尹麗春,崔立彬
(1.黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué),大慶163319;2.大慶市電力集團)
信息技術(shù)是國家綜合國力的重要體現(xiàn),也是當(dāng)今世界競爭最為激烈的領(lǐng)域之一。我國《中長期發(fā)展規(guī)劃綱要》將信息技術(shù)定位為需要超前部署的重點行業(yè)之一,其中的“智能感知”是信息技術(shù)領(lǐng)域重點發(fā)展的前沿技術(shù)。
利用文獻共被引分析和可視化手段,以“智能感知”技術(shù)作為研究對象,得出此領(lǐng)域近年研究熱點的全景圖,并對國際智能感知領(lǐng)域的研究前沿進行分析,以期對相關(guān)領(lǐng)域的研究與管理提供支持。
文獻共被引分析就是以具有一定學(xué)科代表性的一批文獻為分析對象,利用聚類分析等多元統(tǒng)計分析方法,把眾多的分析對象之間錯綜復(fù)雜的關(guān)系簡化為數(shù)目相對較少的若干類群之間的關(guān)系并用網(wǎng)絡(luò)的方法直觀地表示出來。這種方法不僅可以用來揭示科學(xué)結(jié)構(gòu)的發(fā)展現(xiàn)狀乃至變化情況,還可以用來進行研究前沿分析、領(lǐng)域分析、科研評價等,進行信息管理,為科技規(guī)劃與評估提供基礎(chǔ)[1-2]。
信息可視化技術(shù)是近年新發(fā)展起來的一個研究和開發(fā)十分活躍的技術(shù)領(lǐng)域,它將計算機圖形學(xué)、圖像處理和計算機視覺等技術(shù)相結(jié)合,已經(jīng)在多個領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。CitespaceⅡ[3]是其中的典型代表,它是一種多元、分時、動態(tài)的新一代信息可視化技術(shù)。它將科學(xué)計量學(xué)的主要研究方法和信息可視化技術(shù)融合在一起,可以通過科學(xué)文獻的引文以及其共被引關(guān)系來展示引文網(wǎng)絡(luò)的演進并探測科學(xué)研究的前沿及其變化。
研究主要以文獻共被引方法為主,結(jié)合信息可視化軟件CitespaceⅡ,將智能感知技術(shù)領(lǐng)域的分析結(jié)果形象地展示出來。
所使用的數(shù)據(jù)都來源于Web of Science。以Intelligen*and Sens* 為主題詞(Topical terms),在 SCI,SSCI,A&HCI 三大數(shù)據(jù)庫中檢索出從 1997年至2006年發(fā)表的與智能感知相關(guān)的論文(Article),共得到3077 條文獻記錄,每條記錄包括作者、題目、摘要和參考文獻等信息。
將1997-2006年的數(shù)據(jù)以兩年為單位分成5段。同時,將c、cc 和ccv(其中c 為文獻的被引頻次;cc 為兩篇文獻的共被引頻次;ccv 為共被引系數(shù),是在給定的時間段共被引數(shù)量的規(guī)范化,cc[i,j]是文獻i 和j 的共引次數(shù),c[i]和c[j]是它們各自的引文次數(shù))按照時間的前、中、后順序分別設(shè)定閾值(3.2.10)、(3.2.10)、(2.2.5),每個時間段的閾值由插值算法確定。采用了詞頻突現(xiàn)檢測(burst detection)算法,可以得到智能感知技術(shù)領(lǐng)域研究熱點情況的文獻共被引圖譜。
用CitespaceⅡ可視化軟件所繪制的智能感知技術(shù)研究文獻共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜(圖1),共包含符合限定條件的節(jié)點376 個,連線2 157 條,突現(xiàn)詞(burst)2 038 個。
根據(jù)圖中出現(xiàn)的文獻記錄與突增詞,我們可以很直觀地看出,圖1 中出現(xiàn)由聚類形成的三個明顯的知識群A、B、C 和一個連接相對松散的橢圓區(qū)域。
從智能感知文獻引文圖譜,可以看出由聚類顏色表現(xiàn)的知識群時間序列,一方面是A、B、C 三個知識群序列,另一方面知識群A 又形成A1、A2、A3 和A4 四個子群序列。下面根據(jù)各個知識群的文獻對這些區(qū)域中的研究領(lǐng)域進行更為細致的分析。
