人工智能领域的进步速度是当前计算机和机器人如何看待世界、理解世界并最终在物理领域和虚拟领域执行复杂任务的最激烈争论之一。而这个行业的发展速度，以及达到什么目的，通常不仅仅是通过实际的产品进步和研究里程碑来衡量的，还包括人工智能领导人、未来主义者、学者、经济学家和决策者的预测和担忧。人工智能将改变世界，但如何和何时仍然是悬而未决的问题。
今天，一组专家发表了调查结果，以帮助回答这些问题。这些专家包括哈佛大学、麻省理工学院、斯坦福大学、非营利组织OpenAI和人工智能产业联盟伙伴关系等成员，他们被作为第二个年度人工智能指数的一部分组合在一起。其目标是使用硬数据来衡量该领域的进展，并试图理解这一进展，因为它涉及到棘手的主题，如工作场所自动化和对人工一般智能的总体追求，或者可以让机器完成人类所能完成的任何任务的智能类型。
去年12月发表的第一份报告发现，人工智能的投资和工作以前所未有的速度加速，虽然在某些领域，如有限的游戏和愿景方面取得了非凡的进展，但人工智能仍然远远落后于一般的情报任务，这些任务将导致（比如）超过有限的各种工作的完全自动化。尽管如此，这份报告缺乏作者所称的“全球视角”，第二版以新的、更细粒度的数据和更国际化的范围来回答许多同样的问题。
“没有全球视角，就没有人工智能故事。2017年的报告严重偏向北美活动。这反映了有限数量的全球伙伴关系，而不是内在偏见，”2018年报告的导言读到。“今年，我们开始缩小全球差距。我们认识到，要使本报告真正全面，还有很长的路要走，需要合作和外部参与。
本着全球分析的精神，第二份人工智能指数报告发现，人工智能的商业和研究工作以及资金在地球上几乎所有地方都在爆炸。在欧洲和亚洲有一个特别高的集中度，中国、日本和韩国在AI研究论文出版、大学注册和专利申请方面领先东方国家。事实上，欧洲是最大的人工智能论文出版商，去年占所有人工智能相关出版物的28%。中国仅落后25%，而北美占17%。
当涉及到人工智能活动的类型时，报告发现机器学习和所谓的概率推理-或者让游戏中的人工智能比人类对手更聪明的认知相关性能-在许多已发表的论文中遥遥领先。
然而，不远处是计算机视觉方面的工作，这是AI的基础学科，有助于开发自动驾驶汽车和功率增强现实和对象识别，以及神经网络，就像机器学习一样，在训练这些算法以随着时间的推移而改进方面起着重要作用。不那么重要的是，至少在目前，是像自然语言处理这样的领域，这是让你的聪明的演讲者理解你所说的和以实物回应的，以及一般的计划和决策，这是机器人所需要的，当自动化机器不可避免地成为日常生活中更完整的方面时。
报告中一个迷人的因素是这些类别的研究是如何按全球区域划分的。中国非常注重农业科学、工程和技术，而欧洲和北美更注重人文科学和医疗卫生科学，尽管欧洲的研究方法总体上更加全面。
报告中的其他一些有趣的信息包括美国人工智能研究论文，尽管数量较少，但在引文上超过了中国和欧洲。与政府相关的组织和研究机构在中国和欧洲的论文数量也远远超过企业或医疗领域，而美国的人工智能研究工作主要由企业努力主导，鉴于苹果、亚马逊、谷歌、Face book和微软在这一领域的巨大投资，这是有道理的。
就性能而言，人工智能继续飞涨，特别是在计算机视觉等领域。通过测量广泛使用的图像训练数据库Image Net的基准性能，该报告发现，在短短18个月内，用最先进的精度对图片进行分类的模型所需的时间“从大约每小时下降到大约4分钟”。这相当于训练速度的16倍。其他领域，如目标分割，这是允许软件区分图像的背景和它的主题，在短短三年内提高了72%的精度。
对于机器翻译和解析等领域，这是让软件理解句法结构和更容易回答问题的原因，准确性和熟练程度越来越高，但随着算法越来越接近人类对语言的理解，回报也越来越低。
