十年AI谁“最能打”?何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一

点上方计算机视觉联盟获取更多干货

仅作学术分享,不代表本公众号立场,侵权联系删除

转载于:AI科技评论

985人工智能博士笔记推荐

周志华《机器学习》手推笔记正式开源!附pdf下载链接,Github2500星!

AI领域最能“打”的10位

4b8f1d7a6d4fbefa1a8e0f0392ea0c71.png

何恺明作为年轻领域最能打的一位,技能树已经点满(如上图(右)所示)。别人的荣誉都是在某某大厂工作,拿过什么大奖,而何恺明的荣誉是best,best,best。

例如2016 CVPR 最佳论文“Deep Residual Learning for Image Recognition”已经拿下了接近9W的引用数;2017ICCV 最佳论文“Mask R-CNN”也有1w4的引用数。

其他代表性论文包括:

  • Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

    被引用:24629

  • Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

    被引数:13029

  • 2017 ICCV 最佳学生论文:Focal Loss for Dense Object Detection

    被引数:10036

  • 2020 CVPR 最佳论文提名:Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

    被引数:2034

41433cd7c77c2f3a0cc74302e79e134d.png

排名第二的是谷歌大脑研究科学家Diederik P. Kingma,其提出了Adam优化算法的原始论文。另一篇发表在ICLR 2013上的代表性论文“Auto-Encoding Variational Bayes”也获得了16786的引用。

fef51e5cc34f3c46e0d92e431481e63f.png

Alex Krizhevsky是Geoff Hinton的高徒,2012年成功训练出了深度卷积神经网络AlexNet。

12d961526f1d837996fad14e24af5d13.png

Christian Szegedy是谷歌的研究科学家。同时也是Inception-v4、Batch normalization的作者。

eef910a3947e3d7fe304a7ed7ceecd66.png

Karen Simonyan是DeepMind的研究员。代表性工作是ICLR 2015论文“Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition ”,目前已经获得了6w5的引用数。

4dfe4cd778b81b363ce2f923f02412d2.png

Tomáš Mikolov是捷克理工大学的学者,引用数最高的一篇文章是NeurIPS 2013的论文“Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality ”。

8a5ebecfe5d5fc731528ba91537e2107.png

Ian J. Goodfellow和Yoshua Bengio 、Aaron Courville合著《深度学习》一书,目前是苹果研究员。提出了人工智能领域著名的左右互搏术“GAN”。

b491f277b34ed66687e9682da4503c72.png

Ross B. Girshick是Meta的科学家,2017年与何恺明合著“Faster R-CNN ”,这项工作也是至今为止获得最高引用的一项。

27388f3032ce4ded5076ca18493136bd.png

Ilya Sutskever创立并领导 OpenAI。2015 年,麻省理工学院技术评论将 Sutskever 评为 Visionaries 类别的“35 岁以下创新者”。

0d366c690d6d3699fa7b87683bded7c0.png

任少卿,蔚来汽车公司科学家,毕业于中国科学技术大学与微软亚洲研究院联合培养博士班,主攻图像处理和机器视觉方向的研究。和何恺明、孙剑等人提出适用于物体检测的高效框架 Faster RCNN 和图像识别算法 ResNet。

十年AI谁“最能打”?何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一_第1张图片 

而在最具影响力机构前十名的排名中(见下图)也出现了科技公司占据上风的情况。由此可见,科技公司已经成为AI技术进步上的重要推进者,打破了以往理论与实践之间的隔阂。

2

各领域榜首学者

AI 2000 榜单涵盖21个子领域,主要聚集于美国,以及中国、新加坡、加拿大、德国等国家。

十年AI谁“最能打”?何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一_第2张图片 

美国依旧在人工智能人才上占有强势领先位置,囊括13个领域的榜首学者。中国收入两个榜首学者,分别是信息检索与推荐和多媒体两个领域;德国收入两个榜首,分别是机器人和可视化两个领域;另外还有意大利取得物联网领域榜首;日本取得计算机图形领域榜首。

值得注意的是,相较于去年美国人才占据了16个人工智能子领域的榜首,今年出现了更多的上榜国家,这间接表明其他国家在逐渐强化自己的优势领域,壮大自己的技术力量。

3

1896名学者来自哪些国家?

