人工智能发展可能带来的问题(人工智能可能带来的影响)

1年前 (2024-04-23)

近日，清华大学人工智能研究院智能智能研究中心与北京知止华泽科技有限公司联发布了《2020，会议分析报告》(以下简称《报告》)。依托科技信息数据挖掘与服务系统平台aminer，《报告》主要来自论文、作者、国家、机构等方面，详细展示了2020机器学习、计算机视觉等。几个重点领域关键点边界会议的研究成果和特点。

清华大学袁人工智能研究中心知识智能研究中心

原标题：

《2020年几个关键领域学术会议分析报告》

作者：张伟等

首先，AI经潜艇那CVR. 和在三篇之前的ECCV论文

国家国家20世纪2020年论文，具体分布如下。从单次会议来看，Neurips在这10次会议中收到的论文数是Neurips收到的，是9454篇论文，而且也是在机器学习的三次会议中。

其次是CVPR计算机视觉与模式识别会议和ECCV欧洲计算机视觉会议，共收到6656篇文章和5025篇论文。相比之下，KDD和Sigir，信息检索的特殊利益集团，收到的提交和不到2000篇文章。从子领域、机器学习、计算机视觉和自然语言处理三个子领域的竞赛中，收到了更多的子投稿，反映了这些领域的研究成果。

人工智能学术会议2020几个关键子集投稿量

升学率方面，报告中人工智能的研究一直是该论文平均升学率为22.1%。各种会议的具体论文如下。

从论文数量来看，机器学习领域的Neurips大会论文数量占多数；在计算机视觉领域，CVPR和ECCV分别位居第二和第三。这反映出计算机视觉和机器学习方面的高质量研究比较多。

从论文的事件来看，信息检索领域的Siegel论文注册率最高，会议论文注册率为28.8%。相比之下，作为人工智能领域的学术会议，人工智能联大会在经典的AI领域IJCAI。论文录取率2020。今年10月，全国将是12.50%。相比2019年IJCAI 17.9%的录取率，也是2013年以来的文件。可以看出，带着对IJCAI论文的严格评论，这篇论文接受了大会。

在机器学习领域，Neurips会议受影响，但论文内容率。在计算机视觉中，CVPR的会议纸比ECCV还小。在自然语言处理领域，ACL和EMNLP两次相遇的发生率并不大。值得一提的是，在EMNLP2020大会上，中国论文的接受率仅为13.2%，远低于大会平均水平，英国、新加坡、丹麦的接受率均超过30%。美国的录取率也是27%。可见中国学者论文的接受率仍在提高。

人工智能学术会议2020论文录取的几个关键子集

其次，深度学习高，GNN，RNN算法

基于上述十大学术会议的论文，通过对标题、摘要、自含关键词的统计分析和文本聚类，使用TF-IDF算法。在研究期间，计算话题相关的论文数量，获取论文数量的热点关键词，利用云映射获取近五年(2015-2020)几个重点领域的话题研究热点的人工智能。

1，机器学习

在综机器学习方面找到了三个会议(ICLR，Neurips，ICML)。发现近年来最热门的研究技术是深度学习或深度经网络(deep neural network)。加强学习深度和学习，引入GaN，形成了对抗网络和循环经网络(RNN)两个算法模型，论文比例14.8%。此外，还有比梯度下降更多方法。

除了上面提到的一般研究热点之外，ICLR和ICML对反反转的例子做了更多深入的研究。在深度学习卷积经网络(CNN)的算法中研究了ICLR和Neurips会议论文。贝叶斯优化，贝叶斯优化，高斯过程，GP)，主动学习，主动学习，在线学习(在线学习)。

对于单个会议，ICLR会议论文还研究了学习遣返、学习转移和无监督学习。ICML会议论文也涉及少量差分隐私、非渗透优化方法、结构化预测；Neurips会议论文还研究了样本的复杂性等问题。

研究一下近几年三大俱乐部的会议论文热词云图。

2，计算机视觉

综分析CVPR发现ECCV的两个研究点。物体检测的语义分割(object detection)是计算机视觉(2015-2020)中最热门的研究点，占8%。此外，比较热门的研究点还有行为识别、行人再识别、人体姿态估计、图像分类等。使用的手段是比较深入的学习，也是代表性算法之一。

相比较而言，CVPR会议论文还研究了视觉问题、人脸识别、人脸识别等问题，以及用于生成反网络(遗传反网络)的模型算法；“ECCV会议论文更多面对的是对齐、视频分类、图像描述、无监督域自适应等技术问题，以及无监督学习方法。

计算机视觉CVPR和ECCV会议论文近期云图

3，自然语言处理

综分析自然语言治疗领域的两个话题ACL和EMNLP，研究热点，经-机器翻译，2015-2020年自然语言治疗领域的研究热，以及其他热门研究问题。

嵌入，智能问题，语义解析，entityRecognition，文本分类，关系提取，自然语言推断等技术要点，更流行的研究对象是社交媒体（社交媒体）。

此外，ACL会议论文还研究了统计机器翻译，域改编，依赖旁观等，更受欢迎的研究方法，它是深度学习和深度学习中的经常性经网络算法。 EMNLP会议论文还研究了语言模型（语义角色），语义分析等的问题，而不是Deepeinforce学习。

