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來(lái)源:北大青鳥(niǎo)長(zhǎng)沙大計(jì)教育|發(fā)布時(shí)間:2021-02-05 13:56:47
《人工智能發(fā)展報(bào)告 2020》是基于清華大學(xué)唐杰教授團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)的 “科技情報(bào)大數(shù)據(jù)挖掘與服務(wù)平臺(tái)”(簡(jiǎn)稱(chēng) AMiner)平臺(tái),根據(jù) 2011-2020 年期間人工智能領(lǐng)域的頂級(jí)期刊和會(huì)議所收錄的全部論文和專(zhuān)利數(shù)據(jù),來(lái)展現(xiàn)人工智能發(fā)展至今所獲得的重大科研進(jìn)展、成果產(chǎn)出以及科研熱點(diǎn)的一份報(bào)告。
一、過(guò)去十年十大人工智能研究熱點(diǎn)
根據(jù)人工智能領(lǐng)域在國(guó)際頂級(jí)期刊和會(huì)議過(guò)去 10 年所發(fā)表論文,通過(guò) AI 算法計(jì)算出不同技術(shù)研究方向的 AMiner 影響力指數(shù),以此獲得人工智能領(lǐng)域研究熱點(diǎn)排名,評(píng)選出過(guò)去十年 “十大人工智能研究熱點(diǎn)”。評(píng)測(cè)結(jié)果顯示,過(guò)去十年中人工智能十大研究熱點(diǎn)分別為:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、特征抽取、圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割、表示學(xué)習(xí)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、協(xié)同過(guò)濾和機(jī)器翻譯。
二、5位人工智能領(lǐng)域?qū)W者斬獲圖靈獎(jiǎng)
2010年,Leslie Valiant 因?qū)τ?jì)算理論的貢獻(xiàn)(PAC、枚舉復(fù)雜性、代數(shù)計(jì)算和并行分布式計(jì)算)獲得圖靈獎(jiǎng),該成果是人工智能領(lǐng)域快速發(fā)展的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)之一。
2011 年,因 Judea Pearl 通過(guò)概率和因果推理對(duì)人工智能做出貢獻(xiàn)而頒獎(jiǎng);2018 年,深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域三位大神 Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton 和 Yann LeCun 因?yàn)樵诟拍詈凸こ躺系闹卮笸黄仆苿?dòng)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為計(jì)算機(jī)領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)而榮獲圖靈獎(jiǎng)。
三、AI高層次人才分布
全球人工智能領(lǐng)域高層次人才共計(jì) 155408 位,中國(guó)人工智能領(lǐng)域高層次人才數(shù)量共計(jì) 17368 位。從 AI 高層次學(xué)者國(guó)家分布看,美國(guó) AI 高層次學(xué)者的數(shù)量最多,有 1244 人,占比 62.2%,中國(guó)排在美國(guó)之后,位列第二,有 196 人,占比 9.8%。中國(guó) AI 高層次學(xué)者主要分布在京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角地區(qū),北京仍是擁有 AI 高層次學(xué)者數(shù)量最多的國(guó)內(nèi)城市,有 79 位。
在全球人工智能領(lǐng)域高層次學(xué)者量 TOP10 機(jī)構(gòu)之中,美國(guó)機(jī)構(gòu)高層次學(xué)者總體人數(shù)遙遙領(lǐng)先。位居首位的是美國(guó)的谷歌公司,擁有 185 人,清華大學(xué)是唯一入選 TOP10 的中國(guó)機(jī)構(gòu),其余均為美國(guó)機(jī)構(gòu)。中國(guó)的 AI 機(jī)構(gòu)在語(yǔ)音識(shí)別、經(jīng)典 AI、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、多媒體、可視化和物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域?qū)嵙^強(qiáng),均進(jìn)入全球領(lǐng)先行列。
人工智能在過(guò)去的十年里,成功從實(shí)驗(yàn)室走向了產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)。它所具備的重塑傳統(tǒng)行業(yè)模式、引領(lǐng)未來(lái)的價(jià)值已經(jīng)凸顯,同時(shí)也為全球經(jīng)濟(jì)和社會(huì)活動(dòng)做出了不容忽視的貢獻(xiàn)。在全球人工智能浪潮洶涌的大環(huán)境下,要想進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)人工智能從感知到認(rèn)知的跨越,需要更多的專(zhuān)業(yè)人才。由上可知,我國(guó)人工智能方面的專(zhuān)業(yè)人才還是相當(dāng)緊缺的,未來(lái)將會(huì)是一個(gè)非;馃岬木蜆I(yè)方向!
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