스탠포드 2023 AI 지수 보고서가 나왔습니다! 중국은 최고의 AI 컨퍼런스를 장악하고 있으며, 중국과학원은 발표 논문 수에서 세계 1위를 차지하고 있습니다.

오늘 스탠포드는 ​​2023년 AI 지수 보고서를 발표했습니다.

스탠포드 AI 인덱스 보고서에 "AI 논문 출판량" 기준으로 세계 상위 10개 기관이 나와 있는데 그 중 9개가 모두 중국 출신이고 모두 MIT를 따라잡았다는 점에 주목할 필요가 있습니다. .

그 기관은 다음과 같습니다: 중국과학원, 칭화대학교, 중국과학원대학교, 상하이교통대학교, 저장대학교, 하얼빈공과대학, 베이항대학교, 중국전자과기대학교, 북경대학교, 그리고 MIT.

올해 보고서는 크게 연구 개발, 기술 성과, 인공지능 기술 윤리, 경제, 교육, 정책 및 거버넌스, 다양성, 대중의 견해 등 8개 주요 섹션으로 구성됩니다.

다음 내용은 보고서의 몇 가지 핵심 사항을 추출합니다.

두 나라가 세계에서 종이 협력 1위를 차지했습니다

2010년부터 2021년까지 AI 논문의 국경 간 협력 속도는 둔화되었지만 미국과 중국 간 인공지능 연구 협력 건수는 증가 이는 중국과 영국 간 전체 협력의 약 4배, 2.5배 증가한 수치입니다.

그러나 2020년부터 2021년까지 양국 간 총 협력 건수는 2.1% 증가에 그쳤는데, 이는 2010년 이후 전년 대비 가장 낮은 증가율이었습니다.

또한 AI 논문의 총 개수는 2010년 이후 두 배 이상 증가했습니다. 2010년 20만개 기사에서 2021년 거의 50만개 기사(49,601개)로 증가했습니다.

발간된 AI 논문 유형을 기준으로 2021년에 발표된 모든 AI 논문의 60%는 저널 논문이었고, 17%는 컨퍼런스 논문, 13%는 저장소에서 나왔습니다.

지난 12년 동안 저널과 저장소 논문이 각각 3배, 26.6배 증가한 반면, 컨퍼런스 논문 수는 2019년 이후 감소했습니다.

패턴 인식, 머신러닝, 컴퓨터 비전은 여전히 ​​인공지능 분야의 화두입니다.

저널, 컨퍼런스, 저장소의 총 논문 수 측면에서 중국은 여전히 ​​선두를 달리고 있습니다.

미국은 여전히 ​​AI 컨퍼런스 및 저장소 인용에서 선두를 달리고 있지만 이러한 선두는 서서히 약화되고 있습니다. 그럼에도 불구하고 전 세계의 대규모 언어 모델과 다중 모드 모델(2022년 54%)의 대부분은 미국 기관에서 생산됩니다.

중국은 최고의 AI 컨퍼런스를 장악하지만 인용 횟수는 미국보다 낮습니다.

중국은 2021년 39.8%로 AI 저널 논문 출판에서 항상 선두 자리를 유지해 왔으며, 그 다음은 유럽연합과 영국(15.1%), 그 다음은 미국(10.0%)입니다.

2010년 이후 중국 인공지능 저널 논문의 인용 비율이 점차 증가한 반면, EU, 영국, 미국은 모두 감소했습니다. 중국, 유럽연합, 영국, 미국이 전체 글로벌 인용의 65.7%를 차지합니다.

그럼 세계 주요 학회 논문 게재 현황은 어떤가요?

2021년 중국은 세계 최고의 AI 컨퍼런스에서 발표된 논문의 점유율이 26.15%로 가장 높았고, 유럽연합과 영국이 20.29%로 그 뒤를 이었고, 미국이 17.23%로 3위를 차지했습니다.

최고의 학회 논문 인용 횟수로 보면 중국은 생산성이 높지만 미국에 비해 인용 횟수가 적습니다. 상위 학회 논문의 인용 횟수는 미국이 23.9%, 중국이 22.02%로 나타났다.

측면에서 보면 중국이 가장 많은 논문을 출판하지만 질은 미국만큼 높지 않다는 것을 알 수 있습니다.

AI 논문 저장소 제출 측면에서 미국은 23.48%로 세계 선두를 달리고 있습니다. 중국이 11.87%로 가장 낮았다.

중국의 9개 기관이 AI 논문 출판에서 MIT를 능가했습니다

2021년 총 출판 논문 수 기준으로 중국은 세계 10대 기관 중 9개를 차지합니다. 다양한 기관별 순위는 아래와 같습니다. MIT는 10위에 올랐으며 1,745편의 논문을 발표했습니다.

컴퓨터 비전(CV) 분야에서 중국의 10개 기관은 다음과 같습니다: 중국과학원, 상하이 교통대학교, 중국과학원대학교, 칭화대학교. , 절강대학교, 베이징 항공우주대학교, 우한대학교, 베이징 공업대학교, 하얼빈 공업대학교, 텐진대학교.

자연어 처리(NLP) 분야에서는 다릅니다.

세계 상위 10개 기관/회사는 다음과 같습니다: 중국과학원, 카네기멜론대학교, 마이크로소프트, 칭화대학교, 카네기멜론대학교-호주, Google, 북경대학교, 중국과학원대학교, 알리바바, 아마존 .

