JF Gagne作者

2019全球AI人才分布图:美国占44%,中国人才净流入

人工智能技术正在快速发展,而各国对于AI人才的需求是没有止境的:大家都在培养和争夺人才上做文章。前不久,教育部批准了国内35所大学的人工智能本科专业;加拿大正希望通过“全球技能战略签证”吸引国外人才流入。

今天全球人工智能领域人才的分布是什么样子?中美在AI领域的差距究竟有多大?最近,加拿大Element AI的首席执行官JF Gagne发布了2019版的《全球AI人才报告》,为我们解答了这些问题。

调查发现,全球AI论文发表最多的学者之中,有44%是在美国获得的博士学位,国内博士数量占11%。另一方面,AI人才的流动性很高,大约1/3的人工智能博士都不会在培养国工作,在这方面,中美都是人才净流入国。

报告链接:https://jfgagne.ai/talent-2019/

种种证据表明,当前顶级 AI 人才明显供不应求。但这种人才到底有多稀缺以及他们分布在全球哪些地方,却鲜为人知。本报告总结了我们对全球 AI 人才库范围和广度的第二次调查。

我们的研究依赖于三个主要的数据源。首先,为了了解正在推进该领域的研究人员情况,我们回顾了 AI 领域 21 个主要科学会议的出版物,并分析了作者的概况。其次,我们分析了领英网几个定向搜索的结果,结果显示了世界各地有多少人有博士学位以及必备技能。最后,我们寻求外部报告和其它二手资料,以帮助我们将发现的东西放在上下文语境中,并更好地理解快速变化的全球 AI 环境中的人才库。

我们的发现表明,2018 年有 22,400 人在一个或多个机器学习顶级会议上发表过论文,与 2015 年相比上涨了 36%,与去年相比上涨了 19%。同行评审的出版物数量也同步增长,比之 2015 年上涨了 25%,比去年上涨了 16%。女性较少,仅占在这些会议上发表论文的研究人员的 18%。

我们还发现,AI 人才库流动性很大,大约有 1/3 的研究人员不在自己获得博士学位的地方工作。在本文调查的 21 个顶级会议上发表过论文的作者中,约 18% 的人(约 4000)贡献了过去两年对该领域有重大影响的研究。高影响力研究人员(即那 18%)数量最多的国家分别是:美国、中国、英国、澳大利亚和加拿大。

对领英搜索的调查发现,根据我们的搜索标准,总共有 36524 人自报告为 AI 专家。相比去年,这个数字增长了 66%。

本次调查显示,不论是自报告的 AI 专家,还是在 AI 会议上发表科学论文的作者及论文数量,都有显著的增长和扩张趋势。

根据 21 个顶级会议的出版信息,我们计算了会议论文的作者数量,得到的结果是 2018 年有 22400 人在一个或多个顶级会议上发表过论文。为了与前几年的情况对比,我们收集了 2015、2016、2017 年同样的 21 个会议的出版信息。结果显示了明显的增长趋势。

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机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

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