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人工智能与数据的学术研究分析报告1
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[摘要]无论在产业界,还是在大众媒体报道中,人工智能大热。对于学界来说,我们还是要保持一个平常心,毕竟这不是一个学界可以炒作的概念,尽管大家对人工智能的未来充满
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人工智能与数据的学术研究分析报告
Artificial Intelligence and Data Research Report
方建勇
1
(余姚 浙江 315400)
[
摘要
]
无论在产业界,还是在大众媒体报道中,人工智能大热。对于学界来说,我们还是要保持
一个平常心,毕竟这不是一个学界可以炒作的概念,尽管大家对人工智能的未来充满期待。人工
智能有两个重要的基础因数来支撑,一是大到足够充分的数据,尽管数据是需要不断积累的,包
括自然数据,也包括经验数据;二是算法,在不同应用领域,加上数据样本空间的量级差异,不
同算法表现出来的各种效能也是有差异的。本文主要针对人工智能与数据相结合的领域,分析了
学术界历年来的总体研究状况,以期在广度与深度上对该领域的研究分布作一个概要性的陈述。
[关键词] 人工智能 数据 算法 学术研究 分析报告
[Abstract]
Whether in the industry, or in the mass media reports, artificial
intelligence hot. For the academic community, we still have to maintain a sense of
balance, after all, this is not a society can speculation concept, although everyone
on the future of artificial intelligence full of expectations. Artificial
intelligence has two important basic factors to support, one is large enough to full
data, although the data is the need to continue to accumulate, including natural data,
including empirical data; the second is the algorithm, in different applications,
plus data The magnitude of the sample space is different, and the performance of the
different algorithms is different. This paper mainly focuses on the field of
artificial intelligence and data, and analyzes the overall research status of
academic circles over the years, with a view to making a summary statement on the
distribution of research in this field in breadth and depth.
[Key words] Artificial intelligence; Data; Algorithm; Academic research; Analysis
report
1 引言
1
方建勇 男,
1978
年生,
1998
年考入浙江大学数学系,中国工业与应用数学学会会员,中国物流学会会员,资深
IT
项目经理,资
深 IT 工程师,资深 DBA(大型数据库管理员),浙江大学历史系硕士研究生学历,浙江大学数学与应用数学专业本科毕业,理学
学士学位。
无论在产业界,还是在大众媒体报道中,人工智能大热。对于学界来说,我们还是要保持
一个平常心,毕竟这不是一个学界可以炒作的概念,尽管大家对人工智能的未来充满期待。人工
智能有两个重要的基础因数来支撑,一是大到足够充分的数据,尽管数据是需要不断积累的,包
括自然数据,也包括经验数据;二是算法,在不同应用领域,加上数据样本空间的量级差异,不
同算法表现出来的各种效能也是有差异的。本文主要针对人工智能与数据相结合的领域,分析了
学术界历年来的总体研究状况,以期在广度与深度上对该领域的研究分布作一个概要性的陈述。
2 概述
人工智能(
Artificial Intelligence
),英文缩写为
AI
。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩
展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个
分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机
器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从
诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产
品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能
不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学,
从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由
不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使
机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复
杂工作”的理解是不同的。
2
人工智能是科学技术发展的最新成果,其发展依靠相关的云技术和大数据技术的日渐成
熟。
3
3 各类型学术发展趋势分析
超星发现系统收录的人工智能与数据历年发表的中文学术成果,总量为 18,641 篇,其中包
括图书
198
册、期刊
7235
篇、报纸
262
篇、学位论文
7098
篇、会议论文
983
篇、标准
2
个、专
利 576 项、音视频 31 个、科技成果 1389 项、年鉴 37 篇、法律法规 7 篇、案例 3 篇、信息资讯
797
篇、特色库
23
篇。按发表的时间段来看,
2017
年
1761
篇
4
、
2016
年
2074
篇、
2015
年
1198
篇、2014 年 1011 篇、2013 年 1020 篇、2012 年 919 篇、2011 年 1036 篇、2010 年 913 篇、2000-
2009 年 6556 篇、1990-1999 年 939 篇、1989 年以前 1214 篇。
2
参见百度百科人工智能词条。
3
马臻,车雨霏(武汉大学信息管理学院):《大数据技术在人工智能中的应用研究》[J],消费导刊 2016 第 5 期。
4
为方便起见,这里单位统一为篇。
自 1979 年第一篇期刊论文收录以来,1984 年收录了第一篇会议论文,表明学界开始在会议
上对人工智能与数据这个研究课题进行讨论,
1985
年收录了第一篇学位论文,表明这个课题已经
进入到高校研究群体当中,1989 年诞生了人工智能与数据研究领域的第一个科技成果和 2 项专
利。
1999
年是个分水岭,在这一年里,有两项人工智能与数据领域的标准诞生,期刊论文数量首
次年度突破 100 篇,达到了 106 篇。2002 年,人工智能与数据领域的学位论文首次年度突破 100
篇,达到了 117 篇,随后出现爆发性增长,2006 年至 2015 年学位论文每年都超过 500 篇,其中在
2011
年达到年度峰值的 626 篇,2016 年有所下降,达到 361 篇,2017 年截至发稿时为 270 篇,
表明学界对人工智能与数据领域的研究热度自 2016 年以来下降很多。学术研究热度晴雨表的一个
领先指标,是会议论文的数量,2007 年、2008 年和 2009 年发表的会议论文数量分别为 91 篇、97
篇和 92 篇,从整体上来看,这是会议论文最为高产的三年,随后年发表数量陆续锐减,2010 年
35 篇、2011 年 78 篇、2012 年 48 篇、2013 年 55 篇、2014 年 28 篇、2015 年 15 篇、2016 年 18
篇,2017 年截至发稿时为 23 篇。与会议论文和学位论文发表数量发展趋势形成鲜明对照的是,
期刊论文、专利和报纸在 2016 年、2017 年出现井喷态势,这些短、频、快的学术成果应为政府
和媒体的推动有重要关联,2016 年期刊论文数量翻番,突破 1000 篇,达到 1172 篇,2017 年截至
发稿时为 1523 篇;2016 年专利数量同样翻番,突破 100 项,达到 181 项,2017 年截至发稿时为
235 项;2016 年报纸发表量翻两番,达到 107 篇,2017 年截至发稿时为 121 篇。
表
1
人工智能与数据各类型学术发展趋势
"人工智能" "数据"-各类型学术发展趋势曲线
序号
年份
图书
(数量)
期刊
(数量)
学位论文
(数量)
会议论
文(数
量)
专利
(数量)
标准
(数量)
报纸
(数量)
科技成果(数量)
1
1979
0
1
0
0
0
0
0
0
2
1980
0
2
0
0
0
0
0
0
3
1981
0
5
0
0
0
0
0
0
4
1982
0
0
0
0
0
0
0
0
5
1983
0
4
0
0
0
0
0
0
6
1984
0
11
0
3
0
0
0
0
7
1985
0
16
1
1
0
0
0
0
8
1986
0
30
0
8
0
0
0
0
9
1987
0
28
0
4
0
0
0
0
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曹将
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