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年度重磅发布:《人工智能发展报告2020》

发布时间:  来源:河洛网

在过去的十年里,人工智能从实验室走向产业化生产,重塑传统的行业模式,引领未来的价值已经凸显出来,为世界经济和社会活动做出了不可忽视的贡献。 当今世界人工智能浪潮汹涌澎湃,各国学者都在努力实现从人工智能感知到认知的飞跃,使之具有推理、可解释、认知性。 未来十年,人工智能技术将实现从感知智能到认知智能的新突破。

年度重磅发布:《人工智能发展报告2020》

近日,清华大学人工智能研究院、清华-中国工程院知识智能联合研究中心联合发布《人工智能发展报告2020》。

该报告是清华大学唐杰教授团队自主开发的&基于&ldquo的技术信息大数据挖掘和服务平台” (简称AMiner )平台基于2011-2020年期间人工智能领域顶级期刊和会议(共44篇)收录的所有论文和专利数据,聚焦了人工智能发展迄今取得的重大科研进展、成果产出和科学研究热点。 该报告不仅从人才现状、技术趋势、技术影响力等方面展示了过去十年人工智能的最新进展,还总结分析了世界主要国家的人工智能战略支持政策,以及各国的人才储备和专利申请情况。 该报告独创,结合知识图像和自然语言处理、可视化、文献计量学等技术手段,分析得出了人工智能及其子领域技术研究的热点和发展趋势、高层次人才特征。 此外,根据Gartner技术成熟度曲线,深入探讨了人工智能未来的路线图,提出了理论、技术和应用方面的重大变化和挑战,以及如何赋予其他产业发展等重要议题。

AMiner选择了过去十年人工智能研究的焦点

根据人工智能领域在国际顶级期刊和会议过去10年发表的论文,通过AI算法计算不同技术研究方向的AMiner影响力指数,从而获得人工智能领域研究热点总排名,并入选过去10年&ldquo。 十大人工智能研究热点” 。

此次评价结果显示,过去10年的10个研究热点是深度神经网络、特征提取、图像分类、目标检测、语义分割、表达学习、对抗网络、语义网生成、协同过滤和机器翻译。 各研究焦点的AMiner指数如表所示。

表1 AMiner选出的近10年AI研究热点

在过去的十年中,五位人工智能领域的学者获得了图灵奖

通过AMiner智能引擎,可以自动收集多年的图灵奖获得者及其论文发表和学者图像等信息。 过去十年的图灵奖三次正式授予人工智能领域。

2010年,Leslie Valiant因对计算理论的贡献( PAC、枚举复杂性、代数计算、并行方差计算)获得了图灵奖。 这个成果是人工智能领域迅速发展的数学基础之一。

2011年,因Judea Pearl通过概率和因果推理对人工智能做出贡献而颁奖。

2018年,深度学习领域的三位大神Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun因在概念和工程上的巨大突破使得深度神经网络成为计算机领域的关键技术而获得图灵奖。 Hinton的反向传播( BP )算法、LeCun对卷积神经网络( CNN )的推进以及Bengio对循环神经网络( RNN )的贡献,使得目前的图像识别、语音识别、自然语言处理等得到了飞跃

AI高层次的人才大量聚集在美国

全球人工智能领域的高层次人才共计155408人,中国人工智能领域的高层次人才共计17368人。

从AI高级学者国家分布来看,美国AI高级学者人数最多,为1244人,占62.2%,中国仅次于美国居第二位,为196人,占9.8%。

中国的AI高水平学者主要分布在京津冀、长三角和珠三角地区,北京仍是AI高水平学者数量最多的国内城市,有79人。

在世界人工智能领域的高水平学者量TOP10机构中,美国机构高水平学者的整体人数遥遥领先。 排名第一的是美国谷歌公司,拥有185人,清华大学是唯一入选TOP10的中国机构,其余均为美国机构。

从子领域论文量来看,美国高校和科技机构在AI各细分方向上发展均衡,在自然语言处理、芯片技术、机器学习、信息检索与挖掘、人机交互等10多个子领域的发展居世界领先地位。

中国的AI机构在语音识别、经典AI、计算机网络、多媒体、可视化、物联网等领域实力雄厚,均居世界领先地位。

中国AI专利申请量全球领先

过去十年,中国人工智能领域的专利申请量为389571,居世界第一位,占全球总量的74.7%,是美国的8.2倍。 总体而言,国内人工智能相关专利申请量呈逐年上升趋势,2015年以后,增长速度明显加快。

中国人工智能专利申请量年度趋势

(专利申请数据截至2020年10月)

人工智能技术有助于社会民生领域的发展

目前,人工智能技术与传统行业深入融合,广泛应用于交通、医疗、教育和工业等多个领域,在有效降低劳动成本、优化产品和服务、创造新的市场和就业等方面给人类的生产和生活带来了革命性的转变。

机器学习、深度学习、自然语言处理、语音识别、计算机视觉、计算机图形、机器人、人机对话、数据库、信息检索与推荐、知识地图、知识工程、数据挖掘、安全与应用

引入金融领域的智能客户获取、身份识别、智能风控、智能投资、智能客户服务、移动支付、业务流程优化等应用场景

引入到教育领域的智能自适应学习、教育机器人、智能校园、智能教室、智能题库、语音评价、人机对话、教育支持等场景中,

也被引入到制造领域的智能工厂、工程设计、工程工艺设计、生产制造、CIMS、生成调度、故障诊断、智能物流、智能MES生产信息化管理系统等,

引入城市管理领域的智能政务、城市指挥中心、城市公共安全、物流及建筑服务系统、能源系统、交通系统、城市环境管理系统、智能家居、医疗系统自动驾驶等多个应用场景。

人工智能的未来将向强化学习、神经形态硬件、知识图像、智能机器人、可解释AI等方向发展

目前,世界上已有美国、中国、欧盟、英国、日本、德国、加拿大等10多个国家和地区发布了人工智能相关国家的发展战略或政策规划,以支持AI未来的发展。

这些国家大都把人工智能视为引领未来、重塑传统行业结构的前沿性、战略性技术,积极推进人工智能的发展和应用,重视人工智能人才队伍的培养,这是AI未来发展的重要历史机遇。

本报告分析了2020年人工智能技术成熟度曲线,结合人工智能发展现状,预测人工智能下十年的重点发展方向包括强化学习、神经形态硬件、知识图谱、智能机器人、可解释AI、数字伦理、知识指导的自然语言处理等。

其他精彩内容请看报告正文。

有关详细信息,请访问https://reports.aminer.cn/

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