按AI頂會評實力:谷歌雄霸全球第一,騰訊和清華分獲中國產學No.1
轉載自:量子位(ID:QbitAI)
本文 4657字,建議閱讀 12分鐘。
本文介紹全球AI實力榜單。
一年一度AI研究排名來了!
這一次,排名分析了兩大AI頂會——NeurIPS和ICML。
排名研究了2200篇被接受的論文,還列出了一份作者及其附屬組織的名單,並計算了每個組織的出版指數。
美國出版指數接近中國7倍,中國位居第二;
清華、北大入圍全球大學排名前20;
騰訊、阿里、百度、華為入圍全球公司排名前20。
值得注意的是,騰訊在公司排名中,位居中國第一,奪得8.8分,超越了阿里、百度和華為。
那麼排名是根據什麼方法?
據作者介紹,排名方法是受到了《自然指數》(Nature Index)的啟發。
為了在不被重複計算的情況下,收集一個國家、地區或機構對一篇文章的貢獻,《自然指數》使用了分數式計量(FC)方法,這個方法能考慮到每篇論文作者的貢獻份額。
一篇論文的FC總值為1,如果每位作者的貢獻度是一樣的,那麼就平分這個總值。例如一篇論文有10個作者,且貢獻度相同,那麼每位作者的獲得的FC就是0.1。
如果作者不止屬於一個機構,那麼作者的FC將在每個機構之間平均分配。
某機構的FC,就是將屬於這個機構的所有作者FC求和。
而這項研究排名與《自然指數》唯一的區別就在於,它將海外實驗室計入總部所在國/地區(而非所在國/地區)。
舉個例子。
如果一篇論文有5位作者,其中三位來自MIT,一位來自牛津,剩下的一位來自谷歌,那麼每位作者將獲得0.2分。
按機構而言,MIT將獲得3 x 0.2,即0.6分;牛津和谷歌分別獲得0.2分。
按國家/地區而言,美國將獲得0.8分,歐洲將獲得0.2分。
如果有一位作者隸屬於兩家機構,比如來自谷歌的作者還屬於史丹佛,那麼谷歌和斯坦獲得的分數分別為0.2/2,即0.1分。
那麼,研究排名為什麼會選擇NeurIPS和ICML呢?作者解釋到:
它們在頂尖AI研究人員當中都有相似的知名度、相似的機構參與度以及相似的論文接受率(NeurIPS的論文接受率為21.2%,ICML的論文接受率為22.6%)。
▌2019 AI研究排名 ▌
2019年人工智慧研究領先的全球前40大組織(工業與學術界)
- 谷歌 (USA) — 167.3
- 史丹佛大學 (USA) — 82.3
- 麻省理工學院 (USA) — 69.8
- 卡內基·梅隆大學 (USA) — 67.7
- UC 伯克利 (USA) — 54.0
- 微軟(USA) — 51.9
- 牛津大學(UK) — 37.7
- Facebook (USA) — 33.1
- 普林斯頓大學 (USA) — 31.5
- 康奈爾大學 (USA) — 30.9
- 佐治亞理工學院 (USA) — 30.1
- 得克薩斯大學奧斯汀分校 (USA) — 29.9
- 伊利諾伊大學 (USA) — 29.4
- 哥倫比亞大學 (USA) — 29.2
- 清華大學 (China) — 28.4
- 加州大學洛杉磯分校 (USA) — 27.2
- 蘇黎世聯邦理工學院 (Switzerland) — 27.0
- IBM (USA) — 25.8
- 華盛頓大學 (USA) — 24.0
- 法國國家資訊與自動化研究所 (France) — 23.2
- 洛桑聯邦理工學院 (Switzerland) — 22.3
- 北京大學(China) — 21.6
- 多倫多大學 (Canada) — 21.4
- 哈佛大學 (USA) — 19.2
- 杜克大學 (USA) — 18.7
- 紐約大學 (USA) — 17.7
- 劍橋大學 (UK) — 15.1
- 韓國科學技術院 (South Korea) — 14.8
- 以色列理工學院 (Israel) — 14.6
- 加州大學聖迭戈分校 (USA) — 14.6
- 威斯康星大學麥迪遜分校 (USA) — 14.4
- 亞馬遜 (USA) — 14.3
- 馬薩諸塞大學安姆斯特分校 (USA) — 13.8
- 倫敦大學學院 (UK) — 13.7
- 蒙特利爾學習演算法研究所 (Canada) — 13.5
