人工智能是當(dāng)前的技術(shù)熱點(diǎn)，也是各國(guó)爭(zhēng)奪的技術(shù)制高點(diǎn)。一段時(shí)間以來(lái)，國(guó)內(nèi)外都有不少聲音認(rèn)為中國(guó)有可能在AI方面取得領(lǐng)先。不過(guò)風(fēng)投機(jī)構(gòu)Thundermark的主理合伙人Gleb Chuvpilo通過(guò)分析AI領(lǐng)域內(nèi)最著名的AI研究學(xué)術(shù)會(huì)議的入選論文作者與組織后認(rèn)為，在先進(jìn)AI技術(shù)貢獻(xiàn)方面，中國(guó)跟西方還差得遠(yuǎn)。

雖然媒體可能想引導(dǎo)你往那方面想，但在人工智能研究方面，西方仍然遙遙領(lǐng)先，并沒(méi)有中國(guó)坐上頭把交椅的迫在眉睫。為什么我們會(huì)知道這一點(diǎn)?因?yàn)槲覀兩钊胝{(diào)查了最有名望的國(guó)際AI研究場(chǎng)所，神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)(NIPS)。NIPS 2017是最近的一次，在加州長(zhǎng)灘舉行，吸引的注冊(cè)觀眾超過(guò)了8000人，比上一年增加了2000.會(huì)議收到了3240篇論文，其中有679篇被錄用，通過(guò)率為21%。我們通過(guò)這些會(huì)議論文集研究了這670篇錄用論文，編譯出了一份多達(dá)2497人的作者極其隸屬組織(當(dāng)然有很多都是重復(fù)的)的完整清單，然后計(jì)算出所謂的發(fā)表指數(shù)(Publication Index)。

下圖就是結(jié)果，大體上遵從了因子為3的冪次定律分布：美國(guó)的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)明顯，發(fā)表指數(shù)達(dá)到414，排在其次的是西歐，指數(shù)為136，中國(guó)雖然排名第三，但指數(shù)只有39。(另外說(shuō)一下，我們把西歐定義為EEA(歐洲經(jīng)濟(jì)區(qū))+瑞士，而EEA包括歐盟、挪威、盧森堡;我們覺得把這些歐洲國(guó)家捆綁到一起是合理的，因?yàn)樗麄冎g有著健康的研究經(jīng)費(fèi)協(xié)調(diào)以及跨國(guó)合作)

在NIPS 2017上發(fā)表了AI研究的前10大地區(qū)(藍(lán)色為學(xué)術(shù)發(fā)表指數(shù)，橙色為行業(yè)發(fā)表指數(shù))

我們建立的這個(gè)發(fā)表指數(shù)的機(jī)制是這樣：每發(fā)表一篇文章就得1分，由N位作者平分，每位得1/N分(假設(shè)大家的貢獻(xiàn)一樣)。然后我們?cè)侔堰@些分?jǐn)?shù)分配給每一位作者主要隸屬的組織(有時(shí)候甚至還有第二、第三隸屬組織，但本次研究忽略這個(gè)了)。比方說(shuō)，如果一篇論文有5位作者——3位來(lái)自MIT，一位來(lái)自牛津大學(xué)，一位來(lái)自Google——則每位作者可得1/5，也就是0.2分。因此，光靠這一篇論文，MIT的發(fā)表指數(shù)就增加了3*0.2=0.6分，而牛津大學(xué)指數(shù)會(huì)增加0.2分，Google也會(huì)加0.2分。由于MIT是美國(guó)的，所以這會(huì)給美國(guó)的發(fā)表指數(shù)增加0.6分。類似地，牛津大學(xué)是英國(guó)的，EEA+瑞士區(qū)會(huì)增加0.2。最后，Google是一家總部位于美國(guó)的跨國(guó)企業(yè)，因此美國(guó)的發(fā)表指數(shù)還會(huì)增加0.2.其總得分就是0.8。這里的想法是建立一套一致的方法論，把分?jǐn)?shù)按照出版物作者數(shù)反比進(jìn)行分配，這種做法應(yīng)該會(huì)產(chǎn)生一組聚合度相當(dāng)高的統(tǒng)計(jì)數(shù)字。

