從這個指標來看，中國的人工智慧仍落後西方很多
編者按：人工智慧是當前的技術熱點，也是各國爭奪的技術制高點。一段時間以來，國內外都有不少聲音認為中國有可能在AI方面取得領先。不過風投機構Thundermark的主理合伙人Gleb Chuvpilo通過分析AI領域內最著名的AI研究學術會議的入選論文作者與組織後認為，在先進AI技術貢獻方面，中國跟西方還差得遠。
雖然媒體可能想引導你往那方面想，但在人工智慧研究方面，西方仍然遙遙領先，並沒有中國坐上頭把交椅的迫在眉睫。為什麼我們會知道這一點？因為我們深入調查了最有名望的國際AI研究場所，神經信息處理系統大會（NIPS）。NIPS 2017是最近的一次，在加州長灘舉行，吸引的註冊觀眾超過了8000人，比上一年增加了2000.會議收到了3240篇論文，其中有679篇被錄用，通過率為21%。我們通過這些會議論文集研究了這670篇錄用論文，編譯出了一份多達2497人的作者極其隸屬組織（當然有很多都是重複的）的完整清單，然後計算出所謂的發表指數（Publication Index）。
下圖就是結果，大體上遵從了因子為3的冪次定律分布：美國的領先優勢明顯，發表指數達到414，排在其次的是西歐，指數為136，中國雖然排名第三，但指數只有39。（另外說一下，我們把西歐定義為EEA（歐洲經濟區）+瑞士，而EEA包括歐盟、挪威、盧森堡；我們覺得把這些歐洲國家捆綁到一起是合理的，因為他們之間有著健康的研究經費協調以及跨國合作）
在NIPS 2017上發表了AI研究的前10大地區（藍色為學術發表指數，橙色為行業發表指數）
我們建立的這個發表指數的機制是這樣：每發表一篇文章就得1分，由N位作者平分，每位得1/N分（假設大家的貢獻一樣）。然後我們再把這些分數分配給每一位作者主要隸屬的組織（有時候甚至還有第二、第三隸屬組織，但本次研究忽略這個了）。比方說，如果一篇論文有5位作者——3位來自MIT，一位來自牛津大學，一位來自Google——則每位作者可得1/5，也就是0.2分。因此，光靠這一篇論文，MIT的發表指數就增加了3*0.2=0.6分，而牛津大學指數會增加0.2分，Google也會加0.2分。由於MIT是美國的，所以這會給美國的發表指數增加0.6分。類似地，牛津大學是英國的，EEA+瑞士區會增加0.2。最後，Google是一家總部位於美國的跨國企業，因此美國的發表指數還會增加0.2.其總得分就是0.8。這裡的想法是建立一套一致的方法論，把分數按照出版物作者數反比進行分配，這種做法應該會產生一組聚合度相當高的統計數字。
現在你可能對特定國家而不是群體的排名情況很感興趣：
NIPS 2017上AI研究排名前10的國家
這裡的結構甚至更加引人注目，美國在AI研究方面仍然以發表指數 414一騎絕塵，但是接下來的玩家卻要小了一個數量級，其中中國是39，法國為37，英國是34。換句話說，在發表先進AI研究方面，美國比中國領先10倍。
研究這些數據時我們還有哪些發現呢？如果要你猜全球前5大AI研究領導者（學術和行業方面）的話，你覺得會是誰呢？
按照NIPS 2017論文發表數排名的前25大領先AI研究組織（學術及行業）
這一塊也是美國佔據了領先位置。毫無疑問，有著DeepMind、Google Brain以及Google Research等研究部門以及海量消費者及企業數據的Google是翹楚。緊隨其後的是4家任何有抱負的AI和機器人學博士生夢想進入的研究生院——卡內基梅隆大學（CMU）、麻省理工學院（MIT）、斯坦福大學以及加州大學伯克利分校，分別佔據2、3、4、5的位置。
接下來我們再看看學術界和產業界在爭奪出色的AI研究人員方面的戰況如何：
NIPS 2017學術界與產業界的AI研究情況
很有趣的是，現在有1/5的AI研究來自於產業。博士生、博士後以及主要研究者為了「陰暗面」工作後必須放棄一切發表自身成果的希望的日子已經一去不復返了。這是很大的變化，令人鼓舞的是AI研究這個社區仍在堅持開放研究成果。戰鬥尚未取得勝利，因為我們還沒有看到蘋果在NIPS 2017上發表任何的研究，而蘋果是該領域的關鍵玩家之一，Siri app和HomePod都是這方面的應用。
既然談到了企業這個主題，我們不妨看看他們相互之間的情況比較：
在NIPS 2017上AI研究領先的20家全球公司
Google自然是排名第一。有著精英雲集的微軟研究院的微軟佔據第二的位置，Facebook憑藉FAIR的貢獻排名第三。擁有Watson的IBM排在第四。而有著豐田研究所的豐田公司排名第6。
我們研究的最後一個問題是如果你要讀研，希望被頂級的AI研究人員包圍的話，應該去哪一所大學（至少基於我們從NIPS了解到的東西）？先從美國的大學開始：
美國在NIPS 2017上AI研究領先的20所大學
如果你對去全球任何一個地方讀研持開放態度的話，以下是全球前25的圖表：
