4、人工智能的现状、风险与未来展望

人工智能的现状、风险与未来展望

人工智能的现状

近年来，人工智能在多个领域取得了显著的成功，如物体识别、机器翻译、医学诊断和游戏等。以AlphaGo为例，它使用深度网络来表示评估函数，从而战胜了顶尖的人类围棋选手。这些成功引发了学生、企业、投资者、政府、媒体和公众对人工智能的浓厚兴趣，每周都有新的人工智能应用接近或超越人类表现的新闻报道。

深度学习严重依赖强大的硬件支持。普通计算机CPU每秒可进行$10^9$到$10^{10}$次操作，而运行在专用硬件（如GPU、TPU或FPGA）上的深度学习算法每秒可能消耗$10^{14}$到$10^{17}$次操作，主要以高度并行化的矩阵和向量运算形式进行。此外，深度学习还依赖大量的训练数据和一些算法技巧。

斯坦福大学的AI100项目召集专家小组对人工智能的现状进行评估，并发布相关报告。以下是2018年和2019年报告的一些亮点：
|类别|详情|
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|出版物|2010 - 2019年，人工智能论文数量增长了20倍，达到每年约20,000篇。最受欢迎的类别是机器学习，计算机视觉和自然语言处理紧随其后。|
|舆论情绪|约70%的人工智能新闻文章持中立态度，但积极文章的比例从2016年的12%增加到2018年的30%。最常见的问题是伦理问题，如数据隐私和算法偏见。|
|学生情况|从2010年起，美国的课程注册人数增长了5倍，国际上增长了16倍。人工智能是计算机科学中最受欢迎的专业。|
|多样性|全球人工智能教授中约80%为男性，20%为女性。博士学生和行业招聘情况类似。|
|会议参与度|自2012年以来，NeurIPS会议的参会人数增长了800%，达到13,