現(xiàn)在你可能對(duì)特定國(guó)家而不是群體的排名情況很感興趣：

NIPS 2017上AI研究排名前10的國(guó)家

這里的結(jié)構(gòu)甚至更加引人注目，美國(guó)在AI研究方面仍然以發(fā)表指數(shù) 414一騎絕塵，但是接下來(lái)的玩家卻要小了一個(gè)數(shù)量級(jí)，其中中國(guó)是39，法國(guó)為37，英國(guó)是34。換句話說(shuō)，在發(fā)表先進(jìn)AI研究方面，美國(guó)比中國(guó)領(lǐng)先10倍。

研究這些數(shù)據(jù)時(shí)我們還有哪些發(fā)現(xiàn)呢?如果要你猜全球前5大AI研究領(lǐng)導(dǎo)者(學(xué)術(shù)和行業(yè)方面)的話，你覺得會(huì)是誰(shuí)呢?

按照NIPS 2017論文發(fā)表數(shù)排名的前25大領(lǐng)先AI研究組織(學(xué)術(shù)及行業(yè))

這一塊也是美國(guó)占據(jù)了領(lǐng)先位置。毫無(wú)疑問(wèn)，有著DeepMind、Google Brain以及Google Research等研究部門以及海量消費(fèi)者及企業(yè)數(shù)據(jù)的Google是翹楚。緊隨其后的是4家任何有抱負(fù)的AI和機(jī)器人學(xué)博士生夢(mèng)想進(jìn)入的研究生院——卡內(nèi)基梅隆大學(xué)(CMU)、麻省理工學(xué)院(MIT)、斯坦福大學(xué)以及加州大學(xué)伯克利分校，分別占據(jù)2、3、4、5的位置。

接下來(lái)我們?cè)倏纯磳W(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界在爭(zhēng)奪出色的AI研究人員方面的戰(zhàn)況如何：

NIPS 2017學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的AI研究情況

很有趣的是，現(xiàn)在有1/5的AI研究來(lái)自于產(chǎn)業(yè)。博士生、博士后以及主要研究者為了“陰暗面”工作后必須放棄一切發(fā)表自身成果的希望的日子已經(jīng)一去不復(fù)返了。這是很大的變化，令人鼓舞的是AI研究這個(gè)社區(qū)仍在堅(jiān)持開放研究成果。戰(zhàn)斗尚未取得勝利，因?yàn)槲覀冞€沒(méi)有看到蘋果在NIPS 2017上發(fā)表任何的研究，而蘋果是該領(lǐng)域的關(guān)鍵玩家之一，Siri app和HomePod都是這方面的應(yīng)用。

既然談到了企業(yè)這個(gè)主題，我們不妨看看他們相互之間的情況比較：

在NIPS 2017上AI研究領(lǐng)先的20家全球公司

Google自然是排名第一。有著精英云集的微軟研究院的微軟占據(jù)第二的位置，F(xiàn)acebook憑借FAIR的貢獻(xiàn)排名第三。擁有Watson的IBM排在第四。而有著豐田研究所的豐田公司排名第6。

我們研究的最后一個(gè)問(wèn)題是如果你要讀研，希望被頂級(jí)的AI研究人員包圍的話，應(yīng)該去哪一所大學(xué)(至少基于我們從NIPS了解到的東西)?先從美國(guó)的大學(xué)開始：

美國(guó)在NIPS 2017上AI研究領(lǐng)先的20所大學(xué)

如果你對(duì)去全球任何一個(gè)地方讀研持開放態(tài)度的話，以下是全球前25的圖表：

全球在NIPS 2017上AI研究領(lǐng)先的25所大學(xué)