- 南加利福尼亞大學 (USA) — 13.5
- 賓夕法尼亞大學 (USA) — 13.3
- 首爾大學 (South Korea) — 12.7
- 約翰斯·霍普金斯大學 (USA) — 12.6
- 日本理化學研究所 (Japan) — 12.3
2019年人工智慧研究排名前20位的地區
- 美國 — 1260.2
- 歐洲經濟區+瑞士 — 431.5
- 中國 — 184.5
- 加拿大 — 80.3
- 日本 — 49.4
- 韓國 — 46.8
- 以色列 — 43.3
- 澳大利亞 — 27.0
- 印度 — 17.1
- 新加坡— 13.2
- 俄羅斯 — 10.6
- 台灣 — 5.3
- 沙烏地阿拉伯王國 — 5.0
- 阿聯酋 — 2.3
- 伊朗 — 2.2
- 南非 — 1.0
- 智利 — 1.0
- 馬來西亞 — 0.7
- 土耳其 — 0.6
- 紐西蘭 — 0.5
2019年人工智慧研究排名前20位的國家
- 美國 — 1260.2
- 中國 — 184.5
- 英國 — 126.1
- 法國 — 94.3
- 加拿大 — 80.3
- 德國 — 64.5
- 瑞士 — 59.3
- 日本 — 49.4
- 韓國 — 46.8
- 以色列 — 43.3
- 澳大利亞 — 27.0
- 印度 — 17.1
- 荷蘭 — 15.3
- 新加坡 — 13.2
- 丹麥 — 12.2
- 義大利 — 11.5
- 瑞典 — 11.3
- 俄羅斯 — 10.6
- 芬蘭 — 9.6
- 奧地利 — 7.4
2019年美國人工智慧研究排名前20位的大學
1.史丹佛大學-82.3
2.麻省理工學院-69.8
3.卡內基梅隆大學-67.7
4.伯克利大學-54.0
5.普林斯頓大學-31.5
6.康奈爾大學-30.9
7.佐治亞理工學院-30.1
8.得克薩斯大學奧斯汀分校-29.9
9.伊利諾伊大學-29.4
10.哥倫比亞大學-29.2
11.加州大學洛杉磯分校-27.2
12.華盛頓大學-24
13.哈佛大學-19.2
14.杜克大學-18.7
15.紐約大學-17.7
16.加州大學聖地亞哥分校-14.6
17.威斯康星大學麥迪遜分校-14.4
18.馬薩諸塞大學阿默斯特分校-13.8
19.南加州大學-13.5
20.賓夕法尼亞大學-13.3
2019年全球人工智慧研究排名前20位的大學
1.史丹佛大學(美國)-82.3
2.麻省理工學院(美國)-69.8
3.卡內基梅隆大學(美國)-67.7
4.加州大學伯克利分校(美國)-54.0
5.牛津大學(英國)-37.7
6.普林斯頓大學(美國)-31.5
7.康奈爾大學(美國)-30.9
8.佐治亞理工學院(美國)-30.1
9.得克薩斯大學奧斯汀分校(美國)-29.9
10.伊利諾伊大學(美國)-29.4
11.哥倫比亞大學(美國)- 29.2
12.清華大學(中國)-28.4
13.加州大學洛杉磯分校(美國)-27.2
14.蘇黎世聯邦理工學院(瑞士)-27.0
15.華盛頓大學(美國)-24.0
16.法國國家資訊與自動化研究所(法國)-23.2
17.洛桑聯邦理工學院(瑞士)- 22.3
18.北京大學(中國)- 21.6
19.多倫多大學(加拿大)-21.4
20.哈佛大學(美國)-19.2
2019年人工智慧研究排名前20位的公司
- 谷歌 (USA) — 167.3
- 微軟 (USA) — 51.9
- Facebook (USA) — 33.1
- IBM (USA) — 25.8
- 亞馬遜 (USA) — 14.3
- 騰訊 (China) — 8.8
- 阿里巴巴 (China) — 7.5
- 博世 (Germany) — 7.2
- Uber (USA) — 7.1
- 英特爾 (USA) — 6.9
- 豐田 (Japan) — 6.0
- Yandex (Russia) — 5.8
- 百度 (China) — 5.5
- 英偉達 (USA) — 5.2
- 蘋果 (USA) — 4.6
- Salesforce (USA) — 4.2
