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2018年的AI發展遠還沒有到《復仇者聯盟》和《海王》這種科幻大片的水平，但是也在社會關注中不斷取得進展，特別是機器翻譯和醫學檢測領域。同時AI領域浮現了全球三大主要玩家：歐盟、美國和中國，三個地區今年在專利領域、論文發表數量、AI企業數目甚至AI企業應用都取得發展，水平差距不大。
AI進展
《2018年人工智能指數年度報告》的指導委員會包括史丹佛大學的Yoav Shoham和麻省理工學院的Erik Brynjolfsson等知名人工智能學者，該報告指出AI在所有跟蹤的指標方面都取得了進展。
一些指標包括從已發表的論文和會議出席的數量，到公司收益和議會聽證會的提及次數，用來衡量一個國家或地區當年的AI進展。
而其他指標也反映今年的實施情況改善。AI在圖像檢測方面變得更準確、更快。AI在解析句子的語法結構、回答多項選擇題和翻譯方面也得到了改進。這種進步也表明AI越來越接近人類。
在翻譯方面，雙語評估替代（Bilingual Evaluation Understudy）來評比翻譯精確度。它將機器翻譯的句子跟人類專家所提供的句子進行比較，而今年英語翻成德語新聞文章的機器翻譯幾乎達到人類翻譯的一半。
今年，微軟大肆宣傳其人工智能可以在中文翻譯成英文時達到跟人類一樣的水平。但是，該報告卻指出中文翻譯得分遠低於德語翻譯得分，而與人類評估者吻合的得分在50％到70％之間。
機器翻譯算法仍然會產生大量不通順句子，在一定方式下對人類來說非常有用，可以對語義和語境有一定的了解。
翻譯水平不斷接近人類譯員
機器翻譯英語和德語新聞文章的平均雙語評估替代分數
得分整體趨勢是越來越高，從2008年的16.8%升到2016年的37.4%，2017年忽然下降到31.7%，但是2018年再次創新高，達到48.4%。
在一些醫學領域，改進的圖像識別功能已經運行地很順利。例如，Google開發了一種對前列腺癌進行分級的系統，效果比美國病理學家更準確，而且史丹佛大學的團隊在皮膚癌方面也取得了類似的成功。
AI在擁有大量數據並且數據精確的情況下，可以幫助人們做出更好的決策，不過用偏見數據集可能有意欺騙數據來做實驗時，AI仍會經常混亂。人類不太容易錯誤識別目標，並且能夠更好地糾正它們的偏見。
數據挖掘和問答技巧可以使AI有時幾乎跟人類一樣。今年，IBM展示了Project Debater的當前版本，該工具試圖像人一樣討論比賽規則。
這個練習看起來令人印象深刻，機器瞬間收集和組織信息，並且組成語法正確的句子，在幾乎正確的時間插入預先設定的話。但現場的人工智能專家發現，AI往往只是為了回應爭論而重復觀點。
雖然擁有一台具有超人分析數據能力的機器，來參與頭腦風暴的想法很好，但是蘇格蘭鄧迪大學專家Chris Reed寫道：「我們肯定不會看到人工智能系統跟人類同行辯論，今天的人工智能技術還遠遠達不到這樣的水平。」
一切技術進步現在經常會過早得到過多關注，而人工智能也是這樣。在過去的幾年中，一些人工智能學者抱怨AI炒作可能會阻礙技術進步，因為如果效果不如預期人們會失望。
AI主要地區
然而，事實是對人工智能的關注變得更持久，投入的資金和人才資源也很龐大。現在，全球主要的三大AI領域玩家已經出現——美國、歐盟和中國。
到目前為止，美國、歐盟和中國都有自己的優勢。《人工智能指數報告》中的數據顯示美國在專利領域領先；中國也同樣在學術界領先，主要人工智能會議上提交的論文和所接受的論文數量名列前茅。
但是歐盟的人工智能論文數量最多（占總數的28％、中國為25％、美國為17％）。歐盟委員會聯合研究中心本月發布的一份報告稱，目前四分之一的人工智能實體（全球約35,000家）在歐盟，而美國占28％、中國占23％。
麥肯錫公司表示，在人工智能商業應用方面，尤其是在過程自動化，歐盟可以跟另外兩個競爭對手相匹敵。
AI公司採用率
公司在至少一個業務職能部門中使用AI的百分比
如上圖所示，包括中國在內的發展中國家企業在「人機對話」（23.0%）、「計算機視覺」（26.0%）、「自然語言文本理解」（20.0%）、「自然語言生成」（14.0%）、「自動化駕駛」（12.0%）和「物理機器人」（17.0%）中的6項領先；而北美企業在「機器學習」（23.0%）和「自然語言會話理解」（16.0%）中的2項領先；而歐洲企業在「過程自動化」（27%）和「物理機器人」（17.0%）2項中領先。
對於歐洲的高管來說，研究結果可能會讓他們感到意外，特別是經常討論歐盟AI發展落戶的德國人和法國人。本月初，德國經濟部長彼得·阿爾特邁爾（Peter Altmaier）與Airbus（空中客車公司）合作，支持泛歐國家支持的公司參與人工智能競爭。
歐洲並不需要大規模的國家干預來發展。但是，歐盟以及美國和中國的政府都將在未來幾年向人工智能注入更多資源，並且隨著監管和資本的流入，這三個主要的AI玩家可能會形成不同的發展模式。
聯合研究中心的報告列出了三個衡量方法：「人工智能盈利」、「人工智能控制」和「人工智能社會」，三個原則就是「以人為本、以道德和安全為主的發展道路」。
2018年的AI技術獲得了一些進步，而且還浮現了三個主要的玩家。資本充足、國家層面的重視，AI未來的發展也非常令人期待。