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　　摘要：

　　我們正在進(jìn)行一場(chǎng)比賽，但是我們不知道如何到達(dá)終點(diǎn)，或者我們要走多遠(yuǎn)。我們從周圍風(fēng)景判斷我們已經(jīng)跑了多遠(yuǎn)。

　　何時(shí)能達(dá)到真正的人工智能時(shí)代?這可能是未來學(xué)家、AI 專家和對(duì)科技有著強(qiáng)烈興趣的人們都很關(guān)注的一個(gè)問題。人工智能的新進(jìn)展何時(shí)會(huì)發(fā)生是很難預(yù)測(cè)的，達(dá)特矛斯夏季人工智能研究計(jì)劃的科學(xué)家在 1956 年便認(rèn)為 AI 在一系列復(fù)雜的問題處理上，或許兩個(gè)月就足以產(chǎn)生“重大進(jìn)展”。

　　六十年過去了，而這些問題依舊沒有解決?，F(xiàn)在，斯坦福大學(xué)的AI 指數(shù)試圖去測(cè)量人工智能發(fā)生了多大的變化。

　　這個(gè)指數(shù)采用了獨(dú)特的方法并試圖在多個(gè)系統(tǒng)中匯總數(shù)據(jù)。它包括活動(dòng)量的規(guī)模，這些規(guī)模用于衡量風(fēng)險(xiǎn)投資，出席學(xué)術(shù)會(huì)議，發(fā)表的論文等等的活動(dòng)。

　　該指標(biāo)還從熱門的編碼網(wǎng)站Github上獲取數(shù)據(jù)，該網(wǎng)站擁有比世界上任何地方都多的源代碼。他們可以跟蹤人們創(chuàng)建關(guān)于 AI 的軟件數(shù)量，以及對(duì)熱門的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件包(如 Tensorflow 和 Keras)的興趣。該指數(shù)還記錄了不同人提及AI新聞文章時(shí)的情緒：令人驚訝的是，關(guān)于 AI 威脅和就業(yè)危機(jī)，那些被認(rèn)為 “對(duì)未來積極” 的人比 “對(duì)未來消極” 的人多三倍。

　　這一切都可以成為人工智能熱度的一種衡量標(biāo)準(zhǔn)。

　　沒有人會(huì)否認(rèn)，我們正處在一個(gè)人工智能炒作的時(shí)代，但人工智能迅猛增長(zhǎng)的發(fā)展卻充斥著各種 AI 炒作案例以及AI 寒冬的交替出現(xiàn)。因此 AI 指標(biāo)試圖依賴一系列任務(wù)去追蹤算法的進(jìn)度。

　　在其他狹窄的領(lǐng)域，人工智能仍在追趕人類。翻譯算是比較好的了，通常你可以通過翻譯得到正在說的內(nèi)容的要點(diǎn)，但是在翻譯準(zhǔn)確性方面，還遠(yuǎn)低于 BLEU 指標(biāo)。

　　我們可以注意到算法在先前為人類服務(wù)的任務(wù)上的特殊性能- 例如，指標(biāo)引用了一篇Nature論文，顯示AI現(xiàn)在可以比皮膚科醫(yī)生更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)皮膚癌。

　　未來幾年，人工智能的進(jìn)展更有可能類似于逐漸上升的潮汐，因?yàn)樵絹碓蕉嗟娜蝿?wù)可以轉(zhuǎn)化為算法，由軟件完成，而不是突然的智能爆炸或一般智力突破的海嘯。也許可以通過測(cè)量人工智能系統(tǒng)的能力來學(xué)習(xí)和適應(yīng)基于辦公室任務(wù)的人類的工作程序。

　　AI 指數(shù)并沒有試圖給出一般智能的進(jìn)展表，因?yàn)檫@仍然是一個(gè)模糊的概念。

　　牛津大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系主任邁克爾·伍德里奇(Michael Woodridge)指出：“報(bào)告中沒有記錄一般人工智能的主要原因是，我和其他人都不知道如何衡量進(jìn)展。”他擔(dān)心另一個(gè)人工智能的寒冬，并對(duì)外宣布“江湖騙子和油嘴滑舌的推銷員”夸大了已經(jīng)取得的進(jìn)展。

　　當(dāng)然，你不需要一般的智能來影響社會(huì)，算法已經(jīng)在改變我們的生活和我們周圍的世界。畢竟，亞馬遜，谷歌和 Facebook 為什么值錢?專家們一致認(rèn)為這需要衡量人工智能益處的指數(shù)、人類與AI之間的互動(dòng)，以及我們將價(jià)值，道德和監(jiān)督編入這些系統(tǒng)的能力。

　　哈佛大學(xué)的 Barbra Grosz 認(rèn)為，“通過對(duì)人們生活的影響來確定人工智能系統(tǒng)是否成功是很重要的。”

　　對(duì)于那些關(guān)心人工智能就業(yè)啟示的人來說，跟蹤在被認(rèn)為最脆弱的領(lǐng)域(比如，自動(dòng)駕駛汽車取代的士司機(jī))使用人工智能將是一個(gè)好主意。應(yīng)該衡量社會(huì)適應(yīng)人工智能趨勢(shì)的靈活性;我們是否為人們提供足夠的教育機(jī)會(huì)來再培訓(xùn)?教他們?nèi)绾闻c算法一起工作，把它們當(dāng)作工具而不是替代品來對(duì)待?專家們還指出，這些數(shù)據(jù)是以美國(guó)為中心的。

　　我們正在進(jìn)行一場(chǎng)比賽，但是我們不知道如何到達(dá)終點(diǎn)，或者我們要走多遠(yuǎn)。我們從周圍風(fēng)景判斷我們已經(jīng)跑了多遠(yuǎn)。出于這個(gè)原因，從定義 AI 進(jìn)展開始，衡量 AI 進(jìn)展便是一個(gè)艱巨的任務(wù)，但 AI 指數(shù)作為相關(guān)信息的年度收集是一個(gè)不錯(cuò)的開始。