人工智能人工智能(AI)在过去五年中取得了显著进步，并在全球许多行业和部门取得了重大进展。本月早些时候，斯坦福大学发布了人工智能百年研究(AI100)2021年研究小组报告。

斯坦福新发布的AI100报告是继AI100发布之后的第二份系列报告报告出版于五年前的2016年9月。斯坦福大学计划继续每五年发布一次A1100报告，持续100年或更长时间。

研究人员写道:“人工智能领域在过去五年取得了显著进展，正在对人类、机构和文化产生现实影响。”

2021年的远景和方向AI100报告是由常务委员会成员组成的主席彼得·斯通在得克萨斯大学奥斯汀分校和索尼AI,连同Erik Brynjolfsson,拉斯奥特曼,斯坦福大学和梁珀西文森特Conitzer杜克大学和牛津大学微软研究院的Mary L. Gray，哈佛大学的Barbara Grosz，俄亥俄州立大学的Ayanna Howard，加州州立理工大学的Patrick Lin，麦肯锡公司的James Manyika，多伦多大学的Sheila McIlraith，墨尔本大学的Liz Sonenberg，以及伦敦经济学院和艾伦·图灵研究所的朱迪·瓦克曼。

“在过去的五年里，人工智能领域在几乎所有的标准子领域都取得了重大进展，包括视觉、语音识别和生成、自然语言处理(理解和生成)、图像和视频生成、多智能体系统、规划、决策以及机器人视觉和运动控制的集成，”研究人员写道。“此外，在游戏、医疗诊断、物流系统、自动驾驶、语言翻译和交互式个人辅助等多个领域都出现了突破性应用。”

根据研究人员，进展神经科学自上一份AI100报告以来，机器学习算法从对生物大脑的更好理解中获得灵感，帮助了计算建模的进一步发展。

“在过去的五年里，对人类智能的认识发生了重大转变，主要集中在三个主题上:集体智能，认为智能不仅是个人的财产，也是集体的财产;认知神经科学，研究大脑硬件如何参与心理和社会过程;还有计算模型，现在充满了受机器学习启发的视觉识别、语言处理和其他认知活动模型，”研究作者写道。

至于人工一般智力该研究称，尽管已经取得了重大进展，但“该领域距离生产完全通用的人工智能系统仍有很长的路要走。”

然而，该研究确实指出，在AGI方面已经取得了重要进展。例如，称为变压器的自我监督模型极大地改进了自然语言处理。此外，机器学习正变得更加灵活和适应性强。

该研究的作者写道:“人工智能正在以提高其与人类合作和支持的能力的方式发展，而不是以模仿人类智能的方式。”“对智力的研究已经变成了对人们如何适应和成功的研究，而不仅仅是一个令人印象深刻的信息处理系统是如何工作的。”

深度神经网络学习通用的、可转移的表示，而不是狭窄的、不灵活的点解，其灵活性得到了提高。此外，人工智能还能够通过使用诸如内在动机．

根据这项研究，人工智能正处于一个拐点。基于历史数据进行训练的机器学习算法不仅有可能强化偏见和不平等，还可能放大这种偏见和不平等。研究人员警告称，大规模自动化决策的能力有其缺点，因为“故意的深度造假或不负责任的算法做出关键任务的建议，可能导致人们被误导、歧视，甚至身体上受到伤害。”

该研究指出，政府机构需要应对人工智能带来的挑战。研究人员写道:“除了监管人工智能应用对社会最有影响力的方面，政府还需要向前看，确保创建知情社区。”

研究人员总结道:“虽然人工智能研究传统上是计算机科学家和研究认知过程的研究人员的范围，但很明显，人类探究的所有领域，尤其是社会科学，都需要纳入关于该领域未来的更广泛的对话。”

版权所有©2021 Cami Rosso