ОБНОВЛЕНИЕ: Мы опубликовали обновление этого анализа на 2020 год здесь. Наслаждаться!

Несмотря на то, что СМИ могут заставить вас думать, Запад далеко впереди в исследованиях искусственного интеллекта, и нет неминуемой угрозы захвата Китая. Мы знаем это из нашего глубокого погружения в самую престижную международную площадку для исследований в области ИИ - Конференцию по системам обработки нейронной информации (NIPS). Последний из них, NIPS 2017, был проведен в Лонг-Бич, Калифорния, и привлек более 8000 зарегистрированных посетителей, что на 2000 больше, чем в предыдущем году. Из 3 240 поданных работ 679 были приняты со степенью принятия 21%. Используя эти материалы конференции, мы изучили каждую из 679 принятых статей и составили полный список из 2497 авторов и их дочерних организаций (многие, конечно, повторяют), а затем рассчитали то, что мы назвали Индексом публикаций.

Ниже вы можете увидеть результирующую диаграмму, которая примерно соответствует распределению степенного закона с коэффициентом 3: США явно лидируют с индексом публикаций 414, за ними следуют Западная Европа с индексом 136, а Китай - дальний угол. в-третьих, с индексом 39 (в стороне, мы определяем Западную Европу как ЕЭЗ (Европейская экономическая зона) + Швейцария, где ЕЭЗ включает Европейский Союз, Норвегию и Люксембург; мы считаем, что справедливо объединить эти европейские страны вместе благодаря здоровой координации финансирования исследований и многонациональному сотрудничеству между ними.)

Вот как работает созданный нами Индекс публикаций: каждой публикации присваивается один балл, который затем делится поровну между ее N авторами, по 1 / N каждому (мы приняли равный вклад в качестве приближения первого порядка). Затем мы присваиваем эти баллы основной аффилированной организации каждого автора (иногда есть второстепенная или даже третичная организация, которую мы игнорируем в данном исследовании). Например, если в статье пять авторов - трое из Массачусетского технологического института, один из Оксфордского университета и один из Google, каждый автор получит 1/5 от одного балла, или 0,2. В результате только по этой статье MIT увеличит свой индекс публикаций на 3 * 0,2 = 0,6 пункта, Оксфордский университет увеличит свой индекс на 0,2, а Google добавит 0,2. Поскольку Массачусетский технологический институт находится в США, его членство повысит индекс публикаций США на 0,6. Точно так же, поскольку Оксфордский университет находится в Великобритании, категория ЕЭЗ + Швейцария увеличится на 0,2. Наконец, Google - транснациональная корпорация со штаб-квартирой в Соединенных Штатах, поэтому Соединенные Штаты увеличат свой индекс публикаций еще на 0,2, в результате чего общее увеличение составит 0,8. Идея здесь состоит в том, чтобы установить последовательную методологию, которая распределяет кредит обратно пропорционально количеству авторов в публикации, которая по своей конструкции должна давать набор достоверных агрегированных статистических данных.

На этом этапе вас могут заинтересовать рейтинги по конкретной стране, а не в совокупности:

Результаты здесь еще более впечатляющие: Соединенные Штаты доминируют в исследованиях ИИ с индексом публикаций 414 (как и раньше), но следующие три игрока на порядок меньше: Китай - 39, Франция - 37 и Великобритания - 34 года. Другими словами, Соединенные Штаты в 10 раз опережают Китай в том, что касается публикации передовых исследований в области ИИ.

Что еще мы обнаружили, когда посмотрели на данные? Если бы вы угадали пятерку ведущих мировых лидеров в области исследований ИИ, как в академических кругах, так и в промышленности, кем бы они были?

США также занимают первые места в этой категории. Неудивительно, что Google с его подразделениями DeepMind, Google Brain и Google Research и доступом к петабайтам потребительских и бизнес-данных, в первую очередь, является здесь локомотивом. Затем идут четыре аспирантуры мечты для любого начинающего доктора философии в области искусственного интеллекта и робототехники. студент - Университет Карнеги-Меллона (CMU), Массачусетский технологический институт (MIT), Стэнфордский университет и Калифорнийский университет в Беркли, заняв второе, третье, четвертое и пятое места.

