Der Stanford 2023 AI Index Report ist da! China dominiert die Top-KI-Konferenzen, wobei die Chinesische Akademie der Wissenschaften in Bezug auf veröffentlichte Beiträge weltweit an erster Stelle steht

Heute hat Stanford den AI Index Report 2023 veröffentlicht.

Es ist erwähnenswert, dass der Stanford AI Index-Bericht die zehn Institutionen der Welt hinsichtlich des „Publikationsvolumens von KI-Papieren“ auflistet, neun davon kommen alle aus China und haben alle das MIT eingeholt .

Das sind: Chinesische Akademie der Wissenschaften, Tsinghua-Universität, Universität der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, Shanghai Jiao Tong Universität, Zhejiang-Universität, Harbin Institute of Technology, Beihang University, University of Electronic Science and Technology of China, Peking University, und MIT.

Der diesjährige Bericht ist hauptsächlich in acht Hauptabschnitte unterteilt: Forschung und Entwicklung, Technologieleistung, Ethik der künstlichen Intelligenz, Wirtschaft, Bildung, Politik und Governance, Vielfalt und öffentliche Ansichten.

Der folgende Inhalt extrahiert einige wichtige Punkte des Berichts.

Die beiden Länder stehen bei der Papierzusammenarbeit weltweit an erster Stelle

Obwohl sich das Tempo der grenzüberschreitenden Zusammenarbeit bei KI-Papieren von 2010 bis 2021 verlangsamt hat, ist die Zahl der Forschungskooperationen im Bereich der künstlichen Intelligenz zwischen den Vereinigten Staaten und China gestiegen hat sich um etwa das Vierfache erhöht, 2,5-mal mehr als die gesamte Zusammenarbeit zwischen China und Großbritannien.

Von 2020 bis 2021 stieg die Gesamtzahl der Kooperationen zwischen den beiden Ländern jedoch nur um 2,1 %, was die geringste jährliche Wachstumsrate seit 2010 darstellt.

Darüber hinaus hat sich die Gesamtzahl der AI-Papiere seit 2010 mehr als verdoppelt. Sie ist von 200.000 Artikeln im Jahr 2010 auf fast 500.000 Artikel im Jahr 2021 (49.601) gestiegen.

In Bezug auf die Art der veröffentlichten KI-Artikel waren im Jahr 2021 60 % aller veröffentlichten KI-Artikel Zeitschriftenartikel, 17 % Konferenzbeiträge und 13 % stammten aus Repositorien.

Während die Zahl der Zeitschriften- und Repository-Artikel in den letzten 12 Jahren um das Dreifache bzw. 26,6-fache zugenommen hat, ist die Zahl der Konferenzbeiträge seit 2019 zurückgegangen.

Mustererkennung, maschinelles Lernen und Computer Vision sind nach wie vor heiße Themen im Bereich der künstlichen Intelligenz.

China ist immer noch führend, wenn es um die Gesamtzahl der Beiträge in Zeitschriften, Konferenzen und Repositorien geht.

Die Vereinigten Staaten sind immer noch führend bei der Zitierung von KI-Konferenzen und Repositorys, aber diese Spitzen gehen langsam zurück. Dennoch wird die Mehrheit der weltweit großen Sprachmodelle und multimodalen Modelle (54 % im Jahr 2022) von US-amerikanischen Institutionen erstellt.

China dominiert die Top-KI-Konferenzen, aber die Zahl der Zitate ist geringer als die der Vereinigten Staaten

China hat seine führende Position bei der Veröffentlichung von KI-Zeitschriftenbeiträgen stets behauptet, mit 39,8 % im Jahr 2021. gefolgt von der Europäischen Union und dem Vereinigten Königreich (15,1 %), dann sind da noch die Vereinigten Staaten (10,0 %).

Seit 2010 ist der Anteil der Zitate chinesischer Zeitschriftenartikel über künstliche Intelligenz schrittweise gestiegen, während in der EU, im Vereinigten Königreich und in den Vereinigten Staaten allesamt zurückgegangen ist. Auf China, die Europäische Union, das Vereinigte Königreich und die Vereinigten Staaten entfallen 65,7 % aller weltweiten Zitate.

