人工智能是當(dāng)代工程科技前沿研究中的學(xué)科領(lǐng)域之一,也是國(guó)家科技發(fā)展規(guī)劃的重點(diǎn)領(lǐng)域和優(yōu)先主題。以EI Compendex數(shù)據(jù)庫(kù)收錄的國(guó)際人工智能領(lǐng)域權(quán)威學(xué)術(shù)會(huì)議AAAI2002-2011年的會(huì)議論文為研究對(duì)象,運(yùn)用科學(xué)計(jì)量學(xué)方法和可視化技術(shù),繪制當(dāng)代國(guó)際人工智能領(lǐng)域的知識(shí)圖譜,對(duì)包括國(guó)別、機(jī)構(gòu)和作者在內(nèi)的研究力量分布以及熱點(diǎn)、前沿和所涉學(xué)科在內(nèi)的主題內(nèi)容進(jìn)行分析和總結(jié)。此外,通過對(duì)知識(shí)圖譜的深度解讀,發(fā)現(xiàn)科學(xué)計(jì)量及可視化方法在探析學(xué)科領(lǐng)域研究主題時(shí),既需改進(jìn)自身的方法工具,也應(yīng)與內(nèi)容分析及作者行文模式等研究相結(jié)合。 

【文章來源】：圖書情報(bào)工作. 2012,56(22)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

AAAI學(xué)術(shù)年會(huì)發(fā)文≥15篇以上的高產(chǎn)機(jī)構(gòu)(2002－2011年)

有92%的論文為合著而成。這體現(xiàn)了人工智能領(lǐng)域?qū)W者有著良好的合作精神，更表征著該領(lǐng)域?qū)W科交叉的程度、涉及領(lǐng)域的廣度和學(xué)術(shù)研究的深度。在可視化分析中，首先運(yùn)用CitespaceⅡ軟件繪制作者合作網(wǎng)絡(luò)圖譜�；诎l(fā)文篇數(shù)、合作篇數(shù)和余弦相似系數(shù)指標(biāo)，筆者選定閾值(2，2，30;2，2，30;2，2，30)，結(jié)果見圖2。圖2中有三個(gè)最大的作者合著連通網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)作者機(jī)構(gòu)信息的統(tǒng)計(jì)和對(duì)照，可以將三個(gè)連通網(wǎng)絡(luò)劃分為9個(gè)合作群或團(tuán)隊(duì)。經(jīng)過進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)和更詳細(xì)的調(diào)研，可以發(fā)掘出國(guó)際人工智能領(lǐng)域?qū)W術(shù)合作主要存在這樣幾個(gè)特征:圖2AAAI學(xué)術(shù)年會(huì)作者合著網(wǎng)絡(luò)圖譜(2002－2011年)?合作類型可以分為機(jī)構(gòu)內(nèi)的團(tuán)隊(duì)合作和跨機(jī)構(gòu)合作兩種模式，而著名學(xué)者和年青學(xué)者是合作的主要連接點(diǎn)。著名學(xué)者一方面是團(tuán)隊(duì)的核心，指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)研究方向，另一方面或是曾經(jīng)在多個(gè)機(jī)構(gòu)工作過，或是有著重要而熟悉的科研合作關(guān)系(如學(xué)術(shù)兼職或科研邀請(qǐng))，因而成為學(xué)術(shù)合作的重要發(fā)起者。從圖2可以看到，除了北美機(jī)構(gòu)合作群外，還有德州大學(xué)奧斯汀分校、馬里蘭大學(xué)、南加州大學(xué)的團(tuán)隊(duì)，因此，可以看出美國(guó)在該領(lǐng)域的強(qiáng)大的科研實(shí)力。美國(guó)憑借其強(qiáng)大的科研實(shí)力，成為這種合作模式的典型。優(yōu)秀的年青學(xué)者常常就讀于人工智能領(lǐng)域頂尖的研究機(jī)構(gòu)，甚至師從著名學(xué)者，然后畢業(yè)后回到本國(guó)從事科研，因而成為不同區(qū)域機(jī)構(gòu)間合作的重要橋梁。以色列的科研建設(shè)和人才培養(yǎng)具有高度的開放性，鼓勵(lì)學(xué)生出國(guó)深造，既發(fā)揮了重要的國(guó)際合作連通作用，又增強(qiáng)了本國(guó)機(jī)構(gòu)的科研實(shí)力。?區(qū)域內(nèi)機(jī)構(gòu)合作是人工智能領(lǐng)域的重要合作形式。盡管人工智能領(lǐng)域的國(guó)際合作越來越多，但從圖中可以發(fā)現(xiàn)，區(qū)域內(nèi)的機(jī)構(gòu)合作仍很普遍。如以色列機(jī)構(gòu)合作群就涉及巴依蘭大學(xué)、本古里安大學(xué)、耶路撒冷希

functions172do-mains4414．0115searchspaces163socialnetworks2416SATsolvers164searchalgorithms2417probabilisticmodels165optimalsolutions2318datapoints166optimizationproblem2219real-worldapplication152．877markovdecisionprocess2120NP-hard158constraintprogramming2121newapproaches159machine-learning204．9222multi-agent153．1910trainingdata1923descriptionlogic1511votingrules1824wikipedia1512empiricalresults1825heuristicsearch122．2313polynomial-time171．9326first-order123．19圖4AAAI學(xué)術(shù)年會(huì)論文的學(xué)科代碼共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜(2002－2011年)從表中可以看到，當(dāng)前的人工智能還是主要集中在基于搜索、算法、推理和優(yōu)化理論的機(jī)器思維研究，以專家系統(tǒng)和數(shù)據(jù)發(fā)掘?yàn)榇淼臋C(jī)器學(xué)習(xí)也是重要的研究領(lǐng)域，以多智能體系統(tǒng)為核心的機(jī)器行為則是人工智能研究的熱門分支。然而筆者就處理結(jié)果向人工智能專業(yè)學(xué)者咨詢，專業(yè)學(xué)者卻給出不同的解釋。他指出，詞表中只有社會(huì)網(wǎng)絡(luò)(socialnetworks)和維基(Wikipedia)是最近幾年人工智能研究的前沿，而其他詞匯事實(shí)上都屬于人工智能及相關(guān)領(lǐng)域的基礎(chǔ)詞匯。筆者對(duì)人工智能領(lǐng)域頂級(jí)綜合性學(xué)術(shù)期刊ArtificialIntelligence2008－2011年所收錄的302篇學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的作者關(guān)鍵詞進(jìn)行了同樣的統(tǒng)計(jì)和計(jì)算，得到了相似的結(jié)果。這說明這些領(lǐng)域近些年確實(shí)受到了人工智能研究人員較多的關(guān)注，但就各主題詞本身而言，其并非代表研究的最新前沿。通過對(duì)源文獻(xiàn)的細(xì)致查檢和分析以及對(duì)專業(yè)學(xué)者的訪談，發(fā)現(xiàn)運(yùn)用共詞分析來識(shí)別研究前沿固然應(yīng)與多種引文分析方法結(jié)合起來使用［25］，而共詞分析方法本身也需要有諸多改進(jìn)。因?yàn)樾碌募夹g(shù)主題往往會(huì)是新術(shù)語，甚至是學(xué)術(shù)同行?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3347969