从学者国家分布来看,美国入选AI 2000学者及提名学者的数量最多,有1146人次,占比57.3%,超过总人数的一半以上。中国排在美国之后,位列第二,有232人次,占比11.6%。英国位列第三,有115人次,占比5.75%。德国位列第四,人次未超过100,但依旧是欧盟学者数量最多的国家。整个欧洲学者数量表现较上年有所流失。

十年AI谁“最能打”?何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一_第3张图片

图:A1 2000 学者及提名学者的国家分布

十年AI谁“最能打”?何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一_第4张图片

图:A1 2000 学者及提名学者的国家分布图

4

入选学者的机构分布

从AI 2000最具影响力学者入选数量来看,谷歌、Meta(原Facebook)及微软三大科技公司占据优势地位,公司拥有的顶级AI学者数量,无论是top 10还是top 100数量,均远多于高校。其中位居首位的谷歌公司,共181人次入选榜单,也是唯一一家学者数过百的机构。

从机构所在的国家分布来看,清华大学相较于去年,遗憾离开前十名的位置。前十名均为美国机构,且美国机构学者总体人数遥遥领先。阿里巴巴位列第二十位,相较于去年有所提升。

十年AI谁“最能打”?何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一_第5张图片

 图:A1 2000 学者及提名学者机构分布

十年AI谁“最能打”?何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一_第6张图片

图:A1 2000 学者及提名学者的机构分布图

5

多领域上榜学者

本届AI 2000上榜学者及提名学者中,有95位学者的研究方向涉及了多个领域并且取得杰出成果而上榜,占比5%

其中,谷歌的Christian Szegedy在3个领域上榜(经典AI排名第1、计算机视觉排名第2及机器学习排名第13)并且排名都较为靠前。Christian Szegedy的h-index值为24,入选论文67篇,引用量128707。虽然论文数量不多,但是引用量极高。

在3个子领域上榜的还有2018年图灵奖得主、加拿大蒙特利尔大学教授Yoshua Bengio。此外还包括两位华人学者,即来自密歇根州立大学的Jiliang Tang教授及来自德克萨斯农工大学的Xia Hu教授

此外还有86位学者在2个领域有杰出表现而上榜。

十年AI谁“最能打”?何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一_第7张图片

图:三个领域上榜学者名单

6

女性学者

在学者性别分布方面,AI 2000上榜学者整体呈现男多女少特征。具体而言,男性学者在人工智能各领域中均占多数,女性学者占少数。在人机交互领域女性学者比例高达37.4%,其榜首学者也为女性学者,知识工程和可视化两个领域,女性学者占比超过了15%,而其他剩余领域占比均为10%以下。

十年AI谁“最能打”?何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一_第8张图片 

图:AI 2000学者及提名学者全领域性别分布

值得关注的是,来自美国麻省理工学院的女性学者Munmun De Choudhury 在人机交互以及新增的虚拟现实双排名第1,其h-index指数53、入选论文为 184篇、总被引用值9894次,成功当选本年度人机交互领域“最具影响力学者”,也是唯一摘取AI 2000领域榜首桂冠的女性学者。

7

华人学者

十年AI谁“最能打”?何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一_第9张图片

图:AI 2000华人学者工作的国家分布

在 AI 2000 全球最具影响力学者榜单中,华人学者的力量是不可忽视的。在去重后的1898位学者中,华人学者有595人,占到了总数的近三分之一。其中,在中国工作的学者一共219人,占所有上榜华人学者的36.8%

而在21个子领域中,有两位中国学者占据榜首。他们分别是中国科学技术大学大数据学院的何向南教授(信息检索与推荐领域)和阿里的贾扬清(多媒体领域)。

十年AI谁“最能打”?何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一_第10张图片

图:信息检索与推荐领域榜首学者何向南

十年AI谁“最能打”?何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一_第11张图片

图:多媒体领域榜首学者贾扬清

此外,根据大数据显示的AI 2000华人学者流动图可以看出,中国的华人学者流动呈现出一个积极的正向流入状态;而美国的华人学者流动,呈现出一定的负向流出状态。

十年AI谁“最能打”?何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一_第12张图片

图:AI 2000 华人学者流动图

8

总结

整体而言,全球入选AI 2000学者之中,美国共有1146人次,中国有232人次,分布位于第一、第二名。与上届相比,没有出现较大的数据波动。由此可见,美国在人工智能整体人才资源、高水平科研成果上仍然占有绝对优势,这为美国人工智能的发展奠定了坚实的人才基础。

