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[導讀] 過去這一年,人工智能注意力熱度不減,科研大浪繼續(xù)席卷全球,身處浪潮之中的中國科學院自動化研究所研究員孫哲南卻發(fā)現(xiàn)一個問題:在這一領(lǐng)域,目前權(quán)威的全球?qū)W術(shù)會議或?qū)W術(shù)組織,主要由歐美主導,中國雖然國

過去這一年,人工智能注意力熱度不減,科研大浪繼續(xù)席卷全球,身處浪潮之中的中國科學院自動化研究所研究員孫哲南卻發(fā)現(xiàn)一個問題:在這一領(lǐng)域,目前權(quán)威的全球?qū)W術(shù)會議或?qū)W術(shù)組織,主要由歐美主導,中國雖然國際化融合趨勢越來越明顯,但與國際頂尖學術(shù)機構(gòu)和科技巨頭之間的交流互動仍顯匱乏,學術(shù)原創(chuàng)力和國際影響力存在明顯短板。

這個判斷,和前不久出爐的愛思唯爾《人工智能:知識的創(chuàng)造、轉(zhuǎn)移與應用》(以下稱報告)基本一致。作為擁有包括《柳葉刀》《細胞》等知名學術(shù)期刊的科技和醫(yī)學信息分析提供商,愛思唯爾在該報告中提出,2017年中國在人工智能領(lǐng)域出版的文章數(shù)量超過美國,位列全球第一,如果保持當前勢頭,中國有望在4年內(nèi)趕超“整個歐洲”,成為全球人工智能研究成果最多的地區(qū)。

但報告同時提及,盡管中國科研成果增長迅速,在該領(lǐng)域的引用影響力仍然較低,這表明中國的研究“似乎更具區(qū)域性,而非全球性”。

愛思唯爾分析服務高級副總裁瑪麗亞·德·克萊恩說,國際性流動與合作的模式表明,中國在人工智能領(lǐng)域的研究工作“相對孤立”,引文影響力較低,國際合作水平和研究人員的流動性也較低。比如,中國圍繞人工智能研究開展的國際合作成果,不足整個國家人工智能研究產(chǎn)出的1/4。

“這個問題很值得重視!”孫哲南告訴記者,中國人工智能要想走得更遠,必須要加大力度進一步融入國際主流學術(shù)圈、產(chǎn)業(yè)生態(tài)和社會媒體。

人工智能在全球范圍內(nèi)究竟有多“熱”?報告提到,在過去5年即2013~2017年,全球人工智能研究以每年接近13%的速度快速增長,而在2008年至2012年的5年間增速僅有不到5%。相比之下,過去5年全球范圍內(nèi)所有學科領(lǐng)域的科研產(chǎn)出每年的增長僅為0.8%。

這其中,很大一部分來自中國對全球人工智能研究產(chǎn)出的貢獻。報告稱,和其他國家一樣,中國的人工智能研究并不局限于研究論文,其產(chǎn)出包含多種形式,其中會議論文占中國整體人工智能科研產(chǎn)出的44%。

克萊恩說,在政策的扶持下,中國的人工智能發(fā)展迅猛,有望在全球范圍引領(lǐng)人工智能浪潮,其在人工智能領(lǐng)域的人才引進同樣表明,中國的研究環(huán)境越來越有吸引力。

相應地,歐洲是人工智能科研產(chǎn)出規(guī)模最大、最多樣化的地區(qū),與歐洲以外的國際合作比例及增長速度也很高。然而報告同時提到,近年來,歐洲面臨著頂尖人工智能人才流失的嚴峻問題。

與歐洲不同,美國產(chǎn)業(yè)界對本土乃至全球的人工智能人才都有強大的吸引力。

報告稱,美國企業(yè)吸引了眾多人工智能人才,科研實力雄厚,這歸功于其跨界組建聯(lián)合實驗室的傳統(tǒng)。美國學術(shù)界同樣表現(xiàn)不俗,在學術(shù)產(chǎn)量和保留人才方面均表現(xiàn)突出。

在研究熱點上,報告在檢索分析了研究、教育、技術(shù)與媒體4個領(lǐng)域的共計60萬份文檔和700多個領(lǐng)域特定的關(guān)鍵詞后,揭示出人工智能關(guān)注的7個不同研究領(lǐng)域,即搜索與優(yōu)化、模糊系統(tǒng)、自然語言處理與知識表示、計算機視覺、機器學習與概率推理、規(guī)劃與決策、神經(jīng)網(wǎng)絡。

這其中,機器學習與概率推理、神經(jīng)網(wǎng)絡和計算機視覺的科研產(chǎn)出最高,增長速度也最快。

中國的人工智能研究,則集中于計算機視覺,尚未形成專攻包括語音識別在內(nèi)的自然語言處理和知識表示的研究——報告稱,這或許是因為,這類研究的研究主體是企業(yè),而它們通常不會發(fā)表諸多科學論文。

這也是中國和美國,在人工智能領(lǐng)域的不同之處:2017年,美國企業(yè)的科研產(chǎn)出表現(xiàn)突出,而中國企業(yè)的貢獻相對較少,僅占3%,90%的人工智能研究來自學術(shù)界,主要研究機構(gòu)是中國科學院,其在過去5年發(fā)表了超過9000篇人工智能研究論文,其他主要貢獻機構(gòu)還有清華大學、哈爾濱工業(yè)大學、上海交通大學、浙江大學等。

孫哲南認為,目前中國人工智能研究趨于應用導向,集中在應用基礎(chǔ)研究,因此計算機視覺領(lǐng)域會成為研究熱門,而目前國家為科研人員松綁、鼓勵科研人員創(chuàng)業(yè)的一系列政策,以及相關(guān)產(chǎn)學研聯(lián)合實驗室的建立也正在促進科研界與產(chǎn)業(yè)界的融合。

至于走向全球的問題,克萊恩表示,中國國際合作的比例為20%,盡管相較歐洲40%的國際合作比例,還有很大的發(fā)展空間。但要看到中國的發(fā)展速度,中國這一比例是過去20年間,從12%上升而來,如果繼續(xù)保持該趨勢,則有望扭轉(zhuǎn)這一局面。

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