Затем давайте посмотрим, как академические круги идут вразрез с индустрией в борьбе за блестящих исследователей искусственного интеллекта:

Интересно отметить, что почти пятая часть исследований в области искусственного интеллекта теперь проводится отраслью. Прошли те времена, когда выпускалась докторантура. Студенты, постдоки и главные исследователи были вынуждены отказаться от всех надежд на публикацию своих работ, отправляясь работать на «темную сторону». Это большое дело, и отрадно, что исследовательское сообщество ИИ настаивает на том, чтобы результаты исследований оставались открытыми. Битва еще не выиграна, поскольку мы не видели никаких исследований Apple, опубликованных на NIPS 2017, в то время как Apple является одним из ключевых игроков в этой области со своим приложением Siri и продуктами HomePod.

Поскольку мы говорим о корпорациях, давайте посмотрим, как они соотносятся друг с другом:

Конечно, мы уже ожидали, что Google станет номером один. На втором месте Microsoft со своим элитным исследовательским подразделением Microsoft Research, а на третьем - Facebook с FAIR. IBM вместе с Watson занимает четвертое место. Toyota, благодаря исследовательскому институту Toyota, находится на пятом месте.

Последний вопрос, который мы здесь рассмотрим, - куда вам следует поступить в аспирантуру, если вы хотите окружить себя ведущими исследователями ИИ, по крайней мере, исходя из того, что мы знаем из NIPS. Начиная со школ только в США:

Теперь, если вы готовы поступить в аспирантуру в любой точке мира, вот таблица 25 лучших:

На этом мы завершаем анализ NIPS 2017. Конечно, есть еще много открытых вопросов. Например, вы можете спросить, не скрывает ли Китай свои последние исследования в области искусственного интеллекта, и именно по этой причине китайские университеты и компании не публикуют больше статей. Хотя это определенно возможно, мы склонны думать, что это маловероятно. В конце концов, публикация на NIPS - это билет к глобальным возможностям трудоустройства для любого китайского исследователя ИИ (при условии, что это имеет значение). Более вероятное объяснение состоит в том, что Китай отстает, а его стратегия искусственного интеллекта сводится к копированию результатов исследований из других источников с последующим их применением к внутренним наборам данных. Цитируя Ноль к единице Питера Тиля: Китайцы прямо копируют все, что работало в развитом мире: железные дороги 19-го века, кондиционеры 20-го века и даже целые города. Они могут пропустить несколько шагов по пути - например, перейти прямо к беспроводному подключению без установки стационарных телефонов - но они все равно копируют . Центр новой американской безопасности в своем отчете Стратегическое соревнование в эпоху искусственного интеллекта также склонен согласиться:

«В течение последнего года правления Обамы Белый дом опубликовал несколько документов, направленных на то, чтобы подтолкнуть Соединенные Штаты к более последовательному подходу к искусственному интеллекту. Эти доклады, охватывающие самые разные вопросы, от регулирования до инноваций и предвзятости, вызвали серию бесед между учеными и правительственными чиновниками. Некоторые из авторов этого отчета утверждали, что стратегия Китая в области искусственного интеллекта отражает ключевые принципы из доклада администрации Обамы - теперь их принимает Китай, а не США ».

NIPS 2018 прибывает в Монреаль в декабре, поэтому мы скоро сможем обновить этот анализ. Если вас интересуют исследования в области искусственного интеллекта, другая конференция, на которую вам, вероятно, стоит обратить внимание, - это Международная конференция по машинному обучению (ICML). Это вторая по престижности международная конференция по исследованиям искусственного интеллекта, принятая в 2018 г. на 25,1%. Мы проведем аналогичный анализ материалов конференции ICML 2018 в одном из следующих постов. Если вы не можете дождаться, Робби Аллен проделал отличную работу, проанализировав ICML 2018 здесь (вы заметите, что его методология отличается, но выводы высокого уровня все равно должны оставаться в силе).

Надеюсь, вам было так же весело читать это, как мы исследовали NIPS для этого исследования. Скоро появятся новые исследования, поэтому, пожалуйста, заходите почаще. Спасибо за ваше время, и, пожалуйста, оставляйте любые отзывы / предложения в разделе комментариев. Ваше здоровье!

