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人工智能

清華&中國(guó)工程院聯(lián)合發(fā)布:人工智能全球2000位最具影響力學(xué)者

ainet.cn   2020年01月13日

  今天上午,清華和中國(guó)工程院知識(shí)智能聯(lián)合研究中心在清華大學(xué)聯(lián)合發(fā)布《人工智能全球2000位最具影響力學(xué)者》,通過(guò)AMiner學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)在全球范圍內(nèi)遴選出了2000位人工智能學(xué)科最有影響力、最具活力的頂級(jí)學(xué)者并進(jìn)行了分析,揭秘了人工智能領(lǐng)域人才現(xiàn)狀。

概述

AI2000簡(jiǎn)介

  AI2000人工智能全球最具影響力學(xué)者榜單(以下稱為AI2000)旨在未來(lái)10年通過(guò)AMiner學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)在全球范圍內(nèi)遴選2000位人工智能學(xué)科最有影響力、最具活力的頂級(jí)學(xué)者。AMiner由清華大學(xué)研發(fā),檢索了19世紀(jì)以來(lái)全球1億3千余萬(wàn)學(xué)者發(fā)表的2億7千萬(wàn)余篇學(xué)術(shù)論文數(shù)據(jù),已吸引全球220個(gè)國(guó)家/地區(qū)1000多萬(wàn)獨(dú)立IP訪問(wèn),數(shù)據(jù)下載量230萬(wàn)次,年度訪問(wèn)量超過(guò)1100萬(wàn)。

  AI2000涵蓋人工智能學(xué)科20個(gè)子領(lǐng)域,具體遴選方法為每個(gè)子領(lǐng)域每年選出10名獲獎(jiǎng)?wù)?,未?lái)10年共產(chǎn)生2000名;每年遴選的時(shí)候,參考過(guò)去十年該領(lǐng)域最有影響力的會(huì)議和期刊發(fā)表論文的引用情況,排名前10的學(xué)者當(dāng)選該領(lǐng)域當(dāng)年【AI2000最具影響力學(xué)者獎(jiǎng)】,排名前100的其他學(xué)者獲【AI2000最具影響力學(xué)者提名獎(jiǎng)】;每個(gè)領(lǐng)域的期刊和會(huì)議由技術(shù)委員會(huì)專家確定。20個(gè)子領(lǐng)域分別為經(jīng)典AI(AAAI/IJCAI)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器人、知識(shí)工程、語(yǔ)音識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘、信息檢索與推薦、數(shù)據(jù)庫(kù)、人機(jī)交互、計(jì)算機(jī)圖形、多媒體、可視化、安全與隱私、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、計(jì)算理論、芯片技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)。

  清華大學(xué)AMiner團(tuán)隊(duì)秉持“植根學(xué)術(shù)土壤,促進(jìn)學(xué)科發(fā)展”的初衷,以“客觀公正”為原則,以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)構(gòu)建的全球?qū)W術(shù)知識(shí)圖譜、采用人工智能技術(shù)自動(dòng)生成榜單。AMiner歷次榜單發(fā)布都受到世界著名大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)的官方認(rèn)可,比如加州伯克利大學(xué)、康奈爾大學(xué)、杜克大學(xué)和新加坡國(guó)立大學(xué),其影響力、公信力和專業(yè)性,可見(jiàn)一斑。

評(píng)選規(guī)則

1、具體規(guī)則

  AI 2000涵蓋人工智能學(xué)科20個(gè)子領(lǐng)域,具體遴選方法為每個(gè)子領(lǐng)域每年選出10名獲獎(jiǎng)?wù)撸磥?lái)10年共產(chǎn)生2000名;每年遴選的時(shí)候,參考過(guò)去10年該領(lǐng)域最有影響力的會(huì)議和期刊發(fā)表論文的引用情況,排名前10的學(xué)者當(dāng)選該領(lǐng)域當(dāng)年【AI 2000最具影響力學(xué)者獎(jiǎng)】,排名前100的其他學(xué)者獲【AI 2000最具影響力學(xué)者提名獎(jiǎng)】。

    榜單通過(guò)AMiner系統(tǒng)中所收錄的學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)用計(jì)算機(jī)算法自動(dòng)化生成榜單排名,確保了榜單的客觀、公平、公正、公開(kāi)。榜單采用的引用數(shù)據(jù)來(lái)源于Google Scholar,更新日期為2019年12月31日。

