清华《人工智能之认知图谱》:中美高水平学者数量领跑全球
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认知图谱不仅让机器理解数据的本质,还可以让机器解释现象的本质。
[ 导读 ]近日,由清华大学人工智能研究院、北京智源人工智能研究院、清华—中国工程院知识智能联合研究中心、阿里集团—新零售智能引擎事业群编写的《人工智能之认知图谱》报告正式发布。
报告显示,以知识图谱、认知推理、逻辑表达等技术为支撑的认知图谱是实现机器认知智能的使能器,不仅让机器理解数据的本质,还可以让机器解释现象的本质。
1956 年,人工智能概念提出以后,经过六十多年的发展,人工智能在计算能力、大数据和深度学习的支撑下取得显著成果。根据人工智能解决问题的不同阶段,人工智能发展历程可以分为:计算智能、感知智能、认知智能、意识智能(见图 1)。
计算智能让机器能存会算;
感知智能让机器能听会说、能看会认;
认知智能解决机器能理解会思考的问题;
意识智能是近期图灵奖获得者 Manuel Blum 夫妇提出的全新思想,核心理念是构造一个新型的可用数学建模、可计算的机器认知/意识模型。
▲图1 人工智能发展的几个阶段
如何实现认知智能,清华大学唐杰教授提出了结合知识图谱、认知推理、逻辑表达等关键技术的认知图谱(Cognitive Graph)是一种有力的支撑手段,希望利用知识表示、推理和决策,包括人的认知来解决复杂问题。
这个思路的基本思想是结合认知科学中的双通道理论,在人脑的认知系统中存在两个系统:System 1 和 System 2,如图 2 所示。
System 1 是一个直觉系统,它可以通过人对相关信息的一个直觉匹配寻找答案,它是非常快速、简单的;
而 System 2 是一个分析系统,它通过一定的推理、逻辑找到答案。
▲图2 双通道理论框架
让机器具备认知智能,其核心就是让机器具备理解和解释能力。这种能力的实现与大规模、结构化的背景知识是密不可分的。
结合认知心理学、脑科学和人类知识等,以知识图谱、认知推理、逻辑表达等技术为支撑的认知图谱是实现机器认知智能的使能器,利用结构化的实体、概念、关系等构成元素,不仅让机器理解数据的本质,还可以让机器解释现象的本质。
报告围绕认知图谱及其 3 个技术领域(知识图谱、认知推理、逻辑表达),从概念、发展历程、关键技术(如图 3 所示)、问题与挑战、未来研究方向等方面展开介绍,并进行了论文研究主题分析、经典论文解读,以及技术情报深入挖掘,旨在为读者了解认知图谱领域的基础和应用研究的代表性成果、以及研究动向和进展提供信息窗口。
▲图3 认知图谱报告技术概览
报告借助 AMiner 科技情报大数据挖掘与服务系统平台,不仅深入分析了认知图谱领域的技术研究发展趋势和创新热点,以及中国的专利数据和国家自然科学基金项目支持情况,还从学者分布地图、学术水平分析、国际合作分析、学者流动情况等维度,对比分析了中国和全球其他国家学者在该领域的发展状况,并给出了相应的对策建议,旨在为中国的学科布局和科技人才队伍建设提供数据支撑和指导。以下选取代表性的分析维度进行展示说明。
01 技术研究发展趋势
Knowledge Base(知识库)、Semantic Web(语义Web)、Natural Language Processing(自然语言处理)近年来的研究热度居高不下。
▲图4 认知图谱领域的技术研究发展趋势
02 学者分布
认知图谱领域高水平学者主要集中在以美国为首的北美洲、以英国为首的欧洲和以中国为首的亚洲。中美两国高水平学者数量远高于其他国家,但两者之间仍有一定差距,中国需持续加强建设高水平人才队伍。
中国高水平学者主要分布在京津冀、长江三角洲和珠江三角洲,以及香港、台湾等东部地区。
03 学术水平
论文总被引频次最高的国家是美国,其次是英国和德国等欧洲国家,中国排名全球第 4。相比英国和德国,中国的学者数量和论文发表量较高,但是论文总被引频次偏低。
表1 论文总被引频次排名前10的国家
论文总被引频次排名前 10 的全球机构中,仅有清华大学和中国科学院入榜。这两个机构的论文发表量和学者数量排名前列,但是论文总被引频次位居榜尾。
表2 论文总被引频次排名前10的全球机构
04 国家合作
中国与美国合作的论文数量最多,其次是英国、新加坡、澳大利亚、加拿大。中美两国合作论文的数量约占中国与其他国家合作论文数量的 47.9%,远高于中国与其他国家合作的论文。
▲图7 中国与其他国家的论文合作情况
05 学者流动
2009年—2020年间,美国、加拿大、法国的学者流入数量大于流出数量,而中国、英国、德国、意大利、印度、日本、西班牙的学者流出数量大于流入数量。无论是学者流入还是学者流出,美国排名第一,其次是中国。
▲图8 全球学者的流动情况
2009年—2020 年间,北京是学者流动性最高的城市。此外,北京、香港、上海、哈尔滨的学者流出数量高于流入数量,而武汉、南京、西安、杭州、广州、合肥的学者流入数量高于流出数量。
▲图9 中国学者的流动情况
06 学者画像
报告利用 AMiner 平台的“学者画像”功能,展示了认知图谱相关领域国内外具有代表性的专家学者信息(如 Amit P. Sheth)。
其中,“学者画像”不仅提供了学者的个人基本信息,还利用命名排歧等技术建立了较为完全的学者—论文映射关系,提供了学者学术评价、研究兴趣发展趋势、学者合作者关系网络、研究方向相似学者等信息。
▲图10 AMiner平台学者画像示例
更多内容欢迎下载报告全文进行阅读。
报告全文下载地址:
https://static.aminer.cn/misc/pdf/CognitiveGraph.pdf
编辑:黄继彦
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