以下為報告值得關注的重要內容：
—自然語言處理基準GLUE以及AI2推理挑戰等方面的保持快速進展，可以回答小學生水平的多項選擇題。
—中國已發表論文數量有所增加，與政府有關的作者發布的論文相比2017年增長400%，企業AI論文增長73%;相比之下，美國的已發表AI論文增長主要來自諸如谷歌、Nvidia和微軟等科技巨頭。
報告中指出，研究論文發布數量之最為歐洲，其次是中國。根據本周發布的Elsevier報道，在未來不到五年時間內，中國發布的論文數量將領先全球。
—人工智能是一個全球產業，斯高帕斯數據庫中的83%的已發布論文來自美國之外。
—年度AI大會NeurlPS、ICML以及CVPR等各自與會者達數千名。
—在AI有關的專利方面，美國繼續領先;AI創業公司融資增長了450%，相比之下，其他領域的融資增長為200%。
—目前，一半以上的人工智能成員伙伴關系為非營利組織，如ACLU和聯合國開發計劃署等。
—TensorFlow仍然是最受歡迎的機器學習框架。
隨著越來越多公司希望應用人工智能，各大上市公司在電話財報會議中提及AI和機器學習的次數也在上升。這一指標反應了企業改變他們談論人工智能的方式。根據本周的Tata Consulting發布的報告，46%的機構已經開始應用某種形式的人工智能，但應用并不等同于成功應用，并且智能公司也不只是討論AI，他們也在尋求各種方式以在企業內部成功部署AI。
雖然目前仍有公司借AI大吹大擂，但如今空口承諾已不再行之有效。前百度AI首席科學家兼Google Brain聯合創始人吳恩達近來表示，圍繞AGI和殺手機器人等的非理性AI炒作不再似以往那樣普遍，這一點令人欣慰。理解AI的可為和不可為，有助于減少大眾對AI的恐懼感。
眼下，或許仍有相當數量的自稱為人工智能公司的創業公司和企業試圖全力以赴證明自己在AI領域的價值。但越來越多地，自稱AI公司已遠遠不夠，實力是關鍵。公司必須有能力證明人工智能可以為其帶來良性循環以獲得競爭優勢。
最明智的企業在開發智能機器系統的同時，亦不忘建立信任、快速轉變消費者情緒，并牢記員工多樣化和價值觀多元化等要素。
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