未來(lái)十年，人工智能技術(shù)將實(shí)現從感知到認知的新突破！

　　過(guò)去十年里，人工智能從實(shí)驗室走向產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)，重塑傳統行業(yè)模式、引領(lǐng)未來(lái)的價(jià)值已經(jīng)凸顯，并為全球經(jīng)濟和社會(huì )活動(dòng)做出了不容忽視的貢獻。當前全球人工智能浪潮洶涌，各國學(xué)者正努力實(shí)現人工智能從感知到認知的跨越，使之具有推理、可解釋性、認知性。未來(lái)十年，人工智能技術(shù)將實(shí)現從感知智能到認知智能的新突破。

　　近日，清華大學(xué)人工智能研究院、清華 - 中國工程院知識智能聯(lián)合研究中心聯(lián)合發(fā)布了《人工智能發(fā)展報告 2020》。

　　該報告基于清華大學(xué)唐杰教授團隊自主研發(fā)的 “科技情報大數據挖掘與服務(wù)平臺”(簡(jiǎn)稱(chēng) AMiner)平臺，根據 2011-2020 年期間人工智能領(lǐng)域的頂級期刊和會(huì )議(共計 44 個(gè))所收錄的全部論文和專(zhuān)利數據，全面展現了人工智能發(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)。該報告不僅從人才現狀、技術(shù)趨勢和技術(shù)影響力等方面展示了過(guò)去十年人工智能的最新進(jìn)展，而且匯總分析了全球主要國家人工智能戰略支持政策，以及各國人才儲備和專(zhuān)利申請情況。該報告匠心獨具，將知識圖譜與自然語(yǔ)言處理、可視化、文獻計量學(xué)等技術(shù)手段相結合，分析得到人工智能及其子領(lǐng)域的技術(shù)研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢方向，高層次人才特征。此外，基于 Gartner 技術(shù)成熟度曲線(xiàn)，該報告還深入探討了人工智能的未來(lái)發(fā)展藍圖，提出理論、技術(shù)和應用方面的重大變化與挑戰，以及如何賦能其他產(chǎn)業(yè)發(fā)展等重要議題。

　　AMiner 評選出過(guò)去十年十大人工智能研究熱點(diǎn)

　　根據人工智能領(lǐng)域在國際頂級期刊和會(huì )議過(guò)去 10 年所發(fā)表論文，通過(guò) AI 算法計算出不同技術(shù)研究方向的 AMiner 影響力指數，以此獲得人工智能領(lǐng)域研究熱點(diǎn)總榜單，評選出過(guò)去十年 “十大人工智能研究熱點(diǎn)”。

　　本次評測結果顯示，過(guò)去十年中十大研究熱點(diǎn)分別為：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、特征抽取、圖像分類(lèi)、目標檢測、語(yǔ)義分割、表示學(xué)習、生成對抗網(wǎng)絡(luò )、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò )、協(xié)同過(guò)濾和機器翻譯。各項研究熱點(diǎn)的 AMiner 指數如表。

　　表 1 AMiner 評選出的近十年十大 AI 研究熱點(diǎn)

　　過(guò)去十年有 5 位人工智能領(lǐng)域學(xué)者獲得圖靈獎

　　通過(guò) AMiner 智能引擎，可以自動(dòng)收集歷年來(lái)圖靈獎獲得者及其論文發(fā)表與學(xué)者畫(huà)像等信息。過(guò)去十年的圖靈獎?dòng)腥握绞谟杞o人工智能領(lǐng)域。2010，Leslie Valiant 因對計算理論的貢獻(PAC、枚舉復雜性、代數計算和并行分布式計算)獲得圖靈獎，該成果是人工智能領(lǐng)域快速發(fā)展的數學(xué)基礎之一。2011 年，因 Judea Pearl 通過(guò)概率和因果推理對人工智能做出貢獻而頒獎;2018 年，深度學(xué)習領(lǐng)域三位大神 Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton 和 Yann LeCun 因為在概念和工程上的重大突破推動(dòng)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )成為計算機領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)而榮獲圖靈獎。Hinton 的反向傳播(BP)算法、LeCun 對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(CNN)的推動(dòng)以及 Bengio 對循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(RNN)的貢獻是目前圖像識別、語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)言處理等獲得跳躍式發(fā)展的基礎。

　　AI 高層次人才較多聚集在美國

　　全球人工智能領(lǐng)域高層次人才共計 155408 位，中國人工智能領(lǐng)域高層次人才數量共計 17368 位。從 AI 高層次學(xué)者國家分布看，美國 AI 高層次學(xué)者的數量最多，有 1244 人次，占比 62.2%，中國排在美國之后，位列第二，有 196 人次，占比 9.8%。中國 AI 高層次學(xué)者主要分布在京津冀、長(cháng)三角和珠三角地區，北京仍是擁有 AI 高層次學(xué)者數量最多的國內城市，有 79 位。