智能感知技術(shù)的科學(xué)基礎(chǔ)是人們對人類自身認(rèn)知領(lǐng)域的把握。知識群A 在整體上為人類認(rèn)知領(lǐng)域相關(guān)的研究。人類智能的集中體現(xiàn)就是大腦,通過對人腦的研究,我們可以探尋人類意識、情感等方面的機理。除了腦科學(xué)之外,研究人腦活動的另外一門重要科學(xué)便是認(rèn)知科學(xué)。通過對其中的論文標(biāo)題和摘要的閱讀發(fā)現(xiàn),人類認(rèn)知領(lǐng)域的研究熱點隨著時間的發(fā)展,研究方法和領(lǐng)域出現(xiàn)了明顯的轉(zhuǎn)移,A1(1997~1998年,深藍色)主要是在傳統(tǒng)的心理學(xué)領(lǐng)域?qū)θ祟愓J(rèn)知情況進行了研究,采用的手段主要為智力量表和因子分析等方法。而到了1999~2004年(淺藍,綠和黃色)的A2 部分,研究者們則更多地采用神經(jīng)心理測試的研究方法,研究對象更偏重于成年人和老年人。認(rèn)知領(lǐng)域的研究在2005~2006年(橙黃色)發(fā)生了明顯的分化,分為A3 和A4 兩個部分。A3結(jié)合人類生理學(xué)的知識,從生理學(xué)的角度如性別、年齡以及大腦皮層結(jié)構(gòu)等對人類的認(rèn)知能力進行研究;而A4 則運用了現(xiàn)代化的設(shè)備,如磁共振成像技術(shù),結(jié)合生理和心理學(xué)知識探討影響人類認(rèn)知能力的物理原因。
從本質(zhì)上看,智能感知技術(shù)是人類認(rèn)知科學(xué)成果的物化,也就是借助技術(shù)手段感知外部現(xiàn)象,經(jīng)典壓電傳感技術(shù)就是其中之一。知識群B 主要研究的對象就是壓電驅(qū)動器,屬于智能結(jié)構(gòu)的研究范疇。智能結(jié)構(gòu)是一種具有傳感、執(zhí)行、信號處理、通訊與控制等功能的結(jié)構(gòu),它可以根據(jù)外部條件和內(nèi)部條件的變化,實現(xiàn)自檢測、環(huán)境自適應(yīng)及損傷自愈合等諸多具有智能與生命特征的功能,主動地改變結(jié)構(gòu)特性以最優(yōu)地滿足任務(wù)需要[4]。壓電驅(qū)動器以其尺寸小、線性好、控制方便、位移分辨率高、頻率響應(yīng)好、能耗低、無噪聲等特點,已成為一種理想的微位移驅(qū)動裝置,非常適合在精密定位及小負(fù)載、大轉(zhuǎn)矩、高精度的機械傳動裝置等領(lǐng)域中應(yīng)用,展現(xiàn)了良好的應(yīng)用前景。學(xué)者們從1999年至今一直持續(xù)保持著從智能感知領(lǐng)域進行壓電致動研究的熱情,從多個角度對壓電驅(qū)動器技術(shù)進行著研究,如組件結(jié)構(gòu)的有限元分析、分布式傳感和控制閉連集等。
從知識群A 的內(nèi)在關(guān)系看,子群A2 是子群A1與子群A3、A4 之間橋梁,韋克斯勒(Wechsler D.1981)是連接A1、A2 的關(guān)鍵節(jié)點。從網(wǎng)絡(luò)連接的角度看,萊扎克(Lezak M.D.1995)和第四屆美國心理學(xué)會(Am.Psych.Ass.,1994)的文集是認(rèn)知發(fā)展的里程碑式的文獻,因為它們既是子群A 與子群B 之間的橋梁,也是認(rèn)知領(lǐng)域研究范式轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵文獻。知識群B 中的節(jié)點克雷里(E.F.Crawley,1987)既是壓電驅(qū)動器研究的主要標(biāo)志文章,也是壓電驅(qū)動與布魯克斯(R.A.Brooks,1991)對智能機器人的研究相結(jié)合的關(guān)鍵節(jié)點。
無線傳感技術(shù)是智能感知技術(shù)的新進展。知識群C 主要為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究。集成了傳感器、微機電系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)三大技術(shù)而形成的傳感器網(wǎng)絡(luò)是一種全新的信息獲取和處理技術(shù)。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是眾多的傳感器通過無線通信的方式,相互聯(lián)系,處理、傳遞信息的網(wǎng)絡(luò)。從知識群C 的顏色可以看出無線傳感網(wǎng)絡(luò)研究從2005年開始成為智能感知研究領(lǐng)域中的一個非常顯著的熱點,但知識群C與作為傳統(tǒng)壓電傳感技術(shù)的知識群B 并無直接聯(lián)系,而是更多地結(jié)合了現(xiàn)代通訊技術(shù)的成果。知識群C 所展示的論文節(jié)點分別從無線通訊網(wǎng)絡(luò)的能量耗散、擴展性和穩(wěn)定性、信號處理、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和復(fù)雜性等角度對無線傳感網(wǎng)絡(luò)進行了探索。這些研究角度也是國際無線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)界最為關(guān)心的話題。