Wie sieht es also mit dem Veröffentlichungsstatus von Beiträgen auf den weltweit führenden Konferenzen aus?

Im Jahr 2021 hatte China mit 26,15 % den größten Anteil der auf globalen KI-Konferenzen veröffentlichten Beiträge, gefolgt von der Europäischen Union und dem Vereinigten Königreich mit 20,29 %, und die Vereinigten Staaten belegten mit 17,23 % den dritten Platz.

Gemessen an der Anzahl der Zitate der wichtigsten Konferenzbeiträge ist die Anzahl der Zitate im Vergleich zu den Vereinigten Staaten geringer, obwohl China sehr produktiv ist. Die Zahl der Zitate von Top-Konferenzbeiträgen liegt in den USA bei 23,9 %, in China bei 22,02 %.

Von der Seite her ist zu erkennen, dass China die meisten Papiere veröffentlicht, die Qualität jedoch nicht so hoch ist wie die der USA.

In Bezug auf die Einreichung von KI-Papierarchiven sind die Vereinigten Staaten mit 23,48 % weltweit führend. China ist mit 11,87 % am niedrigsten.

9 Institutionen in China haben das MIT bei der Veröffentlichung von KI-Artikeln übertroffen

Im Jahr 2021 zählt China zu den zehn größten Institutionen der Welt, gemessen an der Gesamtzahl der veröffentlichten Artikel von verschiedenen Institutionen ist wie folgt: Das MIT belegt den zehnten Platz und hat 1.745 Artikel veröffentlicht.

In Bezug auf Computer Vision (CV) gehören Chinas zehn Institutionen zu den Top Ten der Welt. Dies sind: Chinesische Akademie der Wissenschaften, Shanghai Jiao Tong University, Universität der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, Tsinghua-Universität , Zhejiang University, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Wuhan University, Beijing Institute of Technology, Harbin Institute of Technology und Tianjin University.

Im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist das anders.

Die zehn größten Institutionen/Unternehmen der Welt sind: Chinesische Akademie der Wissenschaften, Carnegie Mellon University, Microsoft, Tsinghua University, Carnegie Mellon University-Australia, Google, Peking University, University of Chinese Academy of Sciences, Alibaba, Amazon .

Die Rankings im Bereich Spracherkennung lauten wie folgt:

Branche führt die Wissenschaft an

Unter den wichtigen künstlichen Intelligenzsystemen für maschinelles Lernen, die 2022 veröffentlicht werden, machen Sprachsysteme den größten Anteil aus, mit 23 ist dies das Sechsfache der Anzahl multimodaler Systeme.

Beim Papierausstoß liegt die Industrie vor der Wissenschaft.

Bis 2014 wurden die wichtigsten Modelle von der Wissenschaft veröffentlicht. Seitdem hat sich in der Branche eine Kehrtwende vollzogen. Bis 2022 werden 32 wichtige Modelle für maschinelles Lernen in der Industrie entstehen, während es in der Wissenschaft nur drei sein werden.

Es zeigt sich, dass der Aufbau hochmoderner Systeme der künstlichen Intelligenz im Vergleich zu gemeinnützigen Organisationen und der Wissenschaft zunehmend riesige Datenmengen, Computerleistung und finanzielle Ressourcen erfordert, und die Akteure der Branche haben dies sicherlich getan mehr finanzielle Mittel dafür.

Im Jahr 2022 produzierten die Vereinigten Staaten mit 16 die meisten wichtigen Systeme für maschinelles Lernen, gefolgt vom Vereinigten Königreich (8) und China (3).

Darüber hinaus haben die Vereinigten Staaten seit 2002 das Vereinigte Königreich, die Europäische Union und China in Bezug auf die Gesamtzahl der entwickelten wichtigen Systeme für maschinelles Lernen übertroffen

Schauen wir uns die Länder dahinter an Die Forscher, die diese wichtigen KI-Systeme entwickelt haben. Gemessen an der Verteilung haben die Vereinigten Staaten mit 285 die größte Anzahl an Forschern, was mehr als doppelt so viel wie im Vereinigten Königreich und fast sechsmal so viel wie in China ist.

