1月11日， 清華-中國工程院知識智能聯(lián)合研究中心年會暨認(rèn)知智能高峰論壇在北京舉行。
中國科學(xué)院院士、清華大學(xué)人工智能研究院院長張鈸，中國工程院副院長陳左寧院士、清華大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系教授李涓子、唐杰、劉洋，副教授劉知遠(yuǎn)、黃民烈，助理教授黃高以及阿里巴巴資深算法專家楊紅霞、香港科技大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程系主任楊強(qiáng)教授出席論壇并致辭。
活動上，清華-中國工程院知識智能聯(lián)合研究中心和與清華大學(xué)人工智能研究院共同發(fā)布了2020年“AI 2000人工智能全球最具影響力學(xué)者榜單”。該榜單基于清華大學(xué)AMiner團(tuán)隊2009年到2019年的研究成果，涵蓋經(jīng)典AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、自然語言處理等人工智能學(xué)科20個子領(lǐng)域，其中各領(lǐng)域排名前10的學(xué)者獲頒AI 2000最具影響力學(xué)者獎，排名前100的其他學(xué)者獲得AI 2000最具影響力學(xué)者提名獎。
張鈸院士（左）、唐杰教授（中）與陳左寧院士共同發(fā)布AI 2000榜單
據(jù)清華大學(xué)計算機(jī)系教授、AMiner創(chuàng)始人唐杰介紹，在2020年的榜單上，AI 2000人工智能全球最具影響力學(xué)者（200名）和提名學(xué)者（1800名）分布于全球不同高校和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)。 從國家角度看，美國學(xué)者人數(shù)的占比最高，有1128人，占比61.4%，超過總?cè)藬?shù)的一半，領(lǐng)跑第一梯隊。中國排在美國之后，領(lǐng)跑第二梯隊，有171人，占比9.3%。德國位列第三，是歐洲國家中擁有高影響力學(xué)者最多的地方；其余國家的學(xué)者人數(shù)量均少在100人以下。
值得注意的是，香港科技大學(xué)楊強(qiáng)教授位居經(jīng)典AI （AAAI/IJCAI）領(lǐng)域TOP1學(xué)者，年輕的何愷明位居計算機(jī)視覺領(lǐng)域TOP1，他目前供職于Facebook
唐杰教授介紹，AI 2000榜單計劃未來10年在全球范圍內(nèi)遴選2000位人工智能學(xué)科最有影響力、最具活力的頂級學(xué)者，具體遴選方法為每年尋找到2000位候選人，然后再從這些人選中找到200位最具影響力的學(xué)者，未來10年共產(chǎn)生2000名最具影響力學(xué)者。而每年遴選的時候，將參考過去十年該領(lǐng)域最有影響力的會議和期刊發(fā)表論文的引用情況。
中國科學(xué)院院士張鈸表示，中國要想在基礎(chǔ)科學(xué)技術(shù)研究方面引領(lǐng)世界的發(fā)展，必須走國際化道路。只有把全世界的研究人員都團(tuán)結(jié)起來，才能夠引領(lǐng)基礎(chǔ)研究的潮流。“我們必須要在國際上有發(fā)言權(quán)，這點(diǎn)非常重要。”
清華—中國工程院知識智能聯(lián)合研究中心指導(dǎo)委員會副主任、中國工程院副院長陳左寧院士在致辭時指出， 2017年中國工程院與清華大學(xué)共同建立了知識智能聯(lián)合研究中心，希望充分利用清華大學(xué)在知識智能方面的技術(shù)積累與人才優(yōu)勢，更快、更好地提升中國科技知識服務(wù)的能力。在過去的兩年中，唐杰團(tuán)隊以AMiner學(xué)術(shù)平臺為基礎(chǔ)，推出了專家推薦、技術(shù)趨勢分析等人工智能系列研究報告，促進(jìn)了知識中心知識服務(wù)水平的提升。她希望，未來以知識智能聯(lián)合中心為依托，充分利用清華大學(xué)和知識中心的技術(shù)優(yōu)勢、數(shù)據(jù)優(yōu)勢，有效解決科技大數(shù)據(jù)分析和知識服務(wù)中的關(guān)鍵性問題，形成一批知識挖掘和知識服務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)，占領(lǐng)新一代人工智能的制高點(diǎn)，推動我國早日成為世界主要的人工智能創(chuàng)新中心。
下一代人工智能創(chuàng)新圓桌論壇
本次論壇還專設(shè)下一代人工智能創(chuàng)新圓桌論壇，由智譜華章CEO王紹蘭主持，中科院軟件所高級工程師周鑫、中科院中科科技培訓(xùn)中心科創(chuàng)發(fā)展辦副主任任穎等相關(guān)專家圍繞人工智能在教育、科技服務(wù)、建筑業(yè)等領(lǐng)域的代表性應(yīng)用展開熱議，并深入探討下一代人工智能產(chǎn)學(xué)研用的融合創(chuàng)新發(fā)展方向。
（免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請進(jìn)一步核實(shí)，并對任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。
任何單位或個人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 ）
