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按AI顶会评实力:美国7倍领先中国,谷歌雄霸全球第一,腾讯和清华分获中国产学No.1
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按AI顶会评实力:美国7倍领先中国,谷歌雄霸全球第一,腾讯和清华分获中国产学No.1
浏览:198 发布日期:2019-12-22

28.中国-0.13

原标题:按AI顶会评实力:美国7倍领先中国,谷歌雄霸全球第一,腾讯和清华分获中国产学No.1

如果一篇论文有5位作者,其中三位来自MIT,一位来自牛津,剩下的一位来自谷歌,那么每位作者将获得0.2分。

13.加州大学洛杉矶分校(美国)-27.2

19.南加州大学-13.5

6.普林斯顿大学(美国)-31.5

7.康奈尔大学(美国)-30.9

5.加拿大-2.17

14.奥地利-0.84

排名研究作者认为,虽然很难得出结论,但未来几年内,美国仍将保持人工智能领先地位。

其中,

有人会说,未来十年,美国在人工智能领域的竞争力可能会削弱。

12.韩国-0.91

8.芬兰-1.75

像CNAS这样的智库认为,中国的人工智能战略反映了奥巴马政府报告中的关键原则——现在是中国在采用人工智能,而不是美国。

18.北京大学(中国)- 21.6

2.以色列-4.88

谁在引领人工智能行业?

5.普林斯顿大学-31.5

如果有一位作者隶属于两家机构,比如来自谷歌的作者还属于斯坦福,那么谷歌和斯坦获得的分数分别为0.2/2,即0.1分。

而这项研究排名与《自然指数》唯一的区别就在于,它 将海外实验室计入总部所在国/地区(而非所在国/地区)。

数据下载链接如下:

13.荷兰-0.89

学术界 vs. 产业界:总出版指数占比

14.杜克大学-18.7

排名研究了2200篇被接受的论文,还列出了一份作者及其附属组织的名单,并计算了每个组织的出版指数。

15.华盛顿大学(美国)-24.0

21.塞浦路斯-0.28

2019年全球人工智能研究排名前20位的大学

23.台湾-0.22

24.爱尔兰-0.21

赫芬达尔指数是用来衡量参与者人数与行业的关系,也是衡量参与者之间竞争程度的指标。

按国家/地区而言,美国将获得0.8分,欧洲将获得0.2分。

15.德国-0.78

19.日本-0.39

其公式如下:

2019年美国人工智能研究排名前20位的大学

此外,艾伦人工智能研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence)的分析发现,在被引用次数Top 10的论文中,中国作者的比例稳步上升:2018年,中国作者的比例为26.5%,与美国的29%相差无几。

2.麻省理工学院-69.8

它们在顶尖AI研究人员当中都有相似的知名度、相似的机构参与度以及相似的论文接受率(NeurIPS的论文接受率为21.2%,ICML的论文接受率为22.6%)。

4.伯克利大学-54.0

11.澳大利亚-1.08

H值低于100表示这是一个竞争激烈的行业;

— 完—

如果作者不止属于一个机构,那么作者的FC将在每个机构之间平均分配。

据作者介绍,排名方法是受到了《自然指数》(Nature Index)的启发。

9.法国-1.41

这项研究排名是从2017年开始的,下图反映了2017年出版指数排名前10的国家。

如果作者不止属于一个机构,那么作者的FC将在每个机构之间平均分配。

美国出版指数接近中国7倍,中国位居第二;

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17.洛桑联邦理工学院(瑞士)- 22.3

3.卡内基梅隆大学(美国)-67.7

在中国,这两件事推动了政府优先考虑并大幅增加对人工智能的投入。

量子位 编译 | 公众号 QbitAI

7.佐治亚理工学院-30.1

4.新加坡-2.34

这一次,排名分析了两大AI顶会—— NeurIPS和 ICML。

11.哥伦比亚大学(美国)- 29.2

2019年人工智能研究领先的全球前40大组织(工业与学术界)

20.哈佛大学(美国)-19.2

H值高于2500表示行业集中程度较高。

为了在不被重复计算的情况下,收集一个国家、地区或机构对一篇文章的贡献,《自然指数》使用了分数式计量(FC)方法,这个方法能考虑到每篇论文作者的贡献份额。

此项排名研究还公布了数据。

H值在1500到2500之间表示行业集中程度适中;

16.拉脱维亚-0.67

10.瑞典-1.11

那么排名是根据什么方法?

