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本文摘要:该报告还发现,全球人工智能人才库具有高度的流动性,大约三分之一的研究人员员工生活在不同于他们获得博士学位的国家。大赦国际会议出版物作者中的妇女比例仍然严重不足。我们的评估指出,该领域的性别平衡仍然非常严重:在去年调查的三个领先的人工智能学术会议中,我们发现只有12%的作者是女性。

一些强有力的证据指出,人工智能顶尖人才供应短缺。然而,缺乏关于人才短缺和集中的准确信息。

为此,element.ai团队在倒数第二年对全球ai人才的范围和广度进行了调查。它的研究主要依靠三个数据源。

1)1)AI领域21个领先科学会议的出版物,并分析其作者概况。2)分析几个linkedIn定向搜索的结果,想想有多少人自称是医生,没有合适的必备技能。3)外部报告等二级来源,帮助查找相关背景,更好的解读瞬息万变的全球AI地图中的人才情况。

该报告发现,2018年,有22400人在一个或多个关于机器学习的顶级会议上发表论文,比2015年增加36%,比去年增加19%。同行评议的出版物数量也比2015年增加了25%,比去年增加了16%。但在这些会议上发表文章的研究人员中,女性仅占18%,成为名额严重不足。该报告还发现,全球人工智能人才库具有高度的流动性,大约三分之一的研究人员员工生活在不同于他们获得博士学位的国家。

根据报告分析,在21种期刊上发表过作品的作者中,有18%(约4000人)对研究做出了具有根本性影响的贡献(取决于过去两年提到的数量)。低影响研究人员数量最少的国家是美国、中国、英国、澳大利亚和加拿大。linkedIn简历补充调查显示,有36524人具备自称AI专家的资格,比2018年报道的人数少66%。

本次调查的结果表明,自报AI专家数量、作者数量以及在AI会议上发表的科学论文数量都有明显的增加和扩大,体现了该领域的活力和国际化。说明市场对AI专家的需求空前加剧。自学算法有望使公司更好地配合发展,提供最重要但以前看不见的信号,获得动态洞察,帮助员工更好地完成工作。

去年第一次全球AI人才调查证实了AI行业普遍存在的一个假设,就是很难找到有人工智能经验的医生。今年的调查将学术会议样本数量从3个增加到21个。

同时,它还细分了性别、人才流动和影响指数。同时,报告还收集了linkedIn上的简历,对自我报告的AI专家进行趋势评估。

最后,报告还将找到与外部报告和来源数据的相关性。大赦国际会议出版物作者中的妇女比例仍然严重不足。我们去年和《连线》合作分析人才库的情况,试图搞清楚机器学习研究者中女性的比例。我们的评估指出,该领域的性别平衡仍然非常严重:在去年调查的三个领先的人工智能学术会议中,我们发现只有12%的作者是女性。

今年的调查已经扩大到21个学术会议,发现虽然比例有所增加,但这一群体中的女性人数仍然严重不足,约占18%。根据我们的调查,人工智能中的这种性别不平衡在工业界和学术界都有反映:我们的数据表明,学术界19%的会议作者是女性,而工业界16%的会议作者是女性。考虑到机器学习潜在的普遍社会影响,妇女参与AI R&D和部署是最重要的问题。

FacebookAI研究实验室负责人JoellePineau教授解释了减少该领域女性人数的原因:我们比其他领域更有科学责任感,因为我们正在开发不会影响大部分人口的技术。OpenAI的CEOSamAltman也明确提出了类似的观点,称之为从博士毕业生的性别来看机器学习最畸形的领域,同时也不会对我们未来生活的世界产生仅次于它的影响。斯坦福大学2018年发布的AI指数报告显示,自主学习AI和机器学习课程的大学生中女性比例也严重不足:2017年斯坦福自主学习《AI导论》课程中74%为男生, 晋升到《机器学习导论》的女性比例更低。

斯坦福大学的男生占76%,而加州大学伯克利分校某些学位课程的男生占79%。同一份报告还发现,美国人工智能职位的大多数申请人是男性(71%)。

根据这项调查的数据,性别差距因国家而异。女性作者比例低于18%平均水平的国家/地区包括西班牙(26%)、台湾(23%)、新加坡(23%)、中国大陆(22%)、澳大利亚(22%)、美国(20%)和瑞士(19%)。

美国女性作者数量最高,其次是中国、英国、德国、加拿大、法国、澳大利亚、印度、意大利和新加坡。培养出顶级AI专家的国家,在招聘人才方面也是领先的。来自美国、中国、英国、德国和加拿大的作者占72%。

我们会议研究人员的数据让我们仔细观察作者拒绝接受培训的地方。首先,在培养AI人才方面,美国有领先优势:本次调查的会议作者样本中,44%的作者在美国获得博士学位。

中国军事院校的作者约占11%,其次是英国(6%)、德国(5%)、加拿大、法国和日本(均为4%)。就业数据也显示出类似的地理分布特征。根据我们的调查,更多的研究人员在美国员工之后去工作,46%的样本数据为美国员工工作。中国排第二,占11%,英国占7%。

数量

加拿大、德国和日本各占样本的4%。排名前18位的国家占作者总数的94%。

排名前五的国家,美国、中国、英国、德国、加拿大,占比超过72%。大多数会议样本来自学术界(77%),23%在工业界工作。虽然一些仅次于该行业的私营公司仍然有更多的人才进入他们的总部,但我们也看到许多公司开始雇用专家在他们的祖国工作。

这份报告还认为这些人在公司总部所在的国家工作。比如,如果有人在法国获得博士学位,然后在谷歌法国分公司工作,那么报告会认为此人在法国军事学院为一家美国公司工作。

所以从统计来看,美国的福利仅次于。为他人培养医生的国家并不总是受益于人才的流动。左边:哪里获得博士学位;右:去哪里工作本次会议的数据还分析了研究人员完成博士学业后去哪里工作。

