2023年3月,美国斯坦福大学发布权威《2023人工智能指数》报告384页。该报告引用了大量的数据图表可视化阐述人工智能在多个领域的研究。情报分析师小编认为本报告极具研究价值,尤其在AI急速发展的时代。
最新2023年的报告引入了比以往任何版本都多的原始数据,包括关于人工智能舆论的新章节,更彻底的技术性能章节,关于大型语言和多模态模型的原始分析,全球人工智能立法记录的详细趋势,人工智能系统对环境影响的研究等等。
人工智能指数报告跟踪、整理、提取和可视化与人工智能相关的数据。我们的使命是提供公正的、经过严格审查的、来源广泛的数据,以便决策者、研究人员、管理人员,记者和公众对复杂的人工智能领域有了更深入细致的了解。该报告旨在成为世界上最可信和最权威的人工智能数据和见解来源。
该报告从8个方面阐述了人工智能在该领域的作用研究,如人工智能的研究与发展、技术性能、技术伦理,人工智能经济、教育领域、政策与治理、人工智能带来的公众舆论等等。
报告中指出从2010年-2021年,尽管AI论文跨国合作的步伐已经放缓,但是自2010年以来,美国和中国的人工智能研究合作数量增加了大约4倍,比中国和英国合作总数多2.5倍。
然而,从2020年-2021年,中美合作的总数仅增长了2.1%,是自2010年以来的最小同比增长率。此外,人工智能论文的总数自2010年以来翻了一番以上。从2010年的20万篇增长到2021年的近50万篇(49601)。
就AI论文发表的类型来看, 2021 年,所有已发表的AI论文中有60%是期刊文章,17%是会议论文,13%来自存储库。
虽然在过去12年中期刊和储存库论文分别增长了3倍和26.6倍,但会议论文的数量自2019年以来有所下降。模式识别、机器学习和计算机视觉依旧是人工智能领域研究的热门话题。中国在期刊、会议和储存库论文总量方面依旧处于领先地位。
美国在人工智能会议和储存库引用方面仍然领先,但这些领先优势正被慢慢削弱。尽管如此,世界上大多数的大型语言模型和多模态模型(2022年54%)是由美国机构产生的。
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