18.马萨诸塞大学阿默斯特分校-13.8

腾讯、阿里、百度、华为入围全球公司排名前20。

19.多伦多大学(加拿大)-21.4

为了在不被重复计算的情况下,收集一个国家、地区或机构对一篇文章的贡献,《自然指数》使用了分数式计量(FC)方法,这个方法能考虑到每篇论文作者的贡献份额。

9.伊利诺伊大学-29.4

人工智能研究中的竞争力(赫芬达尔指数)

14.苏黎世联邦理工学院(瑞士)-27.0

11.加州大学洛杉矶分校-27.2

7.英国-1.90

12.华盛顿大学-24

16.法国国家信息与自动化研究所(法国)-23.2

人均出版指数排名前30的国家

1.斯坦福大学-82.3

20.宾夕法尼亚大学-13.3

27.希腊-0.14

30.新西兰-0.11

17.比利时-0.44

8.佐治亚理工学院(美国)-30.1

3.卡内基梅隆大学-67.7

而这项排名研究认为,结果将取决于现代人工智能的三个关键要素: 算法、 硬件和 训练数据。

某机构的FC,就是将属于这个机构的所有作者FC求和。

2019年人工智能研究排名前20位的公司

学术界占比:77.8%

16.加州大学圣地亚哥分校-14.6

4.加州大学伯克利分校(美国)-54.0

在这项研究中,H值为146.47,表示行业不集中。也就是说,2019年AI行业 没有出现垄断的现象。

由于人工智能顶会的数据不会采用标准化的形式,所以分析基本上靠人工手动(HTML解析、Python转换、大量手工名称标准化等)。

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2019年人工智能研究排名前20位的地区

传送门

29.捷克共和国-0.11

22.阿拉伯联合酋长国-0.26

3.美国-3.85

一篇论文的FC总值为1,如果每位作者的贡献度是一样的,那么就平分这个总值。例如一篇论文有10个作者,且贡献度相同,那么每位作者的获得的FC就是0.1。

它们在顶尖AI研究人员当中都有相似的知名度、相似的机构参与度以及相似的论文接受率(NeurIPS的论文接受率为21.2%,ICML的论文接受率为22.6%)。

2016年,人工智能领域发生了2件大事。

13.哈佛大学-19.2

2019年人工智能研究领先的全球前40大组织(树图)

9.得克萨斯大学奥斯汀分校(美国)-29.9

谁要想在人工智能领域占领主导地位,就需要把这三个要素都做好。

目前,美国的优势在于算法和硬件,而中国的优势在海量的数据。

http://people.csail.mit.edu/chuvpilo/publications.html

12.清华大学(中国)-28.4

18.爱沙尼亚-0.44

2017年7月,中国将2030年设定为人工智能发展的一个期限:2020年达到人工智能经济体的顶级水平,2025年实现重大新突破,2030年成为全球人工智能的领跑者。

1.斯坦福大学(美国)-82.3

而到了2019年,这一差距缩小到了7倍(美国1260.2,中国184.5)。

2017年,美国出版指数是中国的11倍。

20.挪威-0.32

10.哥伦比亚大学-29.2

产业界占比:22.2%

某机构的FC,就是将属于这个机构的所有作者FC求和。

6.康奈尔大学-30.9

26.沙特阿拉伯-0.15

举个例子。

按机构而言,MIT将获得3 x 0.2,即0.6分;牛津和谷歌分别获得0.2分。

3月份,谷歌的AlphaGo成为首个击败围棋9段专业选手李世石的电脑程序;10月,奥巴马政府发布了一项关于人工智能未来发展方向和考虑的战略,名为“为人工智能的未来做准备”。

现如今,中国和美国在人工智能领域间的竞争较为激烈。这项排名倾向于站在较平衡角度去研究,但在分析这个问题之前,先来回顾一下历史:

17.威斯康星大学麦迪逊分校-14.4

One More Thing

那么,研究排名为什么会选择NeurIPS和ICML呢?作者解释到:

量子位 QbitAI · 头条号签约作者

8.得克萨斯大学奥斯汀分校-29.9

总体而言,排名前40位的组织贡献了出版指数总数的55% ,在总计2200篇论文中合计为1212.3篇。

一篇论文的FC总值为1,如果每位作者的贡献度是一样的,那么就平分这个总值。例如一篇论文有10个作者,且贡献度相同,那么每位作者的获得的FC就是0.1。

6.丹麦-2.11

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2.麻省理工学院(美国)-69.8

值得注意的是,腾讯在公司排名中,位居中国第一,夺得8.8分,超越了阿里、百度和华为。

15.纽约大学-17.7

一年一度AI研究排名来了!

1.瑞士-6.97

10.伊利诺伊大学(美国)-29.4

2019年人工智能研究排名前20位的国家

十三 发自 凹非寺

5.牛津大学(英国)-37.7

清华、北大入围全球大学排名前20;

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NeurIPS 2019和ICML 2019,2200篇论文标题中出现频率最高的前150个单词

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H值低于1500表示该行业不集中;

25.意大利-0.19