأنظمة منظمة العفو الدولية في عمليات مثل الإجابة على الأسئلة، حتى أكثر صعوبة عندما مهمة أكثر عمومية لممارسة اللعبة والتشخيص الطبي.

وعادة ما تجرى مهمة نظام AI في سياق ضيق جدا، بحيث يمكن تحقيق تقدم بشأن قضية معينة أو التطبيق. على الرغم من أن الجهاز قد يحمل الأداء المتفوق على مهمة محددة، ولكن إذا كانت المهمة يتغير قليلا، وأداء النظام قد تقلص إلى حد كبير. على سبيل المثال، يمكن للمرء قراءة الحروف الصينية الناس يمكن أن نفهم حرية الشعب الصينى من الكلام، لفهم الثقافة الصينية، أو خالية من العوائق وجبة في مطعم صيني. في المقابل، كل من هذه المهام تتطلب نظام AI مختلفة لإكمال.

وعلى الرغم من البشر وأنظمة منظمة العفو الدولية المقارنة ليس بالأمر السهل، ولكن قائمة أولئك الذين يدعون أن الكمبيوتر قد بلغ أو تجاوز أداء الإنجاز البشري هو مثيرة جدا للاهتمام. ومع ذلك، تجدر الإشارة إلى أن هذه الإنجازات لم يحدد هذه الأنظمة لديها القدرة على تعزيزها. ونلاحظ أيضا أن القائمة التالية تحتوي على العديد من الإنجازات في اللعبة. اللعبة عبارة عن بيئة تجريبية بسيطة نسبيا والتي تسيطر عليها، وغالبا ما يستخدم في أبحاث الذكاء الاصطناعى.

معلم

ريفيرسي

في 1980s، وقد وضعت كاي فو لي وسانجوي ماهاجان على BILL نظام الذكاء الاصطناعي، وهذا هو مسرحية "ريفيرسي" (عطيل) لعبة النظرية الافتراضية نظام التعلم. في عام 1989 استغرق هذا النظام بطل وطني، و56-8 للتغلب على لاعب أمريكي أعلى مرتبة-براين روز. في عام 1997، دعا برنامج ريفيرسي Logistello لحساب 6-0 الانتصار على لاعب بطل الشطرنج ذلك الحين.

لعبة الداما

في عام 1952، صممت آرثر صموئيل سلسلة من البرامج للعب لعبة الداما والشطرنج والتحسينات جعل من خلال النفس. ومع ذلك، حتى عام 1995، وفاز برنامج لعبة الداما من طراز شينوك لم يظهر بطل العالم البشري.

شطرنج

بعض علماء الكمبيوتر 50 عاما من القرن الماضي وتوقع أنه بحلول عام 1967، التغلب على الكمبيوتر بطل الشطرنج الإنسان. لم يكن حتى عام 1997، آي بي إم "ديب بلو" هزم النظام ثم كان بطل الشطرنج غاري كاسباروف. اليوم، برامج الشطرنج يعمل على الهواتف الذكية يمكن أن تظهر في مستوى الماجستير.

خطر!

في عام 2011، ونظام الكمبيوتر واتسون IBM في البرنامج التلفزيوني الشهير "خطر!" للمشاركة في التحدي، والفوز بطل العالم السابق براد روتر وكين جينينغز.

ألعاب أتاري

بحلول عام 2015، قام فريق من نظام التعلم استخدام التعزيز جوجل DeepMind لتعلم كيفية لعب 49 مباراة أتاري. في معظم مباريات هذا النظام لتحقيق الأداء على مستوى البشرية (مثل لعبة اندلاع أركانويد، على الرغم من أن البعض لا يزال لا يمكن أن تصل إلى مستوى الإنسان (على سبيل المثال، الانتقام مونتيزوما).

الكشف عن وجوه ImageNet

انخفض عام 2016، ImageNet نسبة الخطأ مهمة الشرح التلقائي من 28 في المائة في عام 2010 إلى أقل من 3. الأداء البشري هو حول نسبة الخطأ 5 في المئة.

العودة

مارس 2016، وفاز فريق Google DeepMind النظام المتقدمة بطل AlphaGo العودة لي سي دول. DeepMind صدر في وقت لاحق AlphaGo ماستر، مارس 2017 هزم مرتبة أعلى كه جي. أكتوبر 2017، DeepMind نشرت في ورقة الطبيعة يقدم نسخة جديدة من AlphaGo --AlphaGo صفر آخر، 100-0 تغلب عليه في النظام AlphaGo الأصلي.

تصنيف سرطان الجلد

في عام 2017 مقالا في ورقة الطبيعة، ESTEVA آخرون صف نظام AI، التشخيص على مجموعة البيانات السريرية للنظام في الصورة 129450 يحتوي على 2032 أنواع من الأمراض المختلفة التي تتكون من التدريب، والباحثين نظام AI مع 21 تتم مقارنة نتائج الامراض الجلدية قليلا، وجدوا نظام AI البشري لتحقيق كبيرا مستوى الامراض الجلدية سرطان الجلد في مهمة تصنيف.

التعرف على الكلام لوحة مفاتيح

في عام 2017، حققت مايكروسوفت وشركة آي بي إم "أي ما يعادل البشري" معدل خطأ كلمة التعرف على الكلام في التعرف على الكلام لوحة التبديل المعيار.

لعبة البوكر

يناير 2017، ودعا نظام AI Libratus من جامعة كارنيجي ميلون في معدل شاملة 120000 أدوار البطولة عبة لا حدود هولدم هزم أربعة لاعبين أعلى البشرية. في فبراير 2017، دعا DeepStack من جامعة ألبرتا أنظمة و11 لاعبا البطولة المهنية أكثر من 3000 أدوار، والفوز 10/11.

باك مان

Maluuba هو شراء مايكروسوفت لفريق التعلم العميق، وأنشأوا نظاما منظمة العفو الدولية أن تعلم العزف باك مان على أتاري لعبة 2600 لعب في أعلى درجة من 999900.

نص التقرير: الشبكي: //aiindex.org/2017-report.pdf