Область искусственного интеллекта (ИИ) является широкой, динамичной и быстро развивающейся, она производит технологии, имеющие колоссальные социальные последствия во всем мире.
Китай стремится к лидерству в области искусственного интеллекта на глобальном уровне и опирается на амбициозную политику и быстрый рост, особенно в области компьютерного зрения и нечетких систем. Недавний приток мозгов исследователей ИИ также указывает на все более привлекательную исследовательскую среду, и влияние цитирования также растет. Однако по сравнению с другими регионами, исследования Китая, по-видимому, имеют скорее региональный, чем глобальный охват.
Европа является крупнейшим и самым разнообразным регионом с точки зрения научной продукции ИИ, с высоким и растущим уровнем международного сотрудничества за пределами Европы. Однако в последние годы Европа, особенно в академических кругах, похоже, теряет таланты искусственного интеллекта.
Корпоративный сектор Соединенных Штатов привлекает талантливых специалистов и активно занимается исследованиями, возможно, благодаря традициям совместных межотраслевых лабораторий. Академический сектор также является мощным как с точки зрения объема выпускаемой научной продукции, так и с точки зрения удержания талантов.
Среди других ключевых стран в области исследований ИИ отмечают быстрое появление Индии, которая на сегодняшний день является третьим по величине производителем публикаций по ИИ после Китая и Соединенных Штатов.
Благодаря достижениям в области распознавания лиц и речи появились технологии виртуальных помощников, которые интегрируются в повседневную жизнь, такие как Siri, Alexa, Google, iFLYTEK и Baidu.
Системы рекомендаций на основе искусственного интеллекта произвели революцию в оптимизации поиска в Интернете и таргетировании цифровой рекламы.
В области интерпретации изображений ИИ улучшает анализ медицинских изображений для быстрой и точной диагностики и планирования лечения.
Исследования в области искусственного интеллекта носят как теоретический, так и прикладной характер и выходят за рамки традиционных дисциплинарных границ, объединяя экспертов из различных областей исследований.
Уточнение масштабов и деятельности в этой обширной области может помочь руководителям исследований, политикам, спонсорам и инвесторам, а также общественности ориентироваться в ИИ и понять, как она эволюционировала с течением времени. Эти усилия могут также дать представление о том, куда направляется ИИ и как могут быть сформированы стратегии для дальнейшего ответственного продвижения вперед.
Для проведения исследования ученые использовали высокопроизводительный вычислительный кластер (HPCC), разработанный в RELX, и использовали их аналитический опыт, а также знания внутренних и внешних экспертов в области исследований и применения искусственного интеллекта. Такой комбинированный подход позволил нам узнать: "Как создаются, передаются и используются знания об искусственном интеллекте?"
ИИ как область объединяет несколько областей - преподавание, исследования, промышленность и средства массовой информации. Открытия ИИ и новые технологии становятся ключевыми вехами в истории ИИ, сообщения средств массовой информации влияют на общественное мнение, а мнения различных заинтересованных сторон влияют на политику. Прорывы усиливают шумиху (и финансирование исследований) вокруг ИИ, вызывая волнение, включая возможность потери работы, конфиденциальности и контроля, злоупотребления и достижения "исключительности" - точки, в которой машина может улучшить себя, независимо от человека.
С каждым новым шагом исследователей, представителей промышленности и директивных органов просят сбалансировать трансформационный потенциал искусственного интеллекта с безопасностью человека и неприкосновенностью частной жизни.
Хотя ИИ является одним из главных приоритетов в повестке дня политиков, исследователей и лидеров отрасли и привлекает внимание ежедневных новостей, она также не имеет универсального определения. В самом широком смысле, ИИ относится к созданию машин (агентов), которые мыслят и действуют как люди.
Тем не менее, согласно Стэнфордскому отчету AI100, "отсутствие точного, общепризнанного определения ИИ, вероятно, помогло этой области расти, расцветать и развиваться все более быстрыми темпами".
Динамическая природа ИИ отражена в так называемом "эффекте ИИ", который, по словам Хофштадтера, означает, что "ИИ - это то, что еще не было сделано". Сегодня акцент часто делается на том, что может сделать искусственный интеллект: специалисты-практики в области искусственного интеллекта уделяют основное внимание "проблемам, которые он решит, и выгодам, которые технология может принести обществу".
Это больше не является основной целью для большинства, чтобы добраться до ИИ, который работает так же, как человеческий мозг, но использовать его уникальные возможности для улучшения нашего мира". Это также означает, что многие результаты исследований ИИ можно найти в журналах и конференциях, не относящихся к ИИ.
По этим причинам Эльзевир использовал восходящий подход для характеристики исследований ИИ, начиная с анализа с различных областей, в которых ИИ применяется, а не с одного определения ИИ.