值得注意的是,圖譜上方的橢圓形區(qū)域及其與各知識群的關(guān)系。橢圓形區(qū)域本身主要是圍繞著“人工智能”進行的一些研究,連接相對松散。我們對其中的文獻進行分析后發(fā)現(xiàn),這個區(qū)域主要是從兩個角度進行的研究,一個是智能感知技術(shù)在移動機器人研究中的應(yīng)用,包括在移動機器人的視覺系統(tǒng)、行走機構(gòu)、機械手、控制系統(tǒng)等構(gòu)成的系統(tǒng)的應(yīng)用。主要探討了移動機器人如何回避障礙物、以及在無人監(jiān)督的情況下,機器人在標(biāo)準(zhǔn)辦公環(huán)境中的表現(xiàn)等。另一個重要的研究方向就是有關(guān)智能感知算法的研究,主要是在模糊算法、基因算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法的基礎(chǔ)上進行的算法優(yōu)化和改進研究。這表明橢圓形區(qū)域存在一個以智能機器人技術(shù)和智能感知算法為主要內(nèi)容的人工智能核心知識群。而從橢圓形區(qū)域與三個知識群之間的關(guān)系看,橢圓形區(qū)域分別連接三個知識群的關(guān)鍵節(jié)點顯然比三個知識群相互聯(lián)系更為直接緊密,顯示出橢圓形區(qū)域的人工智能核心知識群,既是各個智能感知技術(shù)知識群的知識基礎(chǔ),又是智能感知技術(shù)的服務(wù)領(lǐng)域。
然而,迄今為止,人工智能研究狀況表明,人工智能領(lǐng)域依然是“結(jié)構(gòu)主義”、“功能主義”、“認(rèn)知主義”三大方法論體系“自成一體,分而治之”的局面,這是導(dǎo)致過去幾十年人工智能領(lǐng)域沒有取得更大成就的主要歷史教訓(xùn)[5]。從圖1 中橢圓形區(qū)域可以看出,這個現(xiàn)狀在智能感知領(lǐng)域中依然沒有明顯改善。結(jié)構(gòu)主義(以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表)、功能主義(以專家系統(tǒng)為代表)、認(rèn)知主義(以計算機視覺感知動作系統(tǒng)為代表)的三種方法論彼此間的聯(lián)系依然十分松散,甚至是割裂開來的。這就是說,人工智能學(xué)科及其從屬的智能感知領(lǐng)域尚未形成公認(rèn)的理論基礎(chǔ)與統(tǒng)一范式。不過,從知識群A 與B 之間較為密切的關(guān)系看,結(jié)構(gòu)主義和認(rèn)知主義的研究范式在智能感知技術(shù)中得到了較多的應(yīng)用。
運用動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析的信息可視化方法,繪制出國際智能感知領(lǐng)域文獻共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜,形象地展現(xiàn)出存在人類認(rèn)知能力及腦科學(xué)、經(jīng)典傳感技術(shù)及智能結(jié)構(gòu)、無線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)三個知識群,是當(dāng)代智能感知技術(shù)研究的前沿?zé)狳c領(lǐng)域。它們雖然以網(wǎng)絡(luò)松散的人工智能核心知識群為知識基礎(chǔ),但也表明人工智能學(xué)科及其從屬的智能感知領(lǐng)域至今仍然缺乏公認(rèn)的理論基礎(chǔ)與統(tǒng)一的學(xué)科范式,同時也暗示人工智能領(lǐng)域及智能感知技術(shù)仍將呈現(xiàn)多元發(fā)展的途徑與方式。
網(wǎng)絡(luò)圖譜上若干突現(xiàn)詞所表征的前沿術(shù)語和最新論文節(jié)點,不僅從智能感知文獻結(jié)構(gòu)的角度發(fā)現(xiàn)和證實了智能感知領(lǐng)域本質(zhì)上反映了“以人為中心的智能信息處理和控制”,而且預(yù)示了以生物特征識別、自然語言和動態(tài)圖像的理解為基礎(chǔ)的“以人為中心”的智能信息處理和控制技術(shù),智能化中文信息處理,以及智能交通等相關(guān)領(lǐng)域的系統(tǒng)技術(shù),是值得密切關(guān)注、可望取得突破的重點前沿領(lǐng)領(lǐng)域。
[1] 侯海燕.科學(xué)計量學(xué)知識圖譜:五十位最有影響的科學(xué)計量學(xué)家[J].科學(xué)學(xué)研究,2007,25(3):404-406.
[2] 韓靜,王熙,賈永全,等.基于網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)場畜牧信息管理系統(tǒng)研究[J].黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)學(xué)報,2008,20(3):89-91.
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