此外数据显示,几大科技巨头在人工智能领域贡献了极大的力量,打破了其他专业上理论和实践之间的壁垒。这使得技术的研发可以依据实际需求进行推进,从而形成一个相辅相成的良性循环,因而可以促使人工智能领域的快速发展。

中国依旧是目前人工智能发展研究热度最高的国家。虽然中国在学者规模上位列第二,与美国相比还存在很大差距,相应的人工智能领域人才队伍建设亟待加强。但是我们不能忽视华人学者在人工智能领域做出的贡献,华人学者上榜人数已占据全榜单的近三分之一。

同时在人才流向上,中国呈现出令人欣喜的正向流入状态。这表示,中国释放出诚招人才的极大诚意得到了反馈,相信未来会有更多优秀的人才加入中国的队伍。

榜单中,女性学者的数量也呈现了逐年上升的趋势,并首次出现了女性学者获得两个榜单榜首。榜单中可以看到很多熟悉的面孔,但同时也出现了很多年轻的学者。这说明人工智能领域是欣欣向荣,正在不断注入新鲜的血液,保证了其快速发展的活力。

最新完整AI2000榜单已在AMiner 平台官网发布,专题页面地址:www.aminer.cn/ai2000

-------------------

END

--------------------

我是王博Kings,985AI博士,华为云专家、CSDN博客专家(人工智能领域优质作者)。单个AI开源项目现在已经获得了2100+标星。现在在做AI相关内容,欢迎一起交流学习、生活各方面的问题,一起加油进步!

我们微信交流群涵盖以下方向(但并不局限于以下内容):人工智能,计算机视觉,自然语言处理,目标检测,语义分割,自动驾驶,GAN,强化学习,SLAM,人脸检测,最新算法,最新论文,OpenCV,TensorFlow,PyTorch,开源框架,学习方法...

这是我的私人微信,位置有限,一起进步!

十年AI谁“最能打”?何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一_第13张图片

王博的公众号,欢迎关注,干货多多

手推笔记:

思维导图  |  “模型评估与选择”  |  “线性模型”  |  “决策树”  |  “神经网络”  |  支持向量机(上)  |  支持向量机(下)  |  贝叶斯分类(上)  |  贝叶斯分类(下)  |  集成学习(上)  |  集成学习(下)  |  聚类  |  降维与度量学习  |  稀疏学习  |  计算学习理论  |  半监督学习  |  概率图模型  |  规则学习

增长见识:

博士毕业去高校难度大吗?  |  研读论文有哪些经验之谈?  |  聊聊跳槽这件事儿  |  聊聊互联网工资收入的组成  |  机器学习硕士、博士如何自救?  |  聊聊Top2计算机博士2021年就业选择  |  非科班出身怎么转行计算机?  |  有哪些相见恨晚的科研经验?  |  经验 | 计算机专业科班出身如何提高自己编程能力?  |  博士如何高效率阅读文献  |  有哪些越早知道越好的人生经验?  |  

其他学习笔记:

PyTorch张量Tensor  |  卷积神经网络CNN的架构  |  深度学习语义分割  |  深入理解Transformer  |  Scaled-YOLOv4!  |  PyTorch安装及入门  |  PyTorch神经网络箱  |  Numpy基础  |  10篇图像分类  |  CVPR 2020目标检测  |  神经网络的可视化解释  |  YOLOv4全文解读与翻译总结  | 

75124b500271be2318e24e66f22d6ca2.gif

点分享

f51660590637378cbf5cba0420c7d893.gif

点收藏

f67dd83e347a8e6382b679bdb7a6b29d.gif

点点赞

a7e0f3546ad6923e044da585d09b4793.gif

点在看

你可能感兴趣的:(人工智能,神经网络,机器学习,深度学习,大数据)