近10年中美人工智能研究領(lǐng)域與熱點比較分析

周峻宇

摘要：近年來，人工智能迎來了第三次發(fā)展的熱潮。本研究以Web of Science數(shù)據(jù)源，利用科學(xué)計量學(xué)方法，系統(tǒng)分析中關(guān)人工智能研究的學(xué)科分布及其研究熱點。結(jié)果顯示中關(guān)人工智能研究產(chǎn)出持續(xù)快速增長，工程技術(shù)領(lǐng)域是目前人工智能研究應(yīng)用作為活躍的領(lǐng)域，美國人工智能研究焦點已經(jīng)逐步轉(zhuǎn)向生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的神經(jīng)科學(xué)與神經(jīng)病學(xué)、放射學(xué)核醫(yī)學(xué)與醫(yī)學(xué)影像、醫(yī)學(xué)信息學(xué)、數(shù)學(xué)計算生物學(xué)等學(xué)科，探索人工智能在藥物發(fā)現(xiàn)、精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)、電子健康記錄以及數(shù)據(jù)科學(xué)方面的應(yīng)用。未來以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)為核心的深度學(xué)將成為人工智能重要的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：人工智能;領(lǐng)域熱點;中國;美國;比較

中圖分類號：G2 文獻標(biāo)識碼A 文章編號1674-6708（2019）239-0014-03

人工智能（Artificial Inteliigence）是開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。隨著“深度學(xué)習(xí)之父”Hinton及其團隊在2006年和2012年在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法方面的突破及其在圖像識別方面的出色表現(xiàn)，將人工智能帶入了第三次發(fā)展的熱潮，并推動了以人工智能為特點的第四次工業(yè)革命。經(jīng)過前期研究發(fā)現(xiàn)，美國和中國作為人工智能研究的超級大國引領(lǐng)著全球人工智能的發(fā)展和應(yīng)用。本研究主要目的是通過定量和定性相結(jié)合的方法，分析近10年來中美在人工智能領(lǐng)域的研究熱點及其演化過程，為科研、產(chǎn)業(yè)和政府等相關(guān)人員全面了解中美人工智能的研究熱點及其前沿領(lǐng)域提供參考依據(jù)。

1數(shù)據(jù)與方法

本研究以國際著名的科學(xué)引文索引數(shù)據(jù)庫Web of Science為數(shù)據(jù)源，系統(tǒng)檢索和收集中美人工智能研究的相關(guān)文獻，檢索策略為：主題=”*Artificial intelligence*”AND國家=（china）AND文獻類型=（Article 0RProceedings Paper OR Review）AND年份=20102019和主題=”*Artificial intelligence*”AND國家=（uSA or America）AND文獻類型=（ArticleOR Proceedings Paper OR Review）AND年份=2010-2019，數(shù)據(jù)庫索引：SCI EXPANDED，SSCI，A&HCI，CPCI-S，CPCI-SSH。檢索時間2019年3月10日，檢索到中國相關(guān)文獻2879條，美國相關(guān)文獻2586條。然后，將相關(guān)文獻下載到本地數(shù)據(jù)庫，并利用Excel自編小程序?qū)ξ墨I的發(fā)表時間、學(xué)科領(lǐng)域等進行統(tǒng)計，同時，利用VOSViewer軟件，通過關(guān)鍵詞聚類分析，動態(tài)展示和比較中美兩國在人工智能領(lǐng)域的熱點主題和前沿方向。

2結(jié)果

2.1時間趨勢

中美人工智能研究的發(fā)文量時問分布如圖1所示，美國人工智能研究具有悠久的歷史，自20世紀(jì)90年代一直保持較高的發(fā)文數(shù)量。中國人工智能研究相對起步較晚，2000年后開始快速發(fā)展，并且于2010年只有在文章數(shù)量方面超過美國。可見，中國在研究產(chǎn)出方面已經(jīng)和美國并肩，引領(lǐng)全球人工智能的研究快速發(fā)展。

2.2學(xué)科領(lǐng)域

中美人工智能研究學(xué)科領(lǐng)域分布情況如圖2所示，根據(jù)Web of Science學(xué)科領(lǐng)域劃分，將所有學(xué)科劃分為工程技術(shù)、物理科學(xué)、生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)、社會科學(xué)和藝術(shù)人文5個主要領(lǐng)域。中國人工智能研究主要分布在工程技術(shù)領(lǐng)域（79%）。美國除了工程技術(shù)之外，生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)（18%）、社會科學(xué)相對中國均占有較大比重，中國人工智能研究領(lǐng)域分布相對更加集中，更加偏向于工程技術(shù)和物理科學(xué)等自然科學(xué)，但是在生命科學(xué)和醫(yī)學(xué)和社會科學(xué)方面表現(xiàn)相對較弱。

