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电子发烧友网>电子资料下载>医疗电子>中国在AI领域的发展状况的介绍

中国在AI领域的发展状况的介绍

2017-09-20 | rar | 0.2 MB | 次下载 | 免费

资料介绍

  第二张图和第一张图其他条件一样,只是增加了一个“文章必须至少被引用一次”的附加条件。也就是说,第二张图统计的文章数,是被引用过的“有效文章数”,相对来说更合理一些。

  两张图里,中国都在2014年和2015年超过了美国(以及其他所有第二梯队的国家),居于领跑者的位置。

  问题来了,在AI研究领域,中国人真有这么强吗?

  从这些年的直觉看,中国人/华人在人工智能领域里的大牛比比皆是,吴恩达、孙剑、杨强、黄广斌、马毅、张大鹏 ……随口可以说出一大串,我自己在Google的研究团队,微软研究院等地亲眼看到的,也到处是中国人、华人的面孔。但这只是直观感受。整体来看,中国人/华人所做的科研贡献到底有多重要,对人工智能的推动作用到底有多大?白宫报告里的统计是不是科学、合理?

  其实,对美国国家战略规划里的统计,我自己是有几个疑问的,主要包括:

  直接搜索关键字“深度学习”、“深度神经网络”,真的能涵盖这些年人工智能领域的所有科学研究进展?像机器人、智能控制、机器视觉无人驾驶等领域里,没有提及深度学习的文章眼见还有不少。严格按关键词匹配会漏掉多少相关文章?是否影响统计结果?

  “文章至少被引用一次”,比较科学,但好像还远远不够。这种统计,真的不需要考虑SCI的影响因子吗?不考虑的话,会混进多少较差期刊上发表的比较水的论文?这些数据会不会被国内研究机构靠SCI引用数来评职称的风气污染?

  在全球化时代,按国家统计,会不会有明显偏差?白宫报告没有提到被统计的文章是如何归入不同国家的。如果按作者发表文章时的所在机构,那大量在国外机构访问的中国学者会不会被算成外国人?中国人和外国人合写的文章该如何统计?如果按期刊所属国家和地区,那不同国家间的期刊水平(影响因子)差异是不是会让统计结果带有偏见?

  基于此,我也想自己去做个统计。

  统计前,给自己设了几条原则:

  从期刊的影响因子出发,只统计影响因子高的顶尖期刊。

  从Web of Science主题词出发,涵盖人工智能相关的所有科研领域,而不仅是深度学习方面的文章。

  关注对象是华人,而不是用国家分类的办法去比较中国和外国——这个是我自己的选择,因为今天的学术界,国家间的合作和交流已不可忽视。类似吴恩达这样的外籍华人,其实也在为中国的人工智能发展做贡献。与其限定国家,不如从整体上看一看,地球上的华人科学家、研究者群体,到底有多厉害。

  关注时间范围是2006到2016年,跨度10年左右——因为许多人说,这一波人工智能大潮是从2006后的几年时间里,才开始真正兴起的。

  我的统计结果

  来看下2006到2016年间华人作者的平均贡献:

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