在一个单独的“人类层面的里程碑”部分，报告对游戏和医学诊断等领域2018年的一些重大里程碑进行了细分，这些领域的进展正以惊人的速度加速。其中包括谷歌（Google）拥有的DeepMind在以“夺旗”等客观游戏模式玩经典第一人称射击游戏“Quake”方面的进展，以及针对业余选手和当时在线战斗竞技场游戏Dota2的前专业玩家的里程碑式表演。
所有这些硬数据都是奇妙的，以了解人工智能领域现在的立场，以及它是如何在多年来一直增长，并预计将在未来增长。然而，当涉及到自动化和人工智能在刑事司法、边境巡逻检查、战争等领域的实施方式时，我们仍然停留在模糊的领域，而其他领域的表现并不如正在发挥作用的政府政策那么重要。人工智能只会继续变得更加复杂，但在医院、教育系统、机场和警察部门可靠地使用这种软件之前，在技术和偏见和安全方面都存在一些障碍。
不幸的是，这并没有阻止企业和政府继续在现实世界中部署人工智能。今年，我们发现亚马逊正在向执法部门出售其识别面部识别软件，而谷歌则发现自己在被发现后卷入了争议，它正在为国防部一个名为“Maven项目”的无人机项目贡献计算机视觉专业知识。
谷歌表示，一旦合同到期，它将退出该项目，并且还公布了一套广泛的人工智能伦理原则，其中包括承诺绝不开发人工智能武器监控系统，或为任何违反“广泛接受的国际法和人权原则”的项目做出贡献。但很明显，硅谷的领导人将人工智能视为一个主要商业机会，并将参与人工智能研究军备竞赛的项目和合同作为经济奖励。
在世界其他地方，人工智能正在帮助各国政府开拓监视和执法系统，不断跟踪公民在社会中的活动。据《纽约时报》报道，中国正在使用数百万摄像头和人工智能辅助技术，如面部识别，为其近14亿人口创建世界上最全面的监控系统。这样一个系统有望与国家新的社会信用体系联系起来，对公民进行评分，并根据教育、金融背景和其他指标将社会分层划分为准入和特权层，所有这些都将通过日常数据收集和分析人们的真实世界和在线行为来获得信息。
随着自动化，我们已经认识到大规模失业不会很快出现，更大的担忧是我们作为一个社会是否准备好了工作性质向不太稳定的低收入工作过渡，而没有医疗保险等安全网。
不是每个人都会马上失业的。相反，随着时间的推移，某些工作将被淘汰，而另一些工作则将变得半自动化。有些工作总是需要一个人。工人的命运将取决于某些雇主的约束、劳动法律和法规，以及是否有足够好的制度将人们转变为新的角色或行业。例如，麦肯锡全球研究所（McKinsey Global Institute）去年11月的一份报告发现，到2030年，全球自动化可能会失去8亿个就业机会，但只有大约6%的就业机会面临完全自动化的风险。从只有人的工作转移到人工智能或机器人辅助工作的过程是如何发展起来的，这可能意味着全面危机和历史范式转变之间的区别。
美国智库“全球发展中心”（Center for Global Development）7月发表的一篇论文集中论述了人工智能和机器人自动化对全球劳动力市场的潜在影响。研究人员发现，目前还没有足够的工作来为全面的自动化后果做准备，我们花了太多的时间在狭窄的市场中争论完全自动化的一般伦理和可行性。“盈利能力、劳动法规、工会化和企业社会期望等问题在确定哪些工作实现自动化方面至少与技术约束同样重要，”该文件最后说。
不是所有的一切都是厄运和忧郁。人工智能指数报告背后的一部分哲学是问正确的问题，并确保制定政策的人、公众和人工智能行业的领导人有数据来做出明智的决定。要可靠地衡量人工智能对社会的影响可能还为时过早——这个行业才刚刚起步——但我们要做好准备，了解这一切意味着什么，以及它将如何影响日常生活、工作和公共机构，如医疗保健、教育和执法，也许与研究和产品开发本身一样重要。只有同时投资于这两个领域，我们才能避免制造出让世界变得更糟的技术的风险。