自然语言治疗顶部ACL和EMNLP论文近年来热门云

4，经典的 AI. 场地

通过对IJCAI发现经网络的分析）和招聘经网络算法，以及迁移学习等，更相关的问题和答案编程，Word Embeddings，Matrix因分解等研究问题，以及社交网络是专注于这些论文。

经典AI野外IJCAI近五年会议论文研究热门词云地图

5，数据挖掘

人工智能数据挖掘领域众所周知的会议是KDD。通过分析KDD会议论文，近年来的数据挖掘中的研究热点主要基于大数据（社交网络），社交媒体，海上信息网络等对象，通过在机器学习中使用深度学习，多任务学习，活动学习等，注意数据科学，系统，异常检测，显示广告，点击率预测，高效的算法（高效算规）。

数据挖掘领域KDD近五年会议论文研究热门词云地图

6，信息检索和字段

根据信息检索和，会议，三角纸，在过去五年（2015-2020）的研究论文主要用于社交媒体（电子商务SECH），社交网络等待信息提取检索的对象，网络搜索（质疑系统，系统，查询性能预测）等，包括知识地图，知识库，积极学习，监督薄弱。

信息检索和区域西格尔近五年会议论文研究热门词云图

二是最好的论文，美国骑着尘埃，中国的第三名

枢纽的课题将选择13篇纸张，报告总数达到999次。通过名消歧和信息提取等，分析发现，这些主题论文具有以下特征：

在2020年的Polygonum中，在论文的顶部获得了13篇论文，并参加了51人参加作者。从这个国家的角度来看，最好的论文从美国，中国，英国，优点大理，新加坡也以色列。其中，有35名取缔书在会议上获得论文，占最高，达到68.6％，从斯坦福大学，加州大学伯克利，Pollinton大学等大学研究部门，企业等企业数量，这个数字远远超过其他国家。其次，中国论文的作者数量在学术会议上为9.8％，位于第三次。

会议段落作者的课题纸张

今年人工智能的几个关键领域纸张提出跨国交叉机构特征在奖项的13篇论文中，任何纸都没有独立于单一作者完成，所有这些都由不同国家或不同机构的多个学者完成。在这些作文件中，作者的数量是2位数，最多31位数字，详情如表5所示。例如，北京科技大学硕士学位硕士学位凯源伟无需直接的即插即用近端逆图像问题的算法他完成了6名学者，如京威梁，华黄，华黄（黄花），华黄（黄花），以及剑桥大学之后的京威梁（梁景伟）和北维尔托·安吉利亚博士。

纪律研究会议论文的出版主要基于各国和地区的大学。例如，在今年的CVPR论文的前十名机构中，中国大学占据了七个席位，包括清华大学，上海交通大学，北京大学，浙江大学，中信大学，北刚，西安电子科技大学，从清华大学的大学的作者最多340，列首先。

在机器学习领域，2020年ICLR，ICML，Neurips三会议，Top10，Top10 Top10的代理是谷歌，马萨诸塞州大学，加州伯克利大学，微软，Carnegmeon大学，深入，普林斯顿大学，清华大学和牛津大学，如下图所示。其中，谷歌已经参与了论文总数，347，并首先排名。其次，该论文的马萨诸塞州技术研究院被纳入197年，斯坦福大学论文排名第三，为185年的数量。国内清华大学论文已被列入86篇文章，排名第九，是的中国机构列表。

机器学习三大俱乐部2020篇论文收到Top10 Agency

从单一会议中，ICLR，ICML和Neurips论文中包含的大多数组织者都在谷歌中，除了中国清华大学在ICLR会议上的纸质收入之外，其他AI上面的三个席位几乎是他们都被占据了美国的机构。这反映了美国代理商在世界上具有人工智能机器学习中的领先创新力量。

机器学习前三篇纸张包括前三个机构

具体而言，在Neurips 2020会议上，谷歌，麻省理工学院和斯坦福大学已成为2002年，109和104人中的论文中包含的三大机构，以及清华大学的第七个，63人和63人。北京大学选择了37名，排名37 20。

Neurips2020论文前20名机构

在Clasic AI领域的IJCAI 2020上，中国科学院在列表中，选择了42篇论文。中国科学院大学以34篇论文排名第二;浙江大学被选中26本文件，排名第三。在纸质组织顶部的前15名中，中国机构占领了12个席位。

IJCAI2020会议论文前15名

智慧据信，学术会议是全球人工智能学术交流和最高结果展示的平台。中国的人工智能学者及其结果经常发生在这些上面，反映了中国AI技术的持续改进。作为该行业的重要参与者，中国在我国的人工智能学术领域和美国之间逐渐缩小，中国艾的学者不断提高学术界的影响和纪律权利，也将是人造智能发展带来了新的机会。