1.2重要的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的發(fā)展趨勢
通用的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)
下面的數(shù)字報告了在Epoch數(shù)據(jù)集中包含的所有機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的趨勢。作為參考,這些系統(tǒng)在整個小節(jié)中被稱為重要的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
系統(tǒng)類型
在2022年發(fā)布的重要的人工智能機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中,最常見的系統(tǒng)類別是語言(圖1.2.1)。2022年發(fā)布了23個重要的人工智能語言系統(tǒng),大約是第二常見的系統(tǒng)類型——多模態(tài)系統(tǒng)的6倍。
2022年按領(lǐng)域劃分的重要機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)量
(資料來源: Epoch,2022年|圖表: 2023年人工智能指數(shù)報告)
圖1.2.1
行業(yè)分析
在工業(yè)界、學(xué)術(shù)界或非營利組織中,哪個部門發(fā)布了最多的重要的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)?直到2014年,大多數(shù)機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)都是由學(xué)術(shù)界發(fā)布的。從那時起,行業(yè)就接管了公司(圖1.2.2)。2022年,有32個重要的工業(yè)機器學(xué)習(xí)系統(tǒng),而學(xué)術(shù)界生產(chǎn)的只有3個。生產(chǎn)最先進的人工智能系統(tǒng)越來越需要大量的數(shù)據(jù)、計算能力和資金;與非營利組織和學(xué)術(shù)界相比,行業(yè)參與者擁有更多的資源。
2002-22年重要機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)量
(資料來源: Epoch,2022年|圖表: 2023年人工智能指數(shù)報告)
圖1.2.2
國家關(guān)系
為了描繪一幅人工智能不斷發(fā)展的地緣政治圖景,人工智能指數(shù)研究團隊確定了為Epoch數(shù)據(jù)集中每個重要機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的開發(fā)做出貢獻(xiàn)的作者的國籍。
系統(tǒng)
圖1.2.3顯示了來自特定國家的研究人員的重要機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的總數(shù)。一名研究人員被認(rèn)為屬于其機構(gòu)的總部國家,例如大學(xué)或人工智能研究公司。2022年,美國生產(chǎn)了最多的重要機器學(xué)習(xí)系統(tǒng),有16個,其次是英國(8)和中國(3)。此外,自2002年以來,就所生產(chǎn)的重要機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的總數(shù)而言,美國已經(jīng)超過了英國、歐盟以及中國(圖1.2.4)。圖1.2.5顯示了自2002年以來各國為全世界生產(chǎn)的重要機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的總數(shù)。
2022年按國家劃分的重要機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)量
(資料來源: Epoch和AI指數(shù),2022年|圖表: 2023年AI指數(shù)報告)
圖1.2.3
2002-2022按選擇的地理區(qū)域劃分的重要機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)量
(資料來源: Epoch和AI指數(shù),2022年|圖表: 2023年AI指數(shù)報告)
圖1.2.4
2024-09-03 09:08
2024-09-01 08:20
2024-09-01 08:07
2024-08-30 09:30
2024-08-28 11:13
2024-08-26 10:28
2024-08-25 09:29
2024-08-23 09:38
2024-08-23 09:28
2024-08-23 09:16