[论文解读] Artificial Intelligence and Robotics

Javier Andreu-Pérez, Fani Deligianni+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 28, 2018

COVID-19 diagnosis using AI被引用 7

一句话总结

本白皮书全面概述了人工智能（AI）与机器人技术的演变历程、当前状态及未来发展趋势，强调其在医疗、制造和金融等行业的变革性影响。通过整合过往的成功与失败经验，指导未来的发展，突出AI市场预计从2016年的2600亿美元增长至2024年超过3万亿美元。

ABSTRACT

The recent successes of AI have captured the wildest imagination of both the scientific communities and the general public. Robotics and AI amplify human potentials, increase productivity and are moving from simple reasoning towards human-like cognitive abilities. Current AI technologies are used in a set area of applications, ranging from healthcare, manufacturing, transport, energy, to financial services, banking, advertising, management consulting and government agencies. The global AI market is around 260 billion USD in 2016 and it is estimated to exceed 3 trillion by 2024. To understand the impact of AI, it is important to draw lessons from it's past successes and failures and this white paper provides a comprehensive explanation of the evolution of AI, its current status and future directions.

研究动机与目标

• 分析人工智能与机器人技术的历史发展及近期进展，以理解其变革潜力。
• 识别人工智能在医疗、金融和制造等多样化领域整合过程中的关键驱动因素与挑战。
• 通过总结过往的成功与失败经验，为未来人工智能与机器人技术的研究提供战略路线图。
• 评估人工智能的经济与社会影响，特别是其市场扩张至2024年超过3万亿美元的预测。
• 将人工智能与机器人技术定位为增强人类能力、通过日益类人认知功能提升生产力的工具。

提出的方法

• 系统性回顾与整合2016至2018年期间人工智能与机器人技术领域的现有文献及行业趋势。
• 分析医疗、交通、能源和金融服务等多个领域中的实际应用场景。
• 利用市场数据与预测评估全球人工智能产业的经济规模与增长轨迹。
• 识别从基于规则的系统向认知人工智能及机器学习驱动自动化的核心技术转变。
• 整合人工智能与机器人领域领先专家的洞见，以指导战略方向。
• 强调从过往人工智能发展经验中汲取的教训，以指导该领域可持续且具影响力的创新。

实验结果

研究问题

• RQ1 人工智能如何从早期的基于规则的系统演变为现代的认知与学习型系统？
• RQ2 推动人工智能与机器人技术在关键行业广泛采用的主要驱动因素与障碍是什么？
• RQ3 到2024年，人工智能的经济影响与市场趋势将如何发展？
• RQ4 在实际应用中，当前的人工智系统与人类认知能力相比如何？
• RQ5 从过去的人工智发展历程中可汲取哪些经验，以指导未来的研究与政策决策？

主要发现

• 全球人工智能市场在2016年估值为2600亿美元，预计到2024年将超过3万亿美元，显示出指数级增长。
• 人工智能与机器人技术正越来越多地部署于医疗、制造、交通和金融服务等高影响力领域。
• 现代人工智能系统正从简单推理向更复杂的类人认知功能转变，从而增强决策能力与自动化水平。
• 人工智能在产业中的整合显著提升了生产力，并实现了前所未有的运营效率水平。
• 人工智能发展历程的历史模式揭示了周期性的乐观与幻灭，凸显了持续开展基于证据的研究的必要性。
• 本白皮书强调，理解过去的失败与成功对于引导负责任且高效的未来人工智能创新至关重要。