LLM wird immer größer und die Rechenleistung wird teurer

Große Sprach- und multimodale Modelle, manchmal auch Basismodelle genannt, sind derzeit ein aufkommender und immer beliebter werdender Typ von KI-Modellen, die im Großen und Ganzen eine gute Leistung erbringen Datenmengen können trainiert und an eine Vielzahl nachgelagerter Anwendungen angepasst werden.

Groß angelegte Sprach- und multimodale Modelle wie ChatGPT, DALL-E 2 und MakeA-Video haben beeindruckende Fähigkeiten unter Beweis gestellt und beginnen, in der realen Welt weit verbreitet eingesetzt zu werden.

Eine Analyse der nationalen Zugehörigkeit der Autoren dieser Modelle zeigt, dass die Mehrheit dieser Forscher aus US-amerikanischen Institutionen stammt (54,2 %).

Der Stanford AI Index-Bericht legt auch den Zeitplan für große Sprach- und multimodale Modellveröffentlichungen fest.

Große Sprachmodelle werden immer größer und teurer.

Das erste groß angelegte Sprachmodell GPT-2 wurde 2019 mit 1,5 Milliarden Parametern und Schulungskosten von etwa 50.000 US-Dollar veröffentlicht. Google PaLM ist eines der großen Sprachmodelle, das 2022 auf den Markt kommt, mit 540 Milliarden Parametern und Kosten von bis zu 8 Millionen US-Dollar.

In Bezug auf Parameter und Schulungskosten ist Palm 360-mal größer und 160-mal teurer als GPT-2.

Es ist nicht nur PalM, große Sprach- und multimodale Modelle insgesamt werden immer größer und teurer.

Zum Beispiel wird das von DeepMind im Mai 2022 eingeführte groß angelegte Sprachmodell Chinchilla schätzungsweise 2,1 Millionen US-Dollar kosten, während das Training von BLOOM etwa 2,3 Millionen US-Dollar kostet.

Mit der Zeit machte GAN Fortschritte bei der Gesichtsgenerierung, das letzte Bild wurde von Diffusion-GAN generiert, dieses Modell erreichte den neuesten SOTA auf STL-10.

Letztes Jahr gelangten mit der Veröffentlichung von DALL-E 2 von OpenAI, Stable Diffusion von Stability AI, Midjourney, Make-AScene von Meta und Imagen von Google nach und nach Modelle zur Text-zu-Bild-Generierung in die öffentliche Wahrnehmung.

Geben Sie wie folgt die gleiche Eingabeaufforderung ein: „Ein Panda spielt Klavier in einer warmen Pariser Nacht“, Bilder, die von drei öffentlich zugänglichen KI-Text-zu-Bild-Systemen generiert wurden: DALL-E 2, Stable Diffusion und Midjourney.

Unter allen kürzlich veröffentlichten Modellen zur Text-zu-Bild-Generierung schneidet Googles Imagen beim COCO-Benchmark am besten ab.

In diesem Jahr veröffentlichten die Google-Forscher, die Imagen entwickelt haben, auch einen schwierigeren Text-zu-Bild-Benchmark, DrawBench, der darauf ausgelegt ist, immer leistungsfähigere Text-zu-Bild-Modelle herauszufordern.

Darüber hinaus führte der Bericht auch zu einigen Vorurteilen im aktuellen generativen KI-Modell. Als der CEO beispielsweise zu DELLE-2 aufgefordert wurde, schienen alle eine selbstbewusste Haltung mit verschränkten Armen einzunehmen.

Wenn Sie in Midjourney aufgefordert werden, „Influencer“ zu generieren, werden 4 Bilder älter aussehender weißer Männer generiert.

Den vollständigen Inhalt des Berichts finden Sie unter:

​https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2023/04/HAI_AI-Index_Report_2023.pdf​

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDer Stanford 2023 AI Index Report ist da! China dominiert die Top-KI-Konferenzen, wobei die Chinesische Akademie der Wissenschaften in Bezug auf veröffentlichte Beiträge weltweit an erster Stelle steht. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!