- PROWLER.io (UK) — 4.2
- Criteo (France) — 3.9
- 華為 (China) — 3.7
-
NEC (Japan) — 3.5
▌更深入的分析 ▌
學術界 vs. 產業界:總出版指數佔比
學術界佔比:77.8%
產業界佔比:22.2%
NeurIPS 2019和ICML 2019,2200篇論文標題中出現頻率最高的前150個單詞
人均出版指數排名前30的國家和地區
1.瑞士-6.97
2.以色列-4.88
3.美國-3.85
4.新加坡-2.34
5.加拿大-2.17
6.丹麥-2.11
7.英國-1.90
8.芬蘭-1.75
9.法國-1.41
10.瑞典-1.11
11.澳大利亞-1.08
12.韓國-0.91
13.荷蘭-0.89
14.奧地利-0.84
15.德國-0.78
16.拉脫維亞-0.67
17.比利時-0.44
18.愛沙尼亞-0.44
19.日本-0.39
20.挪威-0.32
21.塞普勒斯-0.28
22.阿拉伯聯合大公國-0.26
23.台灣-0.22
24.愛爾蘭-0.21
25.義大利-0.19
26.沙烏地阿拉伯-0.15
27.希臘-0.14
28.中國-0.13
29.捷克共和國-0.11
30.紐西蘭-0.11
2019年人工智慧研究領先的全球前40大組織(樹圖)
總體而言,排名前40位的組織貢獻了出版指數總數的55% ,在總計2200篇論文中合計為1212.3篇。
人工智慧研究中的競爭力(赫芬達爾指數)
赫芬達爾指數是用來衡量參與者人數與行業的關係,也是衡量參與者之間競爭程度的指標。
其公式如下:
其中,
H值低於100表示這是一個競爭激烈的行業;
H值低於1500表示該行業不集中;
H值在1500到2500之間表示行業集中程度適中;
H值高於2500表示行業集中程度較高。
在這項研究中,H值為146.47,表示行業不集中。也就是說,2019年AI行業沒有出現壟斷的現象。
▌誰在引領人工智慧行業? ▌
現如今,中國和美國在人工智慧領域間的競爭較為激烈。這項排名傾向於站在較平衡角度去研究,但在分析這個問題之前,先來回顧一下歷史:
2016年,人工智慧領域發生了2件大事。
3月份,谷歌的AlphaGo成為首個擊敗圍棋9段專業選手李世石的電腦程式;10月,奧巴馬政府釋出了一項關於人工智慧未來發展方向和考慮的戰略,名為“為人工智慧的未來做準備”。
在中國,這兩件事推動了政府優先考慮並大幅增加對人工智慧的投入。
2017年7月,中國將2030年設定為人工智慧發展的一個期限:2020年達到人工智慧經濟體的頂級水平,2025年實現重大新突破,2030年成為全球人工智慧的領跑者。
像CNAS這樣的智庫認為,中國的人工智慧戰略反映了奧巴馬政府報告中的關鍵原則——現在是中國在採用人工智慧,而不是美國。
這項研究排名是從2017年開始的,下圖反映了2017年出版指數排名前10的國家。
2017年,美國出版指數是中國的11倍。
而到了2019年,這一差距縮小到了7倍(美國1260.2,中國184.5)。
此外,艾倫人工智慧研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence)的分析發現,在被引用次數Top 10的論文中,中國作者的比例穩步上升:2018年,中國作者的比例為26.5%,與美國的29%相差無幾。
有人會說,未來十年,美國在人工智慧領域的競爭力可能會削弱。
而這項排名研究認為,結果將取決於現代人工智慧的三個關鍵要素:演算法、硬體和訓練資料。
誰要想在人工智慧領域佔領主導地位,就需要把這三個要素都做好。
目前,美國的優勢在於演算法和硬體,而中國的優勢在海量的資料。
排名研究作者認為,雖然很難得出結論,但未來幾年內,美國仍將保持人工智慧領先地位。
▌研究資料 ▌
此項排名研究還公佈了資料。
由於人工智慧頂會的資料不會採用標準化的形式,所以分析基本上靠人工手動(HTML解析、Python轉換、大量手工名稱標準化等)。
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