中美人工智能研究前20名學(xué)科分布情況如表1所示。中國全部文獻分布在94個學(xué)科，而美國分布在126個學(xué)科。排名前20的學(xué)科中國在工程、材料科學(xué)、自動化與控制系統(tǒng)、電信、能源燃料、儀器儀表、機械學(xué)、數(shù)學(xué)、生物技術(shù)應(yīng)用微生物學(xué)、影像科學(xué)與攝影技術(shù)和食品科學(xué)技術(shù)等學(xué)科表現(xiàn)突出，發(fā)文量遠遠超過美國。而美國在神經(jīng)科學(xué)與神經(jīng)病學(xué)、心理學(xué)、放射學(xué)核醫(yī)學(xué)與醫(yī)學(xué)影像、醫(yī)學(xué)信息學(xué)、數(shù)學(xué)計算生物學(xué)和信息科學(xué)與圖書館學(xué)等學(xué)科發(fā)文量遠超過中國。此外，通過對全部學(xué)科對比發(fā)現(xiàn)，中國排名較低但是發(fā)文量較多的人工智能科學(xué)還有遙感、熱力學(xué)、電化學(xué)、冶金冶金工程、納米科學(xué)與技術(shù)等學(xué)科。美國相對中國產(chǎn)出較多的學(xué)科分布更加廣泛，生物化學(xué)分子生物學(xué)、衛(wèi)生保健服務(wù)科學(xué)、藥理藥劑學(xué)、心血管系統(tǒng)心臟病學(xué)、內(nèi)科學(xué)、腫瘤科、社會問題、法律、哲學(xué)、研究與實驗醫(yī)學(xué)、外科學(xué)、公共環(huán)境職業(yè)健康、細胞生物學(xué)、通訊、遺傳、眼科、海洋淡水生物學(xué)、公共行政、建筑學(xué)、語言學(xué)、航天工程、人體工程學(xué)、倫理學(xué)、國際關(guān)系等學(xué)科發(fā)文量超過中國一倍以上。

2.3熱點主題

中美人工智能研究熱點主題關(guān)鍵詞聚類圖譜如圖3和圖4所示（F代表出現(xiàn)次數(shù)，N代表每個知識圖譜顯示的關(guān)鍵詞數(shù)量），其中點的大小代表關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻次，連線粗細代表兩個詞之間聯(lián)系緊密程度，顏色反映關(guān)鍵詞或主題的平均分布時問，點的大小反映了主題的研究熱度，顏色的變化反映了主題的前沿程度。通過分析發(fā)現(xiàn)，中美近10年總體研究的大方向基本一致，主要從早期的以知識表達為特點的專家決策系統(tǒng)、決策系統(tǒng)以及遺傳算法和模糊邏輯研究;到近年來機器學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機研究，再到目前最熱門的深度學(xué)習(xí)以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)的研究。其中機器人、計算機視覺、圖像處理、模式識別、特征提取、分類、自然語言處理、物聯(lián)網(wǎng)是人工智能研究的主要目的和應(yīng)用領(lǐng)域。然而，同美國相比，中國最新研究主要聚焦在目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)檢測、圖像表示、圖像識別、人臉識別和圖像分類等人工智能在計算機視覺領(lǐng)域的研究和應(yīng)用。而美國目前已經(jīng)開始聚焦人工智能在藥物發(fā)現(xiàn)、精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)、電子健康記錄、數(shù)據(jù)科學(xué)、認知計算和倫理等方面的研究。

3結(jié)論

近年來，中美兩國作為人工智能研究的超級大國在人工智能研究領(lǐng)域快速發(fā)展，引領(lǐng)著全球人工智能研究的方向。中國人工智能研究主要分布在工程技術(shù)和物理學(xué)領(lǐng)域，包括工程、材料科學(xué)、自動化與控制系統(tǒng)、電信、能源燃料、儀器儀表、機械學(xué)、數(shù)學(xué)、生物技術(shù)應(yīng)用微生物學(xué)、影像科學(xué)與攝影技術(shù)和食品科學(xué)技術(shù)等。而美國研究學(xué)科領(lǐng)域分布更加廣泛，除了工程技術(shù)和物理科學(xué)之外，生命科學(xué)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域已經(jīng)成為美國研究的重要領(lǐng)域，主要包括神經(jīng)科學(xué)與神經(jīng)病學(xué)、心理學(xué)、放射學(xué)核醫(yī)學(xué)與醫(yī)學(xué)影像、醫(yī)學(xué)信息學(xué)、數(shù)學(xué)計算生物學(xué)和信息科學(xué)與圖書館學(xué)等。目前，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)為核心的深度學(xué)習(xí)是人工智能研究最為活躍的前沿領(lǐng)域，中國主要聚焦在計算機視覺方向，而美國已經(jīng)開始探索人工智能在藥物發(fā)現(xiàn)、精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)、電子健康記錄以及數(shù)據(jù)科學(xué)方面的應(yīng)用。因此，中國除了在傳統(tǒng)工程和物理科學(xué)領(lǐng)域之外，同時應(yīng)拓展研究主題，重點關(guān)注人工智能在生命科學(xué)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。