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(jì)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(diǎn)。結(jié)果顯示中關(guān)人工智能研究產(chǎn)出持續(xù)快速增長(zhǎng)，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(guó)人工智能研究焦點(diǎn)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(jì)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(diǎn);中國(guó);美國(guó);比較

中圖分類號(hào)：G2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A 文章編號(hào)1674-6708（2019）239-0014-03

人工智能（Artificial Inteliigence）是開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)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(tuán)隊(duì)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(shí)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(dòng)了以人工智能為特點(diǎn)的第四次工業(yè)革命。經(jīng)過前期研究發(fā)現(xiàn)，美國(guó)和中國(guó)作為人工智能研究的超級(jí)大國(guó)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(diǎn)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(diǎn)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(guó)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(xiàn)，檢索策略為：主題=”*Artificial intelligence*”AND國(guó)家=（china）AND文獻(xiàn)類型=（Article 0RProceedings Paper OR Review）AND年份=20102019和主題=”*Artificial intelligence*”AND國(guó)家=（uSA or America）AND文獻(xiàn)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(shí)間2019年3月10日，檢索到中國(guó)相關(guān)文獻(xiàn)2879條，美國(guó)相關(guān)文獻(xiàn)2586條。然后，將相關(guān)文獻(xiàn)下載到本地?cái)?shù)據(jù)庫，并利用Excel自編小程序?qū)ξ墨I(xiàn)的發(fā)表時(shí)間、學(xué)科領(lǐng)域等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，同時(shí)，利用VOSViewer軟件，通過關(guān)鍵詞聚類分析，動(dòng)態(tài)展示和比較中美兩國(guó)在人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)主題和前沿方向。

2結(jié)果

2.1時(shí)間趨勢(shì)

中美人工智能研究的發(fā)文量時(shí)問分布如圖1所示，美國(guó)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(guó)人工智能研究相對(duì)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(guó)?？梢?，中國(guó)在研究產(chǎn)出方面已經(jīng)和美國(guó)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(huì)科學(xué)和藝術(shù)人文5個(gè)主要領(lǐng)域。中國(guó)人工智能研究主要分布在工程技術(shù)領(lǐng)域（79%）。美國(guó)除了工程技術(shù)之外，生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)（18%）、社會(huì)科學(xué)相對(duì)中國(guó)均占有較大比重，中國(guó)人工智能研究領(lǐng)域分布相對(duì)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(huì)科學(xué)方面表現(xiàn)相對(duì)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(guó)全部文獻(xiàn)分布在94個(gè)學(xué)科，而美國(guó)分布在126個(gè)學(xué)科。排名前20的學(xué)科中國(guó)在工程、材料科學(xué)、自動(dòng)化與控制系統(tǒng)、電信、能源燃料、儀器儀表、機(jī)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(yuǎn)遠(yuǎn)超過美國(guó)。而美國(guó)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(jì)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(yuǎn)超過中國(guó)。此外，通過對(duì)全部學(xué)科對(duì)比發(fā)現(xiàn)，中國(guó)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(guó)相對(duì)中國(guó)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(huì)問題、法律、哲學(xué)、研究與實(shí)驗(yàn)醫(yī)學(xué)、外科學(xué)、公共環(huán)境職業(yè)健康、細(xì)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(guó)際關(guān)系等學(xué)科發(fā)文量超過中國(guó)一倍以上。

2.3熱點(diǎn)主題

中美人工智能研究熱點(diǎn)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(gè)知識(shí)圖譜顯示的關(guān)鍵詞數(shù)量），其中點(diǎn)的大小代表關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻次，連線粗細(xì)代表兩個(gè)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(shí)問，點(diǎn)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(shí)表達(dá)為特點(diǎn)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(jī)器學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)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(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理、模式識(shí)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(guó)相比，中國(guó)最新研究主要聚焦在目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)檢測(cè)、圖像表示、圖像識(shí)別、人臉識(shí)別和圖像分類等人工智能在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究和應(yīng)用。而美國(guó)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(rèn)知計(jì)算和倫理等方面的研究。

3結(jié)論

近年來，中美兩國(guó)作為人工智能研究的超級(jí)大國(guó)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(guó)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(dòng)化與控制系統(tǒng)、電信、能源燃料、儀器儀表、機(jī)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(guó)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(guó)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(jì)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(guó)主要聚焦在計(jì)算機(jī)視覺方向，而美國(guó)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(guó)除了在傳統(tǒng)工程和物理科學(xué)領(lǐng)域之外，同時(shí)應(yīng)拓展研究主題，重點(diǎn)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。