Обо мне: Меня зовут Глеб Чувпило, я управляющий партнер Thundermark Capital, венчурной компании, инвестирующей в стартапы в области искусственного интеллекта и робототехники. У меня степень магистра в Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, а также степень магистра делового администрирования в области финансов и стратегического управления в школе Уортон при Пенсильванском университете. Подробнее обо мне вы можете прочитать здесь. Напишите мне на [email protected], если вы хотите поговорить об искусственном интеллекте, робототехнике, инновациях в целом или о своей идее стартапа в частности. 🤖

PS: Вот все рейтинги, которые мы обсуждали, на этот раз в виде простого текста:

Топ-10 регионов, опубликовавших исследования искусственного интеллекта на NIPS 2017:

  1. Соединенные Штаты Америки
  2. ЕЭЗ + Швейцария
  3. Китай
  4. Япония
  5. Канада
  6. Израиль
  7. Корея
  8. Австралия
  9. Сингапур
  10. Индия

10 ведущих стран мира по исследованиям искусственного интеллекта на NIPS 2017:

  1. Соединенные Штаты Америки
  2. Китай
  3. Франция
  4. UK
  5. Япония
  6. Канада
  7. Израиль
  8. Швейцария
  9. Германия
  10. Финляндия

25 ведущих мировых организаций (отраслевых и научных), ведущих исследования в области искусственного интеллекта, на основе публикаций на NIPS 2017:

  1. Google (США)
  2. Университет Карнеги-Меллона (США)
  3. Массачусетский технологический институт (США)
  4. Стэнфордский университет (США)
  5. Калифорнийский университет в Беркли (США)
  6. Microsoft (США)
  7. Университет Иллинойса в Урбана-Шампейн (США)
  8. Inria (Франция)
  9. ETH Zurich (Швейцария)
  10. Университет Дьюка (США)
  11. Университет Торонто (Канада)
  12. Принстонский университет (США)
  13. Кембриджский университет (Великобритания)
  14. Технологический институт Джорджии (США)
  15. Оксфордский университет (Великобритания)
  16. EPFL (Швейцария)
  17. Мичиганский университет (США)
  18. Нью-Йоркский университет (США)
  19. Гарвардский университет (США)
  20. Колумбийский университет (США)
  21. Университет Цинхуа (Китай)
  22. Корнельский университет (США)
  23. Технион (Израиль)
  24. Университет Южной Калифорнии (США)
  25. Facebook (США)

20 ведущих мировых компаний, ведущих исследования в области ИИ на NIPS 2017:

  1. Google (США)
  2. Microsoft (США)
  3. Facebook (США)
  4. IBM (США)
  5. Toyota (Япония)
  6. Adobe (США)
  7. Amazon (США)
  8. NTT (Япония)
  9. OpenAI (США)
  10. NEC (Япония)
  11. Дисней (США)
  12. Tencent (Китай)
  13. Mitsubishi (Япония)
  14. Curious AI Company (Финляндия)
  15. prowler.io (Великобритания)
  16. Nokia (Финляндия)
  17. NVIDIA (США)
  18. Байду (Китай)
  19. Intel (США)
  20. Salesforce (США)

20 лучших американских университетов, ведущих исследования в области искусственного интеллекта на NIPS 2017:

  1. Университет Карнеги-Меллона (CMU)
  2. Массачусетский технологический институт (MIT)
  3. Стэндфордский Университет
  4. Калифорнийский университет в Беркли
  5. Иллинойсский университет в Урбана-Шампейн
  6. Университет Дьюка
  7. Университет Принстона
  8. Технологический институт Джорджии
  9. университет Мичигана
  10. Нью-Йоркский университет
  11. Гарвардский университет
  12. Колумбийский университет
  13. Cornell University
  14. Университет Южной Калифорнии
  15. UT Остин
  16. Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе (UCLA)
  17. Калифорнийский университет в Сан-Диего
  18. Университет Висконсин-Мэдисон
  19. Массачусетский университет в Амхерсте
  20. Вашингтонский университет

25 ведущих мировых университетов, ведущих исследования в области искусственного интеллекта на NIPS 2017:

  1. Университет Карнеги-Меллона (США)
  2. Массачусетский технологический институт (США)
  3. Стэнфордский университет (США)
  4. Калифорнийский университет в Беркли (США)
  5. Университет Иллинойса в Урбана-Шампейн (США)
  6. Inria (Франция)
  7. ETH Zurich (Швейцария)
  8. Университет Дьюка (США)
  9. Университет Торонто (Канада)
  10. Принстонский университет (США)
  11. Кембриджский университет (Великобритания)
  12. Технологический институт Джорджии (США)
  13. Оксфордский университет (Великобритания)
  14. EPFL (Швейцария)
  15. Мичиганский университет (США)
  16. Нью-Йоркский университет (США)
  17. Гарвардский университет (США)
  18. Колумбийский университет (США)
  19. Университет Цинхуа (Китай)
  20. Корнельский университет (США)
  21. Технион (Израиль)
  22. Университет Южной Калифорнии (США)
  23. Юта Остин (США)
  24. Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе (США)
  25. Калифорнийский университет в Сан-Диего (США)