全球在NIPS 2017上AI研究領先的25所大學
最後，我們可以給對NIPS 2017的分析下結論了。當然，可能仍然有許多開放性的問題。比方說，你可能會問如果中國對其最新的AI研究保守秘密呢？也許這就是中國大學和公司沒有發表更多論文的原因呢？儘管絕對存在這種可能性，但我們傾向認為這不大可能。畢竟，對於任何中國的AI研究人員來說，在NIPS上發表論文是在全世界獲得就業機會的敲門磚。更有可能的解釋是中國落後了，而他們的AI戰略實際上上抄襲別人的研究成果，然後應用到國內的數據集上。用Peter Thiel的《從0到1》裡面的話來說，「中國已經直接複製了發達國家的有用之物：19世紀的鐵路、20世紀的空調，甚至整個城市。也許這種複製可以使中國在建設道路上少走幾步——比如，不用安裝陸上線路，直接實現無線通信，但是，這依然是在複製。」新美國安全中心（The Center for a New American Security）在其《人工智慧時代的戰略優勢》報告中似乎也同意這一點：
奧巴馬當政的最後一年間，白宮發布了幾份旨在提高美國人工智慧政策連貫性的文件。所涉及的問題涵括了從管制到創新以及偏見等範疇，這些報告推動了科學家與政府官員的一系列對話。本報告的其中一些作者認為，其實中國的AI戰略折射的是奧巴馬當局那份報告的關鍵原則——現在接受它的是中國而不是美國。
如果你對我們這份NIPS 2017數據集感興趣，可以到這裡下載。此外，今年12月NIPS 2018即將在蒙特利爾舉行，屆時我們也會相應更新這份分析。如果你對AI研究感興趣的話，那另一場會議你也需要關注一下：機器學習國際會議（ICML）。這是重要性僅次於NIPS的國際性AI研究會議，2018年它的論文通過率為25.1%。我們也會在接下來的文章中對ICML 2018的論文集進行類似的分析。不過如果你等不及的話，可以去看看Robbie Allen的出色工作（你會注意到他的方法論不一樣，但是總體結論還是一樣的）。
附：排名清單匯總
在NIPS 2017發表論文排行前10的國家地區
美國
歐洲（EEA+瑞士）
中國
日本
加拿大
以色列
韓國
澳大利亞
新加坡
印度
NIPS 2017上AI研究領先的十大國家
美國
中國
法國
英國
日本
加拿大
以色列
瑞士
德國
芬蘭
NIPS 2017 AI研究前25大全球組織（發表指數）
Google（美國）
卡內基梅隆大學（美國）
麻省理工學院（美國）
斯坦福大學（美國）
加州大學伯克利分校（美國）
微軟（美國）
伊利諾伊大學香檳分校（美國）
法國國家信息與自動化研究所（法國）
蘇黎世聯邦理工學院（瑞士）
杜克大學（美國）
多倫多大學（美國）
普林斯頓大學（美國）
劍橋大學（英國）
喬治亞理工學院（美國）
牛津大學（英國）
洛桑聯邦理工學院（瑞士）
密歇根大學（美國）
紐約大學（美國）
哈佛大學（美國）
哥倫比亞大學（美國）
清華大學（中國）
康奈爾大學（美國）
以色列理工學院（以色列）
南加州大學（美國）
Facebook（美國）
NIPS 2017 AI研究前20大公司
Google（美國）
微軟（美國）
Facebook（美國）
IBM（美國）
豐田（日本）
Adobe（美國）
Amazon（美國）
NTT（日本）
OpenAI（日本）
NEC（日本）
迪斯尼（美國）
騰訊（中國）
三菱（日本）
Curious AI（芬蘭）
prowler.io（英國）
諾基亞（芬蘭）
NVIDIA（美國）
百度（中國）
英特爾（美國）
Salesforce（美國）
NIPS 2017 AI研究20大美國大學
卡內基梅隆大學（美國）
麻省理工學院（美國）
斯坦福大學
加州大學伯克利分校
伊利諾伊大學香檳分校
杜克大學
普林斯頓大學
喬治亞理工學院
密歇根大學
紐約大學
哈佛大學
哥倫比亞大學
康奈爾大學
南加州大學
德州大學奧斯汀分校
加州大學洛杉磯分校
加州大學聖地亞哥分校
威斯康星大學
馬薩諸塞大學阿默斯特分校
華盛頓大學
NIPS 2017AI 研究領先的前25大全球大學
卡內基梅隆大學（美國）
麻省理工學院（美國）
斯坦福大學（美國）
加州大學伯克利分校（美國）
伊利諾伊大學香檳分校（美國）
法國國家信息與自動化研究所（法國）
蘇黎世聯邦理工學院（瑞士）
杜克大學（美國）
多倫多大學（加拿大）
普林斯頓大學（美國）
劍橋大學（英國）
喬治亞理工學院（美國）
牛津大學（英國）
洛桑理工學院（瑞士）
密歇根大學（美國）
紐約大學（美國）
哈佛大學（美國）
哥倫比亞大學（美國）
清華大學（中國）
康納爾大學（美國）
以色列理工學院（以色列）
南加州大學（美國）
德州大學奧斯汀分校（美國）
加州大學洛杉磯分校（美國）
加州大學聖地亞哥分校（美國）
編譯組出品。編輯：郝鵬程。
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