人工智能给我们带来了什么——便利与机遇并存

　　如今人工智能技术的成本越来越低，其在实际应用中表现得越来越好，也越来越普及，但人们始终存在对于伦理和监管的担忧。美国斯坦福大学人工智能研究所(Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence)在今年发布了一份全面的报告，分析了这一不断发展的领域的来龙去脉，一下从不同方面逐一分解：

人工智能出现在各种出版物中

　　仅这一主题的出版物数量说明，它们在过去10年翻了一番，从2010年的162444篇增加到2021年的334497篇。研究人员和其他人发表的最受欢迎的人工智能类别是模式识别、机器学习和算法。

　　此外，2021年与人工智能创新相关的专利申请数量是2015年的30倍。其中大多数申请的专利来自于我国。

　　从2015年到2021年，GitHub上参与开源AI软件库的用户数量也有所增加。这些软件库储存了用于应用程序和产品的计算机代码集合。TensorFlow仍然是最受欢迎的，其次是OpenCV, Keras和PyTorch (Meta AI)。

分析图像与理解语音

　　具体来说，在AI可以执行的各种任务中，去年，研究界把重点放在了将AI应用到计算机视觉上。计算机视觉是一个子领域，教会机器理解图像和视频，以便擅长图像分类、识别物体、绘制人体关节的位置和运动，以及检测人脸(带和不带口罩)。

　　对于图像分类，最流行的是用于训练AI模型的数据库是ImageNet。一些研究人员在将他们的模型暴露于ImageNet之前，对附加的数据集进行了预先训练。但模型仍然会出错，平均10张图片中就有1张识别错误，这其中表现最好的模型来自谷歌大脑团队。为了解决这一问题，研究人员一直在研究基于faceforesics ++等数据集的深度虚假检测算法。此外除了识别图像和面孔，人工智能还可以生成与真实图像几乎无法区分的虚假图像。

　　自20世纪50年代以来，自然语言处理一直是一个被积极探索的分支领域，它在语言理解、总结、推断合理结果、识别情感上下文、语音识别和转录以及翻译等方面取得了缓慢的进展。在基本的阅读理解方面，人工智能可以比人类做得更好，但当语言任务变得更复杂时，比如当需要解释上下文线索时，人类仍具有优势。

大型科技与人工智能

　　百度、亚马逊、Netflix、Spotify和YouTube等科技公司一直在改进用于推荐系统的人工智能。人工智能在强化学习中的作用也是如此，强化学习使它能够在国际象棋和围棋等虚拟游戏中做出反应并表现出色。强化学习还可以用于教自动驾驶汽车完成变道等任务，或帮助数据模型预测未来事件。

　　随着人工智能似乎在我们想让它做的事情方面变得越来越好，训练它的成本也在逐步下降，自2018年以来下降了60%以上。譬如，一个在2018年需要6分钟训练的系统现在只需要13秒多一点。考虑到硬件成本，在2021年，训练一个图像分类系统只需不到35元人民币，而在2017年，这一成本将超过7000元人民币。

更多的投资和工作机会

　　更多的行业对于AI的应用意味着对AI教育和工作的更多需求。据外媒报道2021年，美国加州、德克萨斯州、纽约州和弗吉尼亚州对人工智能相关职业的需求最高。而在我国目前机器学习、自然语言处理、计算机视觉、实用技能岗、智能语音等方向的企业需求量是比较高的，同时也是目前求职人才的岗位意向度比较高的，受产业发展和技术实现水平影响，投身这样方向也是市场上迫切需求的人才。

　　人工智能领域的私人投资处于历史高点，据外媒报道2021年达到935亿美元(是2020年的两倍)。根据这份报告，在2021年，擅长“数据管理、处理和云”的人工智能公司获得了最多的资金，其次是致力于“医疗和保健”和金融科技(简称金融科技)的公司。