2018年机器翻译和医学检测再创佳绩 欧盟、美国和中国化身AI行业摇篮

2018年的AI发展远还没有到《复仇者联盟》和《海王》这种科幻大片的水平，但是也在社会关注中不断取得进展，特别是机器翻译和医学检测领域。同时AI领域浮现了全球三大主要玩家：欧盟、美国和中国，三个地区今年在专利领域、论文发表数量、AI企业数目甚至AI企业应用都取得发展，水平差距不大。

AI进展

《2018年人工智能指数年度报告》的指导委员会包括斯坦福大学的Yoav Shoham和麻省理工学院的Erik Brynjolfsson等知名人工智能学者，该报告指出AI在所有跟踪的指标方面都取得了进展。

一些指标包括从已发表的论文和会议出席的数量，到公司收益和议会听证会的提及次数，用来衡量一个国家或地区当年的AI进展。

而其他指标也反映今年的实施情况改善。AI在图像检测方面变得更准确、更快。AI在解析句子的语法结构、回答多项选择题和翻译方面也得到了改进。这种进步也表明AI越来越接近人类。

在翻译方面，双语评估替代（Bilingual Evaluation Understudy）来评比翻译精确度。它将机器翻译的句子跟人类专家所提供的句子进行比较，而今年英语翻成德语新闻文章的机器翻译几乎达到人类翻译的一半。

今年，微软大肆宣传其人工智能可以在中文翻译成英文时达到跟人类一样的水平。但是，该报告却指出中文翻译得分远低于德语翻译得分，而与人类评估者吻合的得分在50％到70％之间。

机器翻译算法仍然会产生大量不通顺句子，在一定方式下对人类来说非常有用，可以对语义和语境有一定的了解。

翻译水平不断接近人类译员

机器翻译英语和德语新闻文章的平均双语评估替代分数

得分整体趋势是越来越高，从2008年的16.8%升到2016年的37.4%，2017年忽然下降到31.7%，但是2018年再次创新高，达到48.4%。

在一些医学领域，改进的图像识别功能已经运行地很顺利。例如，谷歌开发了一种对前列腺癌进行分级的系统，效果比美国病理学家更准确，而且斯坦福大学的团队在皮肤癌方面也取得了类似的成功。

AI在拥有大量数据并且数据精确的情况下，可以帮助人们做出更好的决策，不过用偏见数据集或有意欺骗数据来做实验时，AI仍会经常混乱。人类不太容易错误识别目标，并且能够更好地纠正它们的偏见。

数据挖掘和问答技巧可以使AI有时几乎跟人类一样。今年，IBM展示了Project Debater的当前版本，该工具试图像人一样讨论比赛规则。

这个练习看起来令人印象深刻，机器瞬间收集和组织信息，并且组成语法正确的句子，在几乎正确的时间插入预先设定的话。但现场的人工智能专家发现，AI往往只是为了回应争论而重复观点。

虽然拥有一台具有超人分析数据能力的机器，来参与头脑风暴的想法很好，但是苏格兰邓迪大学专家Chris Reed写道：“我们肯定不会看到人工智能系统跟人类同行辩论，今天的人工智能技术还远远达不到这样的水平。”

一切技术进步现在经常会过早得到过多关注，而人工智能也是这样。在过去的几年中，一些人工智能学者抱怨AI炒作可能会阻碍技术进步，因为如果效果不如预期人们会失望。

AI主要地区

然而，事实是对人工智能的关注变得更持久，投入的资金和人才资源也很庞大。现在，全球主要的三大AI领域玩家已经出现——美国、欧盟和中国。

到目前为止，美国、欧盟和中国都有自己的优势。《人工智能指数报告》中的数据显示美国在专利领域领先；中国也同样在学术界领先，主要人工智能会议上提交的论文和所接受的论文数量名列前茅。

但是欧盟的人工智能论文数量最多（占总数的28％、中国为25％、美国为17％）。欧盟委员会联合研究中心本月发布的一份报告称，目前四分之一的人工智能实体（全球约35,000家）在欧盟，而美国占28％、中国占23％。

麦肯锡公司表示，在人工智能商业应用方面，尤其是在过程自动化，欧盟可以跟另外两个竞争对手相匹敌。

AI公司采用率

公司在至少一个业务职能部门中使用AI的百分比

如上图所示，包括中国在内的发展中国家企业在“人机对话”（23.0%）、“计算机视觉”（26.0%）、“自然语言文本理解”（20.0%）、“自然语言生成”（14.0%）、“自动化驾驶”（12.0%）和“物理机器人”（17.0%）中的6项领先；而北美企业在“机器学习”（23.0%）和“自然语言会话理解”（16.0%）中的2项领先；而欧洲企业在“过程自动化”（27%）和“物理机器人”（17.0%）2项中领先。

对于欧洲的高管来说，研究结果可能会让他们感到意外，特别是经常讨论欧盟AI发展落户的德国人和法国人。本月初，德国经济部长彼得·阿尔特迈尔（Peter Altmaier）与Airbus（空中客车公司）合作，支持泛欧国家支持的公司参与人工智能竞争。

欧洲并不需要大规模的国家干预来发展。但是，欧盟以及美国和中国的政府都将在未来几年向人工智能注入更多资源，并且随着监管和资本的流入，这三个主要的AI玩家可能会形成不同的发展模式。

联合研究中心的报告列出了三个衡量方法：“人工智能盈利”、“人工智能控制”和“人工智能社会”，三个原则就是“以人为本、以道德和安全为主的发展道路”。

2018年的AI技术获得了一些进步，而且还浮现了三个主要的玩家。资本充足、国家层面的重视，AI未来的发展也非常令人期待。