음성인식 분야 순위는 다음과 같습니다.

업계가 학계를 리드

2022년에 출시되는 중요한 인공지능 머신러닝 시스템 중 언어 시스템이 가장 많은 비중을 차지하며, 23개는 다중 모드 시스템 수의 6배입니다.

종이 생산량은 업계가 학계보다 앞서 있습니다.

2014년까지는 가장 중요한 모델이 학계에서 출판되었습니다. 이후 업계는 방향을 틀었다. 2022년까지 업계에서는 32개의 중요한 머신러닝 모델이 탄생할 예정이며, 학계에서는 단 3개만이 탄생할 것입니다.

최첨단 인공지능 시스템을 구축하려면 비영리단체나 학계에 비해 점점 더 많은 양의 데이터, 컴퓨터 성능, 재정 자원이 필요하다는 것을 알 수 있으며, 업계 플레이어들은 확실히 이를 위해 더 많은 재정적 자원이 필요합니다.

2022년에는 미국이 16개로 가장 많은 중요한 기계 학습 시스템을 생산했으며, 영국(8), 중국(3)이 그 뒤를 이었습니다.

게다가 2002년 이후 미국은 중요한 머신러닝 시스템의 총 개수 측면에서 영국, 유럽연합, 중국을 능가했습니다.

뒤에 있는 국가를 살펴보겠습니다. 이런 중요한 AI 시스템을 만든 연구자들은 분포 측면에서 보면 미국이 285명으로 영국의 2배 이상, 중국의 거의 6배에 달하는 가장 많은 연구자를 보유하고 있다.

LLM은 컴퓨팅 성능 측면에서 점점 더 커지고 비싸지고 있습니다.

기본 모델이라고도 불리는 대규모 언어 및 다중 모드 모델은 현재 대규모 언어 및 다중 모드 모델에서 잘 수행되는 AI 모델의 새로운 유형으로 점점 인기를 얻고 있습니다. 다양한 다운스트림 애플리케이션에 대해 많은 양의 데이터를 훈련하고 조정할 수 있습니다.

ChatGPT, DALL-E 2 및 MakeA-Video와 같은 대규모 언어 및 다중 모드 모델은 인상적인 기능을 입증했으며 현실 세계에 널리 배포되기 시작했습니다.

이 모델 작성자의 국가 소속을 분석하면 이들 연구자의 대다수가 미국 기관 출신입니다(54.2%).

Stanford AI Index 보고서는 또한 대규모 언어 및 다중 모드 모델 출시에 대한 타임라인을 제시합니다.

대형 언어 모델이 점점 더 커지고 비싸지고 있습니다.

최초의 대규모 언어 모델 GPT-2는 2019년에 출시되었으며, 15억 개의 매개변수와 약 US$50,000의 훈련 비용을 갖추고 있습니다. Google PaLM은 2022년에 출시된 대규모 언어 모델 중 하나로 5,400억 개의 매개변수와 최대 800만 달러의 비용이 듭니다.

Palm은 GPT-2보다 360배 더 크고 160배 더 비쌉니다.

Palm뿐만 아니라 대규모 언어 및 다중 모드 모델 전체가 점점 더 커지고 비싸지고 있습니다.

예를 들어 DeepMind가 2022년 5월 출시한 대규모 언어 모델 Chinchilla의 비용은 210만 달러로 추산되는 반면, BLOOM의 훈련 비용은 약 230만 달러입니다.

시간이 지남에 따라 GAN의 얼굴 생성이 진행되면서 마지막 이미지는 Diffusion-GAN에 의해 ​​생성되었으며 이 모델은 STL-10에서 최신 SOTA를 달성했습니다.

지난해 OpenAI의 DALL-E 2 출시와 함께 Stability AI의 Stable Diffusion, Midjourney, Meta의 Make-AScene, Google의 Imagen 등 텍스트-이미지 생성 모델이 점차 대중화되기 시작했습니다.

다음과 같이 공개적으로 액세스할 수 있는 세 가지 AI 텍스트-이미지 시스템인 DALL-E 2, Stable Diffusion 및 Midjourney에서 생성된 이미지인 "팬더가 따뜻한 파리 밤에 피아노를 연주합니다"라는 동일한 프롬프트를 입력합니다.

최근 출시된 모든 텍스트-이미지 생성 모델 중에서 Google의 Imagen이 COCO 벤치마크에서 가장 좋은 성능을 보였습니다.

올해 Imagen을 만든 Google 연구원들은 점점 더 강력해지는 텍스트-이미지 모델에 도전하기 위해 설계된 더욱 어려운 텍스트-이미지 벤치마크인 DrawBench를 출시했습니다.

또한 보고서는 현재 생성 AI 모델에 몇 가지 편견을 소개했습니다. 예를 들어 CEO에게 DELLE-2를 요청하면 모두가 팔짱을 끼고 자신감 있는 자세를 취하는 것처럼 보였습니다.

Midjourney에서 "인플루언서"를 생성하라는 메시지가 표시되면 나이가 많아 보이는 백인 남성의 이미지 4개가 생성됩니다.

전체 보고서 내용은 다음을 참조하세요.

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

위 내용은 스탠포드 2023 AI 지수 보고서가 나왔습니다! 중국은 최고의 AI 컨퍼런스를 장악하고 있으며, 중국과학원은 발표 논문 수에서 세계 1위를 차지하고 있습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!