人工智能创新的步伐：速度、人才与试错
数字图书馆
2020-09-04 v1 物理与社会
摘要
人工智能（AI）领域的创新正以前所未有的速度发生。然而，极少有研究能够衡量或刻画该领域日益加快的创新速度。本文中，我们结合来自 arXiv 与 Semantic Scholar 的 AI 数据，从三个视角探究 AI 创新的步伐：AI 出版物、AI 参与者与 AI 更新（试错）。提出了一个研究框架与三个新指标——平均时间间隔（ATI）、创新速度（IS）与更新速度（US）——以衡量 AI 领域的创新步伐。结果表明：（1）2019 年，每小时有超过 3 篇 AI 预印本提交至 arXiv，比 1994 年快逾 148 倍。此外，2019 年每 0.87 小时就有一篇深度学习相关预印本提交至 arXiv，比 1994 年快逾 1064 倍。（2）对于 AI 参与者，2019 年每小时有 5.26 名新研究者进入 AI 领域，比 1990 年代快逾 175 倍。（3）至于 AI 更新（试错），每 41 天就有一篇更新的 AI 预印本提交至 arXiv，2019 年约 33% 的 AI 预印本至少被更新两次。此外，如 2019 年所报告，AI 预印本平均仅约 0.2 年即获得首次引用，比 2000—2007 年快 5 倍。AI 的这种飞速步伐体现了 AI 创新受欢迎程度的提升。对 AI 领域的系统且细粒度分析得以描绘 AI 创新步伐，并证明所提方法可被采用以理解其他快速增长领域，如癌症研究与纳米科学。
引用
@article{arxiv.2009.01812,
title = {The Pace of Artificial Intelligence Innovations: Speed, Talent, and Trial-and-Error},
author = {Xuli Tang and Xin Li and Ying Ding and Min Song and Yi Bu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.01812},
year = {2020}
}
备注
Journal of Informetrics 2021