近10年中美人工智能研究領域與熱點比較分析

周峻宇

摘要：近年來，人工智能迎來了第三次發展的熱潮。本研究以Web of Science數據源，利用科學計量學方法，系統分析中關人工智能研究的學科分布及其研究熱點。結果顯示中關人工智能研究產出持續快速增長，工程技術領域是目前人工智能研究應用作為活躍的領域，美國人工智能研究焦點已經逐步轉向生命科學與醫學領域的神經科學與神經病學、放射學核醫學與醫學影像、醫學信息學、數學計算生物學等學科，探索人工智能在藥物發現、精準醫學、電子健康記錄以及數據科學方面的應用。未來以神經網絡和大數據為核心的深度學將成為人工智能重要的發展方向。

關鍵詞：人工智能;領域熱點;中國;美國;比較

中圖分類號：G2 文獻標識碼A 文章編號1674-6708（2019）239-0014-03

人工智能（Artificial Inteliigence）是開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。隨著“深度學習之父”Hinton及其團隊在2006年和2012年在神經網絡算法方面的突破及其在圖像識別方面的出色表現，將人工智能帶入了第三次發展的熱潮，并推動了以人工智能為特點的第四次工業革命。經過前期研究發現，美國和中國作為人工智能研究的超級大國引領著全球人工智能的發展和應用。本研究主要目的是通過定量和定性相結合的方法，分析近10年來中美在人工智能領域的研究熱點及其演化過程，為科研、產業和政府等相關人員全面了解中美人工智能的研究熱點及其前沿領域提供參考依據。

1數據與方法

本研究以國際著名的科學引文索引數據庫Web of Science為數據源，系統檢索和收集中美人工智能研究的相關文獻，檢索策略為：主題=”*Artificial intelligence*”AND國家=（china）AND文獻類型=（Article 0RProceedings Paper OR Review）AND年份=20102019和主題=”*Artificial intelligence*”AND國家=（uSA or America）AND文獻類型=（ArticleOR Proceedings Paper OR Review）AND年份=2010-2019，數據庫索引：SCI EXPANDED，SSCI，A&HCI，CPCI-S，CPCI-SSH。檢索時間2019年3月10日，檢索到中國相關文獻2879條，美國相關文獻2586條。然后，將相關文獻下載到本地數據庫，并利用Excel自編小程序對文獻的發表時間、學科領域等進行統計，同時，利用VOSViewer軟件，通過關鍵詞聚類分析，動態展示和比較中美兩國在人工智能領域的熱點主題和前沿方向。

2結果

2.1時間趨勢

中美人工智能研究的發文量時問分布如圖1所示，美國人工智能研究具有悠久的歷史，自20世紀90年代一直保持較高的發文數量。中國人工智能研究相對起步較晚，2000年后開始快速發展，并且于2010年只有在文章數量方面超過美國。可見，中國在研究產出方面已經和美國并肩，引領全球人工智能的研究快速發展。

2.2學科領域

中美人工智能研究學科領域分布情況如圖2所示，根據Web of Science學科領域劃分，將所有學科劃分為工程技術、物理科學、生命科學與醫學、社會科學和藝術人文5個主要領域。中國人工智能研究主要分布在工程技術領域（79%）。美國除了工程技術之外，生命科學與醫學（18%）、社會科學相對中國均占有較大比重，中國人工智能研究領域分布相對更加集中，更加偏向于工程技術和物理科學等自然科學，但是在生命科學和醫學和社會科學方面表現相對較弱。

中美人工智能研究前20名學科分布情況如表1所示。中國全部文獻分布在94個學科，而美國分布在126個學科。排名前20的學科中國在工程、材料科學、自動化與控制系統、電信、能源燃料、儀器儀表、機械學、數學、生物技術應用微生物學、影像科學與攝影技術和食品科學技術等學科表現突出，發文量遠遠超過美國。而美國在神經科學與神經病學、心理學、放射學核醫學與醫學影像、醫學信息學、數學計算生物學和信息科學與圖書館學等學科發文量遠超過中國。此外，通過對全部學科對比發現，中國排名較低但是發文量較多的人工智能科學還有遙感、熱力學、電化學、冶金冶金工程、納米科學與技術等學科。美國相對中國產出較多的學科分布更加廣泛，生物化學分子生物學、衛生保健服務科學、藥理藥劑學、心血管系統心臟病學、內科學、腫瘤科、社會問題、法律、哲學、研究與實驗醫學、外科學、公共環境職業健康、細胞生物學、通訊、遺傳、眼科、海洋淡水生物學、公共行政、建筑學、語言學、航天工程、人體工程學、倫理學、國際關系等學科發文量超過中國一倍以上。

2.3熱點主題

中美人工智能研究熱點主題關鍵詞聚類圖譜如圖3和圖4所示（F代表出現次數，N代表每個知識圖譜顯示的關鍵詞數量），其中點的大小代表關鍵詞共現頻次，連線粗細代表兩個詞之間聯系緊密程度，顏色反映關鍵詞或主題的平均分布時問，點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。通過分析發現，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表達為特點的專家決策系統、決策系統以及遺傳算法和模糊邏輯研究;到近年來機器學習和強化學習以及人工神經網絡和支持向量機研究，再到目前最熱門的深度學習以及深度神經網絡、卷積神經網絡和大數據的研究。其中機器人、計算機視覺、圖像處理、模式識別、特征提取、分類、自然語言處理、物聯網是人工智能研究的主要目的和應用領域。然而，同美國相比，中國最新研究主要聚焦在目標跟蹤、目標檢測、圖像表示、圖像識別、人臉識別和圖像分類等人工智能在計算機視覺領域的研究和應用。而美國目前已經開始聚焦人工智能在藥物發現、精準醫學、電子健康記錄、數據科學、認知計算和倫理等方面的研究。

3結論

近年來，中美兩國作為人工智能研究的超級大國在人工智能研究領域快速發展，引領著全球人工智能研究的方向。中國人工智能研究主要分布在工程技術和物理學領域，包括工程、材料科學、自動化與控制系統、電信、能源燃料、儀器儀表、機械學、數學、生物技術應用微生物學、影像科學與攝影技術和食品科學技術等。而美國研究學科領域分布更加廣泛，除了工程技術和物理科學之外，生命科學和醫學領域已經成為美國研究的重要領域，主要包括神經科學與神經病學、心理學、放射學核醫學與醫學影像、醫學信息學、數學計算生物學和信息科學與圖書館學等。目前，以神經網絡和大數據為核心的深度學習是人工智能研究最為活躍的前沿領域，中國主要聚焦在計算機視覺方向，而美國已經開始探索人工智能在藥物發現、精準醫學、電子健康記錄以及數據科學方面的應用。因此，中國除了在傳統工程和物理科學領域之外，同時應拓展研究主題，重點關注人工智能在生命科學和醫學領域的應用。