基于文獻計量學人工智能進展研究

李東益

摘 要：人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI），作為計算機科學的一個重要分支，是由McCarthy于1956年在Dartmouth學會上正式提出，在當前被人們成為世界三大尖端技術(shù)之一。本文采用文獻計量方法對1956-2019年發(fā)表的有關(guān)人工智能的文獻進行了較為全面的定量統(tǒng)計分析，得出了有關(guān)變化趨勢、空間分布等一些列結(jié)論，同時創(chuàng)造性的提出了用以衡量作者國際合作情況與研究涉及廣度的兩個公式：國際合作指數(shù)（K）與研究廣度指數(shù)（J）。

關(guān)鍵詞：文獻計量學;人工智能;研究

1.數(shù)據(jù)來源與研究方法

本文的數(shù)據(jù)來源于美國科學信息研究所（ISI）的SCIE數(shù)據(jù)庫。以“Artificial* Intelligence*”為主題進行檢索，將1956-2019年與人工智能有關(guān)的全部文獻數(shù)據(jù)下載到EXCEL進行統(tǒng)計分析。地址為英格蘭、蘇格蘭、北愛爾蘭和威爾士的文獻均歸為英國（UK）的文獻。運用ArcGIS對作者、國家空間地理位置進行分析，使用UCINET對作者合作關(guān)系進行分析。

2.結(jié)果與討論

2.1文獻相關(guān)分析

1956-2019年，主題包含“Artificial* Intelligence*”的SCI文獻總數(shù)攻擊22222篇。其中研究論文（article）17949篇，評論（review）1634篇。關(guān)于人工智能的SCI文獻產(chǎn)量1991年之前增長較為緩慢，1991有較大增長，1991-2015年增長又趨于緩慢，1015年至今呈現(xiàn)爆炸式增長。

2.2作者相關(guān)分析

為衡量作者國際合作水平，筆者發(fā)明了國際合作指數(shù)G，Xi為作者第i篇文獻合作的國家數(shù)量，S為作者發(fā)表文獻總數(shù)，公式如下：

補充說明：若G=1則說明該作者尚未與國外學者進行過合作

根據(jù)作者國際合作指數(shù)公式計算可得作者國際合作水平，可以發(fā)現(xiàn)Cheng， Min-Yuan發(fā)表文章最多，國際合作指數(shù)達到1.23高于1。Rudall， BH 國際合作指數(shù)高達8.98說明其與國外學者合作較為密切，與國際學者保持著良好的學術(shù)交流可能具有較為廣闊的國際視野。

為衡量作者的研究廣度，筆者發(fā)明了作者研究廣度指數(shù)J，Xi 為作者第i個研究領(lǐng)域發(fā)表文獻數(shù)，S? 為作者發(fā)表文獻的數(shù)量，公式如下：

2.3關(guān)鍵詞分析

由圖19、20可得，人工智能領(lǐng)域出現(xiàn)頻次最高的是機器學習（ Machine learning）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural networks）表明在這方面研究較為深入。

由圖21可得，數(shù)據(jù)組織、遺傳算法、模糊邏輯有較快的上升趨勢，有望成為今后人工智能領(lǐng)域的研究熱點。

由圖22可見，GIS+AI 在文獻數(shù)量上近年猛增，與機器學習，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵詞前期成長節(jié)奏相似，可能會成為今后研究熱點。

3.結(jié)論

1.人工智能領(lǐng)域近年來發(fā)展迅猛而且極有可能維持迅猛盡頭。

2.通過文獻計量方法得出人工智能領(lǐng)域較為受歡迎的文章，并且技術(shù)創(chuàng)新類文章較為受歡迎，表明人工智能技術(shù)尚未完全成熟;人工智能作為一門計算機科學涉及領(lǐng)域廣泛，資源環(huán)境、數(shù)學物理、工程建造等都有應(yīng)用與相互補充。

3.得出較為積極發(fā)表人工智能領(lǐng)域文章的期刊以及高產(chǎn)作者，高產(chǎn)第一作者之間幾乎沒有合作，學術(shù)交流氛圍有待加強。

4.創(chuàng)造作者國際合作指數(shù)K與研究廣度指數(shù)J，并用其度量了人工智能領(lǐng)域第一作者的國際合作水平與研究領(lǐng)域廣度，取得了不錯的實驗效果。

5.美國在人工智能領(lǐng)域總文章數(shù)量、獨立發(fā)表文章數(shù)量上都遙遙領(lǐng)先，相關(guān)領(lǐng)域?qū)嵙σ或T絕塵，中國文章總量上達到達到第二，但仍有不小的差距，在2019年首次發(fā)文數(shù)量超過美國，相關(guān)領(lǐng)域重視程度也在不斷加強，但仍需注意提升與國際間的交流與合作。

6.機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的主流研究方向，模糊邏輯、遺傳算法、數(shù)據(jù)組織與AI+GIS未來可能成為研究熱點。

（武漢大學? 湖北? 武漢? 430000）