近日，史丹佛大學人工智慧研究所釋出了 2019 年 AI 指數報告。該報告涵蓋範圍較廣，以下是一些從報告中提取的主要部分。
- 對人工智慧的研究越來越多，在 1998 年至 2018 年之間，經過同行評審的 AI 論文數量增長了 300％ 以上。
- 中國現在每年出版的 AI 期刊和會議論文數量與歐洲一樣多，也超過了美國。不過，美國出版物的“加權引文影響”仍比中國出版物高 50％。
- 參加 AI 會議的人數繼續大幅增加。
- 在一年半的時間裡，在雲基礎架構上訓練大型影象分類系統所需的時間從 2017 年 10 月的約三個小時減少到 2019 年 7 月的約 88 秒；在同一時期，訓練這種系統的成本也類似地下降了。
- 在 SuperGLUE 和 SQuAD2.0 基準測試中，一些廣泛的自然語言處理（NLP）分類任務的進展非常迅速；在某些需要推理的 NLP 任務（例如 AI2 推理挑戰）或人類水平的概念學習任務（例如 Omniglot 挑戰）上，效能仍然較低。
- 在美國，人工智慧工作的比例從 2012 年的 0.3％ 增長到了 2019 年的 0.8％。人工智慧的勞動力需求正在增長，尤其是在高科技服務和製造業領域。
- 在全球範圍內，對 AI 初創公司的投資持續穩定增長。從 2010 年籌集的 $1.3B 至 2018 年的 $40.4B（截至 11 月4 日為 $37.4B），資金以超過 48％ 的年均增長率增長。
- 自動駕駛汽車（AVs）在過去一年中獲得了全球投資的最大份額，為 $7.7B（佔總金額的 9.9％），其次是藥物、癌症和治療（$4.7B，6.1％），面部識別（$4.7B，6.0％），視訊內容（$3.6B，4.5％）和詐騙檢測及財務（$3.1B，3.9％）。
- 58％ 的受訪大公司表示，2019 年至少在一個職能或業務部門採用了 AI，高於 2018 年的 47％。
- 在研究生級別，人工智慧已迅速成為北美電腦科學博士學位學生中最受歡迎的專業，其學生人數是第二大最受歡迎的專業（安全性/資訊保證）的兩倍。在 2018 年，超過 21％ 的電腦科學博士專注於人工智慧/機器學習。
- 公平和可解釋性被認為是 59 項道德規範 AI 原則中最常提及的道德挑戰。
