人工智能的现状：斯坦福人工智能研究所发布最新的AI指数报告|人工智能研究所

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今天，以人为本的人工智能斯坦福研究所发布了最新版本的AI指数报告，探索了过去一年的机器学习发展情况。

斯坦福HAI研究所成立于2019年初，致力于研究新的人工智能方法，并研究技术对社会的影响。该研究所每年发布一次AI指数报告。

今天发布的最新版研究报告包括350多页，涵盖了许多主题，包括人工智能培训的成本、缓解语言模型偏见的努力以及技术对公共政策的影响等。在每个调查领域，报告指出了过去一年取得的多个值得注意的里程碑。

AI进展和挑战

过去一年中，最先进的神经网络变得更加复杂。斯坦福人工智能研究所指出，谷歌的Minerva大型语言模型就是一个例子。该模型于去年6月首次亮相，拥有5400亿个参数，训练所需的计算能力比OpenAI的GPT-3多了九倍。

人工智能软件日益增长的硬件需求反映在机器学习项目日益上升的成本上。斯坦福人工智能研究所估计，去年发布的另一个谷歌模型PaLM开发成本高达800万美元，是OpenAI于2019年发布的前身GPT-2的160倍。

尽管人工智能模型可以执行比几年前更多的任务，但它们仍然存在一些限制。这些限制涵盖了几个不同的领域。

在今天的报告中，斯坦福人工智能研究所强调了一份2022年的研究论文，发现先进的语言模型在一些推理任务上表现不佳。需要规划的任务对神经网络来说通常特别具有挑战性。去年，研究人员还发现了许多大型语言模型和针对图像生成优化的神经网络存在人工智能偏见的情况。

研究人员为解决这些问题而做出的努力在2022年得到了突显。在今天的报告中，斯坦福人工智能研究所强调了一种名为“指令调整”的新型模型训练技术，这种技术表现出了缓解人工智能偏见的潜力。这项技术由谷歌于2021年末引入，它涉及重新表述人工智能提示，使其更易于神经网络理解。

新的使用案例

去年，研究人员不仅开发了更强大的人工智能模型，还发现了技术的新应用。其中一些应用导致了科学上的发现。

2022年10月，谷歌的DeepMind机器学习部门详细介绍了一种名为AlphaTensor的新AI系统。DeepMind研究人员使用该系统开发了一种更高效的矩阵乘法运算方法。矩阵乘法是机器学习模型在将数据转化为决策的过程中广泛使用的一种数学计算方法。

去年，科学家还在多个领域应用人工智能来支持研究，Stanford HAI指出。一个项目证明了AI可以用于发现新的抗体。另一个项目，也由谷歌的DeepMind领导，导致了开发出一种可以控制核聚变反应堆等离子体的神经网络。

AI对社会的影响

Stanford HAI的新报告还将多个章节专门用来讨论人工智能对社会的影响。尽管大型语言模型仅在最近几个月进入公众意识，但AI已经在多个领域产生了影响。

2021年，美国议员提出的与AI相关的法案中仅有2%获得通过。去年，这个数字增长到了10%。与此同时，在州一级，35%的所有AI相关法案在2022年获得通过。

机器学习的影响还在教育领域产生。根据Stanford HAI的研究，截至2021年，已有11个国家正式认可并实施了K-12的人工智能课程。与此同时，美国大学新毕业的计算机科学博士中，专攻人工智能的人数在2010年至2021年间增长了近一倍，达到19.1%。

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