学者|十年AI谁“最能打”?AI 2000榜单:何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一

学者|十年AI谁“最能打”?AI 2000榜单:何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一
文章插图
作者 | 维克多
编辑 | 岑峰
过去十年,哪些学者为人工智能(AI)领域作出了突出贡献?
今日,清华大学联合智谱AI发布“2022年人工智能全球最具影响力学者榜单AI 2000”,通过梳理2012-2021年间的论文、期刊等学术数据,挖掘在近10年里的具有影响力的一作(年轻)学者。
据悉,2022年度AI 2000人工智能全球最具影响力学者(200人次)和提名学者(1800人次)分布于全球不同机构。由于存在同一学者入选不同领域的现象,经过去重处理后,AI 2000人工智能全球最具影响力(提名)学者共计1896位。
在这1896人的名单中,综合成绩排名前10名的学者荣膺该领域当年“AI 2000最具影响力学者奖”。其中,排名第一的学者是何恺明,任职于Meta(原Facebook);排名第十的学者是任少卿,任职于NIO。
另外值得注意的是,前十名的学者,仅有一位来自于高校,一位来自于研究机构,其余8位都任职于公司。这也反映了AI过去十年发展快速,从学术研究走向商业化的趋势。

1

AI领域最能“打”的10位
学者|十年AI谁“最能打”?AI 2000榜单:何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一
文章插图

何恺明作为年轻领域最能打的一位,技能树已经点满(如上图(右)所示)。别人的荣誉都是在某某大厂工作,拿过什么大奖,而何恺明的荣誉是best,best,best。
例如2016 CVPR 最佳论文“Deep Residual Learning for Image Recognition”已经拿下了接近9W的引用数;2017ICCV 最佳论文“Mask R-CNN”也有1w4的引用数。
其他代表性论文包括:
  • Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
    被引用:24629
  • Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification
    被引数:13029
  • 2017 ICCV 最佳学生论文:Focal Loss for Dense Object Detection
    被引数:10036
  • 2020 CVPR 最佳论文提名:Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning
    被引数:2034
学者|十年AI谁“最能打”?AI 2000榜单:何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一
文章插图

排名第二的是谷歌大脑研究科学家Diederik P. Kingma,其提出了Adam优化算法的原始论文。另一篇发表在ICLR 2013上的代表性论文“Auto-Encoding Variational Bayes”也获得了16786的引用。
学者|十年AI谁“最能打”?AI 2000榜单:何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一
文章插图

Alex Krizhevsky是Geoff Hinton的高徒,2012年成功训练出了深度卷积神经网络AlexNet。
学者|十年AI谁“最能打”?AI 2000榜单:何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一
文章插图

Christian Szegedy是谷歌的研究科学家。同时也是Inception-v4、Batch normalization的作者。
学者|十年AI谁“最能打”?AI 2000榜单:何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一
文章插图

Karen Simonyan是DeepMind的研究员。代表性工作是ICLR 2015论文“Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition ”,目前已经获得了6w5的引用数。
学者|十年AI谁“最能打”?AI 2000榜单:何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一
文章插图

Tomá? Mikolov是捷克理工大学的学者,引用数最高的一篇文章是NeurIPS 2013的论文“Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality ”。
学者|十年AI谁“最能打”?AI 2000榜单:何恺明最佳论文“刷”状元,谷歌机构排名第一
文章插图