以下為報告值得關(guān)注的重要內(nèi)容：
—自然語言處理基準GLUE以及AI2推理挑戰(zhàn)等方面的保持快速進展，可以回答小學(xué)生水平的多項選擇題。
—中國已發(fā)表論文數(shù)量有所增加，與政府有關(guān)的作者發(fā)布的論文相比2017年增長400%，企業(yè)AI論文增長73%;相比之下，美國的已發(fā)表AI論文增長主要來自諸如谷歌、Nvidia和微軟等科技巨頭。
報告中指出，研究論文發(fā)布數(shù)量之最為歐洲，其次是中國。根據(jù)本周發(fā)布的Elsevier報道，在未來不到五年時間內(nèi)，中國發(fā)布的論文數(shù)量將領(lǐng)先全球。
—人工智能是一個全球產(chǎn)業(yè)，斯高帕斯數(shù)據(jù)庫中的83%的已發(fā)布論文來自美國之外。
—年度AI大會NeurlPS、ICML以及CVPR等各自與會者達數(shù)千名。
—在AI有關(guān)的專利方面，美國繼續(xù)領(lǐng)先;AI創(chuàng)業(yè)公司融資增長了450%，相比之下，其他領(lǐng)域的融資增長為200%。
—目前，一半以上的人工智能成員伙伴關(guān)系為非營利組織，如ACLU和聯(lián)合國開發(fā)計劃署等。
—TensorFlow仍然是最受歡迎的機器學(xué)習(xí)框架。
隨著越來越多公司希望應(yīng)用人工智能，各大上市公司在電話財報會議中提及AI和機器學(xué)習(xí)的次數(shù)也在上升。這一指標反應(yīng)了企業(yè)改變他們談?wù)撊斯ぶ悄艿姆绞?。根?jù)本周的Tata Consulting發(fā)布的報告，46%的機構(gòu)已經(jīng)開始應(yīng)用某種形式的人工智能，但應(yīng)用并不等同于成功應(yīng)用，并且智能公司也不只是討論AI，他們也在尋求各種方式以在企業(yè)內(nèi)部成功部署AI。
雖然目前仍有公司借AI大吹大擂，但如今空口承諾已不再行之有效。前百度AI首席科學(xué)家兼Google Brain聯(lián)合創(chuàng)始人吳恩達近來表示，圍繞AGI和殺手機器人等的非理性AI炒作不再似以往那樣普遍，這一點令人欣慰。理解AI的可為和不可為，有助于減少大眾對AI的恐懼感。
眼下，或許仍有相當數(shù)量的自稱為人工智能公司的創(chuàng)業(yè)公司和企業(yè)試圖全力以赴證明自己在AI領(lǐng)域的價值。但越來越多地，自稱AI公司已遠遠不夠，實力是關(guān)鍵。公司必須有能力證明人工智能可以為其帶來良性循環(huán)以獲得競爭優(yōu)勢。
最明智的企業(yè)在開發(fā)智能機器系統(tǒng)的同時，亦不忘建立信任、快速轉(zhuǎn)變消費者情緒，并牢記員工多樣化和價值觀多元化等要素。
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