　　在全球人工智能領(lǐng)域高層次學(xué)者量 TOP10 機構之中，美國機構高層次學(xué)者總體人數遙遙領(lǐng)先。位居首位的是美國的谷歌公司，擁有 185 人，清華大學(xué)是唯一入選 TOP10 的中國機構，其余均為美國機構。

　　從子領(lǐng)域論文量來(lái)看，美國的大學(xué)和科技機構在 AI 各個(gè)細分方向上的發(fā)展較為均衡，且在自然語(yǔ)言處理、芯片技術(shù)、機器學(xué)習、信息檢索與挖掘、人機交互等 10 多個(gè)子領(lǐng)域的發(fā)展居于全球領(lǐng)先席位。中國的 AI 機構在語(yǔ)音識別、經(jīng)典 AI、計算機網(wǎng)絡(luò )、多媒體、可視化和物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域實(shí)力較強，均進(jìn)入全球領(lǐng)先行列。

　　中國 AI 專(zhuān)利申請量全球領(lǐng)先

　　過(guò)去十年，中國人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)利申請量 389571，位居世界第一，占全球總量的 74.7%，是排名第二的美國的 8.2 倍?？傮w上，國內的人工智能相關(guān)專(zhuān)利申請量呈逐年上升趨勢，并且在 2015 年后增長(cháng)速度明顯加快。

中國人工智能專(zhuān)利申請量年度趨勢

（專(zhuān)利申請數據截至2020年10月）
人工智能技術(shù)賦能社會(huì )民生領(lǐng)域發(fā)展

　　當前，人工智能技術(shù)與傳統行業(yè)深度融合，廣泛應用于交通、醫療、教育和工業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域，在有效降低勞動(dòng)成本、優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)、創(chuàng )造新市場(chǎng)和就業(yè)等方面為人類(lèi)的生產(chǎn)和生活帶來(lái)革命性的轉變。

　　機器學(xué)習、深度學(xué)習、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識別、計算機視覺(jué)、計算機圖形、機器人、人機交互、數據庫、信息檢索與推薦、知識圖譜、知識工程、數據挖掘、數據挖掘、安全與隱私、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、可視化、物聯(lián)網(wǎng)等人工智能技術(shù)，已經(jīng)被引入到醫療領(lǐng)域的電子病歷、影像診斷、醫療機器人、健康管理、遠程診斷、新藥研發(fā)、基因測序等應用場(chǎng)景中;被引入到金融領(lǐng)域的智能獲客、身份識別、智能風(fēng)控、智能投顧、智能客服、移動(dòng)支付以及業(yè)務(wù)流程優(yōu)化等應用場(chǎng)景;被引入到教育領(lǐng)域的智適應學(xué)習、教育機器人、智慧校園、智能課堂、智能題庫、語(yǔ)音測評、人機對話(huà)、教育輔助等場(chǎng)景，還被引入到制造領(lǐng)域的智能工廠(chǎng)、工程設計、工程工藝設計、生產(chǎn)制造、CIMS、生成調度、故障診斷、智能物流、智能 MES 生產(chǎn)信息化管理系統等，以及被引入到城市管理領(lǐng)域的智能政務(wù)、城市指揮中心、城市公共安全、物流及建筑服務(wù)系統、能源系統、交通系統、城市環(huán)境管理系統、智能家居、醫療系統自動(dòng)駕駛等多個(gè)應用場(chǎng)景。

　　人工智能未來(lái)將更多向強化學(xué)習、神經(jīng)形態(tài)硬件、知識圖譜、智能機器人、可解釋性 AI 等方向發(fā)展

　　目前，全球已有美國、中國、歐盟、英國、日本、德國、加拿大等 10 余個(gè)國家和地區紛紛發(fā)布了人工智能相關(guān)國家發(fā)展戰略或政策規劃，用于支持 AI 未來(lái)發(fā)展。這些國家幾乎都將人工智能視為引領(lǐng)未來(lái)、重塑傳統行業(yè)結構的前沿性、戰略性技術(shù)，積極推動(dòng)人工智能發(fā)展及應用，注重人工智能人才隊伍培養，這是 AI 未來(lái)發(fā)展的重要歷史機遇。

　　本報告通過(guò)對 2020 年人工智能技術(shù)成熟度曲線(xiàn)分析，并結合人工智能的發(fā)展現狀，預測得出人工智能下一個(gè)十年重點(diǎn)發(fā)展的方向包括：強化學(xué)習、神經(jīng)形態(tài)硬件、知識圖譜、智能機器人、可解釋性 AI、數字倫理、知識指導的自然語(yǔ)言處理等。

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