2、領(lǐng)域劃分

  人工智能既是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,又是一個(gè)融合了多種學(xué)科的交叉學(xué)科,加上其最近幾年的高速發(fā)展,內(nèi)涵和外延也在不斷的變化,新興的子領(lǐng)域不斷涌現(xiàn),導(dǎo)致工業(yè)界和學(xué)術(shù)界并沒(méi)有一個(gè)對(duì)人工智能的明確定義。在進(jìn)行榜單生成時(shí),綜合參考了計(jì)算機(jī)領(lǐng)域較為公認(rèn)的具有權(quán)威性的機(jī)構(gòu)(包括:ACM—Association for Computing Machinery 國(guó)際計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì);CCF—China Computer Federation 中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì);IEEE—Institute of Electrical and Electronics Engineers 電氣和電子工程師協(xié)會(huì) )中關(guān)于學(xué)科的分類 。同時(shí),又融合了國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者的建議,選擇了經(jīng)典AI(AAAI/IJCAI)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器人、知識(shí)工程、語(yǔ)音識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘、信息檢索與推薦、數(shù)據(jù)庫(kù)、人機(jī)交互、計(jì)算機(jī)圖形、多媒體、可視化、安全與隱私、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、操作系統(tǒng)、計(jì)算理論、芯片技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)20個(gè)子領(lǐng)域。

AI 2000各子領(lǐng)域?qū)D

領(lǐng)域會(huì)議和期刊

  每個(gè)子領(lǐng)域所參考的頂級(jí)會(huì)議和期刊是根據(jù)《CCF推薦國(guó)際學(xué)術(shù)期刊和會(huì)議目錄》和ACM計(jì)算分類系統(tǒng)相關(guān)子領(lǐng)域的A類期刊和會(huì)議作為數(shù)據(jù)的來(lái)源。然后征求相關(guān)專家和團(tuán)體意見(jiàn),補(bǔ)充新涌現(xiàn)的學(xué)科頂級(jí)期刊和會(huì)議。以下列表給出了20個(gè)子領(lǐng)域所采用的頂級(jí)會(huì)議和期刊。

領(lǐng)域

期刊/會(huì)議

經(jīng)典AI(AAAI/IJCAI)

AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)

International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)

機(jī)器學(xué)習(xí)

Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS)

International Conference on Machine Learning (ICML)

International Conference on Learning Representations (ICLR)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)

IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)

IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)

European Conference on Computer Vision (ECCV)

自然語(yǔ)言處理

Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)

Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)

North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL)

機(jī)器人

IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

知識(shí)工程

International Semantic Web Conference (ISWC)

International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning (KR)

語(yǔ)音識(shí)別

IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)

數(shù)據(jù)挖掘

ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD)

ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM)

信息檢索與推薦

International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR)

ACM Recommender Systems (RecSys)

International World Wide Web Conference (WWW)

數(shù)據(jù)庫(kù)

ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (SIGMOD)

International Conference on Very Large Data Bases (VLDB)

人機(jī)交互

ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI)

ACM Conference on Computer-Supported Cooperative Work & Social Computing (CSCW)

計(jì)算機(jī)圖形

ACM SIGGRAPH Conference (SIGGRAPH)

多媒體

ACM International Conference on Multimedia (MM)

可視化

IEEE Transactions on Visualization & Computer Graphics (TVCG)

IEEE Visualization Conference (IEEE VIS)

安全與隱私

ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS)

IEEE Symposium on Security and Privacy (S&P)

USENIX Security Symposium (USS)

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)

ACM International Conference on Mobile Computing and Networking (MobiCom)

ACM SIGCOMM Conference (SIGCOMM)

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)

ACM Symposium on Operating Systems Principles (SOSP)

USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI)

計(jì)算理論

ACM Symposium on Theory of Computing (STOC)

IEEE Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS)

芯片技術(shù)

IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC)

Design Automation Conference (DAC)

Symposium on Field Programmable Gate Arrays (FPGA)

物聯(lián)網(wǎng)

IEEE Internet of Things Journal (IoT-J)

IEEE Transactions on Wireless Communications (TWC)

子領(lǐng)域相應(yīng)會(huì)議/期刊

數(shù)據(jù)分析

美國(guó)學(xué)者數(shù)量領(lǐng)跑全球

  學(xué)者地圖用于描述特定領(lǐng)域?qū)W者的分布情況,對(duì)于進(jìn)行學(xué)者調(diào)查、分析各地區(qū)競(jìng)爭(zhēng)力現(xiàn)況尤為重要,下圖為AI 2000全球?qū)W者分布情況:

AI 2000學(xué)者全球分布

  地圖根據(jù)學(xué)者當(dāng)前就職機(jī)構(gòu)地理位置進(jìn)行繪制,其中不同圖標(biāo)顏色代表不同地區(qū)的學(xué)者,圖標(biāo)大小代表學(xué)者數(shù)量。從地區(qū)角度看,AI 2000的學(xué)者主要集中在北美洲的美國(guó)地區(qū);歐洲中西部也有一定的學(xué)者分布;亞洲的人才主要分布于我國(guó)及日韓地區(qū);其他諸如南美洲、非洲等地區(qū)的學(xué)者非常稀少。學(xué)者人數(shù)TOP10國(guó)家如下所示:

學(xué)者人數(shù)TOP10國(guó)家

  從國(guó)家角度看,美國(guó)學(xué)者人數(shù)的占比最高,有1128人,占比61.4%,超過(guò)總?cè)藬?shù)的一半,獨(dú)自領(lǐng)跑第一梯隊(duì)。中國(guó)排在美國(guó)之后,領(lǐng)跑第二梯隊(duì),有171人,占比9.3%。德國(guó)位列第三,是歐洲國(guó)家中擁有高影響力學(xué)者最多的地方;其余國(guó)家的學(xué)者人數(shù)量均少在100人以下。

美國(guó)機(jī)構(gòu)數(shù)量多實(shí)力強(qiáng)

  統(tǒng)計(jì)各領(lǐng)域高引學(xué)者數(shù)TOP10的研究機(jī)構(gòu)如下圖所示,位居首位的是谷歌公司,共165人入選榜單,也是唯一一家學(xué)者數(shù)過(guò)百的機(jī)構(gòu)。從國(guó)家分布來(lái)看,只有清華大學(xué)為中國(guó)入選機(jī)構(gòu),其余均為美國(guó)研究機(jī)構(gòu),且美國(guó)機(jī)構(gòu)學(xué)者總體人數(shù)遙遙領(lǐng)先。

學(xué)者人數(shù)TOP10機(jī)構(gòu)

  此外,各領(lǐng)域榜首機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)如下圖所示。谷歌在經(jīng)典人工智能等10個(gè)領(lǐng)域的學(xué)者數(shù)量都位居榜首;麻省理工學(xué)院在機(jī)器人以及計(jì)算理論2個(gè)領(lǐng)域的學(xué)者數(shù)量位居榜首;其他領(lǐng)域的榜首分布在不同的機(jī)構(gòu)中,其中,中國(guó)科學(xué)院在多媒體領(lǐng)域的學(xué)者數(shù)量最多。

各領(lǐng)域?qū)W者數(shù)榜首機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)

男女比例差異明顯

  本報(bào)告高影響力學(xué)者信息的統(tǒng)計(jì)中,我們針對(duì)所有上榜學(xué)者性別做出統(tǒng)計(jì)。男性在各領(lǐng)域中均占多數(shù),共1663人;女性學(xué)者稀少,共175人。其中,機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的男性學(xué)者比例最高,達(dá)98%;人機(jī)交互領(lǐng)域的女性學(xué)者比例最高,但也只占該領(lǐng)域的24%。

學(xué)者整體水平較高

  h-index是國(guó)內(nèi)外公認(rèn)的評(píng)價(jià)學(xué)者學(xué)術(shù)成就的方法,從下圖可以看出本次AI 2000學(xué)者均具有較高h(yuǎn)-index值,其中h-index大于60的人數(shù)最多,有385人,占比20.9%。

AI 2000學(xué)者h(yuǎn)-index分布

研究領(lǐng)域多點(diǎn)開(kāi)花

  AI 2000的學(xué)者中,有多位學(xué)者的研究方向涉及了多個(gè)領(lǐng)域,其中有2位學(xué)者出現(xiàn)在四個(gè)領(lǐng)域,他們分別是Yoshua Bengio以及Alex J. Smola;此外,有19位學(xué)者出現(xiàn)在3個(gè)領(lǐng)域,有118位學(xué)者出現(xiàn)在2個(gè)領(lǐng)域。

領(lǐng)域技術(shù)分析系統(tǒng)

  領(lǐng)域技術(shù)分析系統(tǒng)可以基于AMiner大量的論文和學(xué)者信息進(jìn)行深入挖掘,對(duì)技術(shù)趨勢(shì)、國(guó)際趨勢(shì)等方面進(jìn)行分析。在本榜單期刊/會(huì)議基礎(chǔ)上,AI 2000的趨勢(shì)分析如下:

1、技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

  AI 2000技術(shù)趨勢(shì)分析如下圖所示。圖中每條色帶表示一個(gè)話題,其寬度表示該術(shù)語(yǔ)在當(dāng)年的熱度,與當(dāng)年該話題的論文數(shù)量呈正相關(guān),每一年份中按照其熱度由高到低進(jìn)行進(jìn)行排序。通過(guò)技術(shù)趨勢(shì)分析可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)前熱點(diǎn)研究話題TOP10是:Neural Network(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、Convolutional Neural Network(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、Machine Learning(機(jī)器學(xué)習(xí))、Computer Vision(計(jì)算機(jī)視覺(jué))、Mobile Device(移動(dòng)設(shè)備)、Social Network(社交網(wǎng)絡(luò))、Speech Recognition(語(yǔ)音識(shí)別)、Information Retrieval(信息檢索)、Support Vector Machine(支持向量機(jī))、Data Mining(數(shù)據(jù)挖掘)。技術(shù)趨勢(shì)分析描述了技術(shù)的出現(xiàn)、變遷過(guò)程,可以幫助研究人員理解領(lǐng)域的研究歷史和現(xiàn)狀,快速識(shí)別研究的前沿?zé)狳c(diǎn)問(wèn)題,例如下圖反映出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域在近期的快速發(fā)展。

AI 2000技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

2、國(guó)家發(fā)展趨勢(shì)

  AI 2000國(guó)家趨勢(shì)分析如下圖所示。圖中每條色帶表示一個(gè)國(guó)家,其寬度表示該國(guó)家在當(dāng)年的研究熱度,與當(dāng)年該國(guó)論文數(shù)量呈正相關(guān),每一年份中按照其熱度由高到低進(jìn)行排序。通過(guò)國(guó)家趨勢(shì)分析可以發(fā)現(xiàn)熱度TOP10的國(guó)家分別是:United States(美國(guó))、China(中國(guó))、United Kingdom(英國(guó))、Germany(德國(guó))、Canada(加拿大)、Japan(日本)、Australia(澳大利亞)、South Korea(韓國(guó))、Italy(意大利)、France(法國(guó))。當(dāng)前研究熱度最高的國(guó)家是美國(guó),從全局熱度來(lái)看,美國(guó)早期就有著領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)并一直保持著最高的熱度,同時(shí)中國(guó)的研究熱度緊隨美國(guó)之后。

AI 2000國(guó)家發(fā)展趨勢(shì)

3、國(guó)家合作

  國(guó)家間論文合作情況可以根據(jù)論文中的單位信息,將作者映射到各個(gè)國(guó)家中,進(jìn)而統(tǒng)計(jì)各國(guó)之間的論文合作情況,合作論文數(shù)量T OP10的關(guān)系如下圖所示。在合作論文數(shù)量上,中美合作的論文數(shù)遙遙領(lǐng)先;在合作對(duì)象上,絕大多數(shù)的合作關(guān)系都包含美國(guó),體現(xiàn)出美國(guó)的突出地位。

國(guó)家間論文合作情況

結(jié)語(yǔ)

  通過(guò)以上分析可以發(fā)現(xiàn),在學(xué)者數(shù)量方面,美國(guó)在人工智能整體層面上占有絕對(duì)優(yōu)勢(shì),擁有超過(guò)一半的高水平學(xué)者,為美國(guó)人工智能的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的人才基礎(chǔ);這些學(xué)者又廣泛分布在高校、企業(yè)等研究機(jī)構(gòu)中,人才聚集必然會(huì)帶動(dòng)各機(jī)構(gòu)的快速發(fā)展。

  相較而言,雖然中國(guó)在學(xué)者規(guī)模上位列第二,但是與美國(guó)還有很大的差距,相應(yīng)地,我國(guó)高水平學(xué)者集中的研究機(jī)構(gòu)也很匱乏,我國(guó)人工智能領(lǐng)域的人才隊(duì)伍亟待加強(qiáng)。

  在學(xué)者特點(diǎn)方面,AI 2000涵蓋的學(xué)者整體研究水平高,跨領(lǐng)域?qū)W者數(shù)量多,有利于各領(lǐng)域的協(xié)同發(fā)展,但是也有男女比例不均衡等問(wèn)題。

  在趨勢(shì)發(fā)展方面,我們可以通過(guò)分析技術(shù)趨勢(shì)了解先進(jìn)技術(shù)的歷史和現(xiàn)狀,例如洞察神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展進(jìn)程;通過(guò)分析國(guó)家趨勢(shì)了解各個(gè)國(guó)家的發(fā)展情況,通過(guò)分析國(guó)家合作認(rèn)識(shí)國(guó)際合作潮流,例如美國(guó)是現(xiàn)在發(fā)展熱度最高的國(guó)家,由此也帶動(dòng)了其他國(guó)家與美國(guó)的合作。

  相信不久的將來(lái)會(huì)有更多的人工智能關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)突破,我國(guó)人工智能的發(fā)展也將更加耀眼,培養(yǎng)更多的人才投入到人工智能領(lǐng)域的發(fā)展建設(shè)中去。

 

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