人工智能增长有多快？看看这四个关键风向标！
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在近两年，人们可以直观的感受到，人工智能（AI）是当今的热门“商品”，近年来在企业、学术界和政府中获得了关注。现在，有这样一个 记录了许多指标的增长的数据集中在一个地方，它们记录了许多指标的增长，包括初创公司、风险投资、职位空缺和学术计划。这些风风雨雨都是在AI指数中捕获的，这是在斯坦福大学以人为本的人工智能研究所和人工智能的百年研究（AI100）中构想出来的。
传送门：https://ai100.stanford.edu/
人工智能开发的一个关键指标是初创企业和风险投资基金。报告指出，从2015年1月到2018年1月，活跃的AI创业公司增长了2.1倍，而所有活跃的创业公司增长了1.3倍。该报告的作者补充说：“在大多数情况下，所有活跃创业公司的增长都保持相对稳定，而人工智能创业公司的数量已呈指数级增长。” 2013年至2017年，美国人工智能创业公司的风险投资资金增加了4.5倍。与此同时，所有活跃创业公司的风险投资资金也增加了2.08倍。
人工智能加速了另一个关键指标，即职位空缺。虽然机器学习是最重要的技能要求，但深度学习正在以最快的速度增长。从2015年到2017年，需要深度学习的职位空缺数量增加了35倍。
AI指数还引用了麦肯锡的数据，证明了在组织中部署的AI解决方案的类型。在北美组织中，人工智能的主要形式包括：
- 机器人过程自动化23％
- 机器学习23％
- 会话界面20％
- 计算机视觉20％
- 自然语言文字理解17％
- 自然语言言语理解16％
- 自然语言生成11％
另一个有趣的风向标，即面向AI的开源解决方案的下载，正在向上发展。从ROS.org下载的机器人操作系统（ROS）二进制包的数量，ROS.org是一个用于机器人的开源软件栈。自2014年以来，总下载量和独特下载量分别增长了352％和567％。该报告的作者总结， “这表示人们对机器人技术和机器人系统的使用越来越感兴趣。” “因为独特下载的数量正在以比下载总数更快的速度增长，我们可以推断出有更多的ROS用户，而不仅仅是ROS被更频繁地使用。”
人工智能的另一个风向标是人工智能课程的招生。参加人工智能和机器学习入门课程的本科生比例有所增加。虽然入门AI课程的本科生比例往往比入门机器学习课程略高（人工智能平均为5.2％，ML为4.4％），但入门机器学习课程的本科生人数增长速度更快。 2017年入门AI入学人数比2012年增加了3.4倍，而入门机器学习课程入学人数比2012年增加了5倍。“这表明机器学习作为人工智能的子领域正变得越来越重要。”
