不久前，清華大學(xué)AMiner團(tuán)隊(duì)利用AMiner數(shù)據(jù)分析功能推出了一份《AI與自動(dòng)駕駛汽車的研究報(bào)告》。該報(bào)告的一個(gè)部分介紹了全球頂尖的研究學(xué)者和機(jī)構(gòu)概況，全球及中國人工智能研究學(xué)者分布。

人工智能三大階段的發(fā)展與這波人才盛世相輔相成

神經(jīng)元模型、圖靈測試的提出以及SNARC 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)的發(fā)明，為人工智能的誕生奠定了基礎(chǔ)。

第一個(gè)成功的商用專家系統(tǒng)R1 為DEC 公司每年節(jié)約4000 萬美元左右的費(fèi)用。截止到20 世紀(jì)80 年代末，幾乎一半的“財(cái)富500 強(qiáng)”都在開發(fā)或使用“專家系統(tǒng)”

人工智能技術(shù)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展的整體形勢主要經(jīng)歷了三個(gè)階段。

第一階段（20 世紀(jì)50 年代中期到80 年代初期）：深耕細(xì)作，30年技術(shù)發(fā)展為人工智能產(chǎn)業(yè)化奠定了基礎(chǔ)。1956 年的達(dá)特茅斯會(huì)議代表人工智能正式誕生和興起。

第二階段（20 世紀(jì)80 年代初期至21 世紀(jì)初期）：急功近利，人工智能成功商用但跨越式發(fā)展失敗。80 年代初期，人工智能逐漸成為產(chǎn)業(yè)，日本、美國等國家投入巨資開發(fā)第5 代計(jì)算機(jī)——人工智能計(jì)算機(jī)。由于技術(shù)路線明顯背離計(jì)算機(jī)工業(yè)的發(fā)展方向，第5 代計(jì)算機(jī)項(xiàng)目失敗。

第三階段（21 世紀(jì)初期至今）：量變產(chǎn)生質(zhì)變，人工智能有望實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用。計(jì)算能力的提升與互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用帶來的海量數(shù)據(jù)量的積累，深度學(xué)習(xí)算法因此快速應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用使得語音識別、圖像識別技術(shù)取得了突破性進(jìn)展，圍繞語音、圖像、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等人工智能技術(shù)的創(chuàng)新大量涌現(xiàn)，人工智能進(jìn)入發(fā)展熱潮。

未來，人工智能的熱度將可能會(huì)有所回落，但人工智能技術(shù)的發(fā)展將深入到金融、交通、醫(yī)療、工業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域，逐漸改變?nèi)祟惖纳a(chǎn)生活方式。

圖1人工智能技術(shù)源頭圖

全球人工智能研究學(xué)者數(shù)量分布及產(chǎn)業(yè)發(fā)展

AMiner.org的數(shù)據(jù)顯示，全球人工智能研究學(xué)者數(shù)量集中分布在美國、中國、德國等少數(shù)國家，美國在人工智能方面的研究在全球遙遙領(lǐng)先。

圖2人工智能全球熱度圖

谷歌、微軟、IBM、FACEBOOK等企業(yè)有著極為優(yōu)厚的地理優(yōu)勢，在人工智能研究方面有著強(qiáng)大的智力支持，積極布局整個(gè)人工智能領(lǐng)域，通過加大研發(fā)投入力度、招募高端人才、建設(shè)實(shí)驗(yàn)室等方式加快關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)。

圖3人工智能學(xué)者數(shù)量國家分布

中國人工智能研究學(xué)者數(shù)量分布及產(chǎn)業(yè)發(fā)展

在全球人工智能浪潮下，我國人工智能產(chǎn)業(yè)研究正在積極健康發(fā)展。在中國人工智能研究學(xué)者數(shù)量集中分布在北京、江蘇、廣東等地。百度、阿里巴巴、騰訊、科大訊飛等企業(yè)在人工智能領(lǐng)域持續(xù)加大投入。

圖4中國人工智能學(xué)者分布

人工智能研究流派

有關(guān)人工智能的研究主要以Ajith Abraham、Peter Norvig、Juan Carlos Augusto、Edward A.Feigenbaum、Bruce G. Buchanan、John Mccarthy、Carl Djerassi、Ben Goertzel、Nils Nilsson、RyszardTadeusiewicz十人為首的流派研究構(gòu)成。

其中，有三位教授來自于Stanford University，一人來自于Google，研究興趣主要集中在artificialintelligence、knowledge representation、machine learning、data science和data analysis等方向。這些學(xué)者在citation、G-index、H-index、diversity和sociability方面都有著不俗的表現(xiàn)，但是近兩年參加的活動(dòng)較少。

圖5人工智能全球?qū)＜谊P(guān)系圖譜

Ajith Abraham

Peter Norvig

Juan Carlos Augusto

Edward A. Feigenbaum

Bruce G. Buchanan

John Mccarthy

Carl Djerassi

活躍度較高的學(xué)者

在人工智能的研究學(xué)者中，近期活躍度較高的學(xué)者主要是Athanasios V. Vasilakos、Witold Pedrycz、Dipankar Dasgupta、ZoubinGhahramani、Eric Horvitz等人。

圖6人工智能領(lǐng)域活躍度最高學(xué)者列表

從全球人工智能發(fā)展趨勢的熱度來看，artificial intelligence、neural networking、soft computing、fuzzy logic、fuzzy sets、computer intelligence等是整體關(guān)注的熱點(diǎn)。但近期關(guān)注的重點(diǎn)則是集中在artificial intelligence、decision making、neural network、computational intelligence、social media等領(lǐng)域。

從中國人工智能領(lǐng)域分類樹來看，人工智能既是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，優(yōu)勢計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、語言學(xué)等多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來的綜合性學(xué)科。在此原則下，AMiner團(tuán)隊(duì)基于ACM計(jì)算分類系統(tǒng)CCS2012，并根據(jù)AMiner前期采樣數(shù)據(jù)以及當(dāng)前研究熱度和領(lǐng)域，重構(gòu)了中國人工智能的領(lǐng)域分類樹，共有27個(gè)一級概念和44個(gè)二級概念，囊括了中國人工智能發(fā)展的各個(gè)領(lǐng)域。

根據(jù)清華AMiner團(tuán)隊(duì)發(fā)布的《AI與自動(dòng)駕駛》的報(bào)告顯示，現(xiàn)在的人工智能領(lǐng)域，在全球擁有著18107位研究的專家學(xué)者，按照性別來看，其中男性有17231人，而女性僅僅876人。

在全部AI專家中，華裔科學(xué)家占比26.69%，具有中國國籍的AI專家占比14.77%。

根據(jù)上表可知，在全球人工智能專家中，中國的AI專家數(shù)量位居第二，但是在資深人工智能專家和領(lǐng)軍人工智能專家占比數(shù)量上來看，美國占比多于全球其他所有地區(qū)專家數(shù)目的總和。而中國在這方面，與美國的差距仍然很大。