Раз есть публикации, значит есть и исследования, а наиболее полезные обычно (зависит от страны) патентуют. При этом рост экспоненциальный числа патентов в IA и доля IA патентов постепенно растёт от общего числа патентов:
год – тысяч патентов 2009 – 39 2010 – 42 2011 – 49 2012 – 56 2013 – 60 2014 – 60 2015 – 60 2016 – 57 2017 – 61 2018 – 78 2019 – 102
Ориентируясь на сегментацию AI публикаций на сайте arXiv можно косвенно провести с общей ситуацией по росту направлений в AI. В приведённой ниже статистике они все показывают рост и при том линейный. Наибольший рост показали Computer Vision (31% от общего) и нейронные сети (32% от общего):
область AI публикаций Нейронный Machine Learning 11.098 Computer Vision 11.001 Языки 5.573 Robotics 2.571 Общий AI 1.923 Статистический ML 1.818
Также косвенно можно посмотреть по распределению конференций:
International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 25,719 Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems (NIPS) 22,011 International Conference on Machine Learning (ICML) 10,800 The Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 7,500 Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) 4,884 International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) 3,015
Безусловно, достигать больших результатов всё сложнее, но и важно, что распознавание мелких картинок довольно старая задача, которая уже не столь актуальна. Рассмотрим другие перспективные области, в которых устраиваются соревнования:
* распознавание речи, используемый для субтитров видео;
* генерация изображений лиц людей: Fréchet Inception Distance (DID) – c 01/2018 по 07/2020 уменьшился с 40 до 25.4;
* распознавание фейковых изображений, которые могут использоваться при фильтрации в социальных сетях и новостях: Deepfake Detection Challenge, Логистическая функция ошибки с 0.7 до 0.19 за 4 месяца;
* распознавание расположения ключевых точек и суставов на изображении человека, которые могут использоваться в кинематографе и магазинах без касс, таких как Amazon.Go: Keypoint Detection Challenge в Common Objects in Context (COCO) – увеличение с 62% до 80.8% за 4 года;
* альтернативная задача по распознаванию контуров человека – DensePose Challenge в Common Objects in Context (COCO) с 55% до 72% за полтора года;