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1、人工智能：知识的创造、转移与应用人工智能在中国、欧洲和美国的发展趋势 人工智能：知识的创造、转移与应用目录人工智能：知识的创造、转移与应用 3序 4概要 9重点 11引言 12第 1 章识别人工智能研究 18利用人工智能定义人工智能 20第 2 章 人工智能：多面领域 242.1 教学视角、研究视角、产业视角和媒体视角 262.2 人工智能研究七大集群 27第 3 章人工智能研究发展与区域性趋势 303.1 人工智能研究的全球性趋势 323.2 人工智能研究的区域性趋势 383.3 区域性研究的影响与应用对比 543.4 人工智能知识转移 56第 4 章人工智能教育 624.1 人工智能在线教

2、育概览 644.2 中国人工智能专业毕业生案例分析 66第 5 章道德伦理在人工智能中发挥的重要作用 705.1 道德伦理与人工智能 725.2 人工智能因善而立，为善而行： 探讨道德伦理与人工智能的问题 76结束语 & 未来研究 79附录 81序言人工智能：知识的创造、转移与应用丹奥莱爱思唯尔（美国）首席技术官 “近年来，人工智能 (AI) 已经引起决策者、高校、研究人员、企业、媒体和公众的广泛关注。随着大数据时代的到来和计算能力的提升，人工智能在科研和技术领域的突破日新月异。人工智能改变社会的转化力让人们在满怀期待的同时心生恐惧。在高涨的关注度和蓬勃的发展势头下，AI术语却逐渐混淆。尽管“

3、人工智能”、“机器学习”和“数据科学”这几个概念并不相同，但人们总是把它们混为一谈。人们通常会自然而然地把“人工智能”理解成一个概括性术语，用以描述“让计算机像人类一样做出判断”这一总体目标。深度学习等主题则跳脱出了人工智能的范畴，发展成了独立的研究领域和技术。 对于这样一个能改变人类生活形态的领域，我们有必要理清混淆的术语，以保证政策目标能正确地转化为研究重点，学生教育能与就业市场需求相匹配，媒体能对比全球不同国家和地区知识的发展。这正是我们想利用该报告着手解决的具有挑战性的难题。作为一家专注于研究领域和健康领域的信息分析公司，我们的数据资产将为解决这些重要问题提供有价值的见解。 基于大量的

4、自有数据集和公共数据集，我们的数据学家们在高性能计算技术的基础上运用机器学习进行数据检测，再由全球各研究机构和行业专家们进行验证，进而以全面的、结构化的方式归纳出人工智能领域的特性。在此基础上探讨人工智能知识是如何在全球范围内得以创造、转移和应用的，本报告重点关注中国、欧洲与美国三大地区。我们所使用的传统的文献计量学研究不仅针对出版的期刊文献，还包括会议、预印本、教材和竞赛出版物。 当我看到最终的报告时，对探讨人工智能研究途径、道德伦理和责任创新的部分感触最深。传统的机器学习技术需要人为地设定构建模型的关4 人工智能：知识的创造、转移与应用键数据，而新技术则由机器自身来决定输出成果所需的重要数

5、据。研究重点从设计软件程序向设计训练集和测试集的转变是根本性的。面对日趋复杂的人工智能算法和模型，对算法和模型可解释性的要求越来越高，因此这一转变的重要性不言而喻。为什么人工智能算法会得出特定的结果？机器筛选重要数据的方法和依据是什么？人工智能运算得出的结果是否存在无意识的偏误？ 人们先入为主地认为计算机是利用线性程序得出有限的结果的，所以人们总想对人工智能模型背后的“程序流”一探究竟。尽管当前人们正在做一些极富价值的工作来解密现代机器学习技术的“黑匣子”，但该报告则清晰地指出了改变公众认知的必要性，要探讨关于人工智能道德伦理和偏误的问题，就要让人们了解机器是如何利用这些新技术运作的，了解它们

6、计算出的概率性结果。思维方式的这一转变将把讨论的重点转移到以下两点：该如何训练这些机器以解决道德伦理和偏误的问题；审视我们构建的模型，尽力解释发生了什么。 这正是爱思唯尔“数据小分队”目前正在进行的工作：这个拥有多项技能的团队开发的新算法，整合了目前正在使用的机器学习算法、研究对象领域、软件工程、测试和伦理的知识，从而确保设计出能实现算法的预期目的，同时减少意外后果的机器“训练课程”。 这篇报告旨在为负责任地开发、传播与利用人工智能知识贡献力量，造福社会。本报告的发布也代表励德集团将更广泛地与人工智能在线资源中心进行互通，获取更多的深度见解，并由此拓宽与研究界和诸多领域的合作。作为爱思唯尔首席