最后，我們可以給對(duì)NIPS 2017的分析下結(jié)論了。當(dāng)然，可能仍然有許多開放性的問(wèn)題。比方說(shuō)，你可能會(huì)問(wèn)如果中國(guó)對(duì)其最新的AI研究保守秘密呢?也許這就是中國(guó)大學(xué)和公司沒(méi)有發(fā)表更多論文的原因呢?盡管絕對(duì)存在這種可能性，但我們傾向認(rèn)為這不大可能。畢竟，對(duì)于任何中國(guó)的AI研究人員來(lái)說(shuō)，在NIPS上發(fā)表論文是在全世界獲得就業(yè)機(jī)會(huì)的敲門磚。更有可能的解釋是中國(guó)落后了，而他們的AI戰(zhàn)略實(shí)際上上抄襲別人的研究成果，然后應(yīng)用到國(guó)內(nèi)的數(shù)據(jù)集上。用Peter Thiel的《從0到1》里面的話來(lái)說(shuō)，“中國(guó)已經(jīng)直接復(fù)制了發(fā)達(dá)國(guó)家的有用之物：19世紀(jì)的鐵路、20世紀(jì)的空調(diào)，甚至整個(gè)城市。也許這種復(fù)制可以使中國(guó)在建設(shè)道路上少走幾步——比如，不用安裝陸上線路，直接實(shí)現(xiàn)無(wú)線通信，但是，這依然是在復(fù)制。”新美國(guó)安全中心(The Center for a New American Security)在其《人工智能時(shí)代的戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)》報(bào)告中似乎也同意這一點(diǎn)：

奧巴馬當(dāng)政的最后一年間，白宮發(fā)布了幾份旨在提高美國(guó)人工智能政策連貫性的文件。所涉及的問(wèn)題涵括了從管制到創(chuàng)新以及偏見等范疇，這些報(bào)告推動(dòng)了科學(xué)家與政府官員的一系列對(duì)話。本報(bào)告的其中一些作者認(rèn)為，其實(shí)中國(guó)的AI戰(zhàn)略折射的是奧巴馬當(dāng)局那份報(bào)告的關(guān)鍵原則——現(xiàn)在接受它的是中國(guó)而不是美國(guó)。

如果你對(duì)我們這份NIPS 2017數(shù)據(jù)集感興趣，可以到這里下載。此外，今年12月NIPS 2018即將在蒙特利爾舉行，屆時(shí)我們也會(huì)相應(yīng)更新這份分析。如果你對(duì)AI研究感興趣的話，那另一場(chǎng)會(huì)議你也需要關(guān)注一下：機(jī)器學(xué)習(xí)國(guó)際會(huì)議(ICML)。這是重要性僅次于NIPS的國(guó)際性AI研究會(huì)議，2018年它的論文通過(guò)率為25.1%。我們也會(huì)在接下來(lái)的文章中對(duì)ICML 2018的論文集進(jìn)行類似的分析。不過(guò)如果你等不及的話，可以去看看Robbie Allen的出色工作(你會(huì)注意到他的方法論不一樣，但是總體結(jié)論還是一樣的)。

附：排名清單匯總

在NIPS 2017發(fā)表論文排行前10的國(guó)家地區(qū)

NIPS 2017上AI研究領(lǐng)先的十大國(guó)家

NIPS 2017 AI研究前25大全球組織（發(fā)表指數(shù)）

NIPS 2017 AI研究前20大公司

NIPS 2017 AI研究20大美國(guó)大學(xué)

NIPS 2017AI 研究領(lǐng)先的前25大全球大學(xué)

原文鏈接：https://medium.com/@chuvpilo/whos-ahead-in-ai-research-insights-from-nips-most-prestigious-ai-conference-df2c361236f6

關(guān)鍵詞： 人工智能 中國(guó) 落后