总的来说,我们发现样本中近三分之一(27%)的研究人员在不同于他们拒绝接受培训的国家工作。在至少有150名作者的国家,这一比例甚至高达32%。这些全球人才流动地图很简单,背后的故事当然与个人息息相关。

但无论如何,这个数据可以给我们一个AI人才跨境流动的线索。(编者按:从我国人才流动和流入来看,我们还有更多的净流入;美国的流入和流出都相当大。

)首先,我们的数据指出,一些国家对机器学习领域的研究者特别有吸引力。美国的雇员拥有海外军事学院研究人员的机会最低。中国是其他国家获得博士学位可能性第二高的国家,其他国家的研究人员总数是美国的1/4。

我们估计不会受到几个因素的影响,包括每个国家涉及的职位。其中,人才流动小于流入的10个国家/地区是:台湾、瑞典、韩国、西班牙、美国、瑞士、中国、日本、英国、澳大利亚。

拒绝接受海外专家的获胜者是瑞士和瑞典,外国人才分别占50%和49%以上。不同国家/地区的人才流动和流入的比较这些数据还可以让我们比较每个国家/地区的人才流动和流入。人才流动响应于在X国工作但在Y国获得博士学位的人数除以X国AI人才总数。这个指标可以用来确定一个生态系统对人才的吸引力。

四个象限:左上角锚定国家;左下生产国;右上角邀请国;右下:另一方面,平台国的人才流入量是对x国已获得博士学位但现在为y国工作的员工数量的反应,然后除以x国AI人才总数,这个比例可以体现一个国家的人才发现能力。与平均水平相比,澳大利亚、西班牙和台湾的流量小于流入量。

这意味着这些国家/地区在说服本国人才和拥有更多外国人才方面更加成功。这些生态系统被称为邀请国。

忽视,像法国、以色列这样的国家属于生产国,因为与平均水平相比,他们的人才流入低于人才流动,但差距并不大。美国的人才流动和流入相对较少。这并不能反映其人才库的深度:就人数而言,美国仍然是世界领先的人才磁石。

忽略,体现了人才库的相对稳定性。中国、德国、印度、意大利、日本和韩国也呈现出完全相同的模式。

这样的国家被称为锚定国。最后,几个国家的人才流动和流入都低于平均水平。

这些国家成功获得了更多的海外培养人才,同时研究生的流动低于平均水平。这些生态系统被称为平台国家。它还包括加拿大、荷兰、新加坡、瑞士和英国。

我们的会议数据还发现,一些国家之间的人才交流引起了人们的关注。中美之间的交流特别引人注目,所以总的来说,没有人占太大的优势:我们发现,在我们22400名研究人员的数据集中,大约有500人在中国获得博士学位,然后为美国员工工作,但也有大约500名美国医生为中国员工工作。美国和英国也有类似的现象。

基础影响研究:美国、中国、英国、澳大利亚和加拿大在今年的调查中处于领先地位,发现频繁出现在顶级国际学术会议上的作者数量比去年减少了19%。为了评估这些作者目前在该领域的影响力,报告分析了他们在2017年和2018年的出版物的参考文献。其中18%(约4000人)的影响力更为明显。

这些人也是致力于应用理论的团队的目标。没有低影响力作者的国家主要集中在几个国家,即美国(1095)、中国(255)、英国(140)、澳大利亚(80)和加拿大(45)。但如果分析低影响力作者在本地AI人才中的比例,情况不会改变。这个指标反映了培养本地顶尖人才的能力。

在这方面,澳大利亚排名第一,18%的作者发表文章没有根本影响,其次是美国、英国和中国(均为13%)、瑞士(11%)、新加坡(9%)、瑞典和西班牙(8%)以及以色列、加拿大和意大利(7%)。一般来说,影响力最小的研究更有可能来自学术界而不是工业界。但在一些国家尤其如此。

中国的高影响力研究最有可能来自学术界(90%),其次是意大利(86%)、美国(84%)、德国(83%)和台湾(81%)。工业比重最低的国家是法国(30%),其次是印度和以色列(29%)、西班牙(28%)和英国(27%)。

根据社交网络数据,自称AI专家的人更多。根据我们会议研究人员的数据,在人工智能领域的21个顶级学术会议上发表的作者和论文数量显著增加。为了了解低收入市场是否存在某种情况,我们调查了全球最受欢迎的专业社交网络linkedIn。

我们的研究对象是那些不具备机器学习技术能力,有一定工作经验,需要在跨学科环境下创作文献的专业人士。搜索范围还包括数据科学家、研究科学家、机器学习工程师、机器学习研究者和数据分析师,学位必须是博士。

最终找到36524名合格人员。相比之下,去年的数据是22064,这意味着比去年快速增长了66%。去年今年的调查发现,linkedIn上的AI专家主要集中在美国、英国、加拿大、法国和德国。

然而,增长率最低的国家是意大利、突尼斯、以色列、爱沙尼亚和阿根廷。根据linkedIn样本分析,这些专家专业不同。其中,计算机科学所占比例最低(28%)。

而在一些国家,这个比例甚至更大,比如法国(47%)和中国(44%)。同样,在一些国家,一些学科的比重比平均水平更显著。

比如物理专业的平均比例是9%,但在德国的比例要低28%左右。再比如数学和统计学。平均比例为18%,但在以色列和美国,这一数字已升至27%,而在俄罗斯,这一数字可高达35%。

计算机科学约占不同国家学科差异的1/3,但不同国家有相当大的差异。当然,在使用linkedIn进行分析时,也有一些必须注意的问题。首先,linkedIn上的信息是被用户召回的。

其次,linkedIn的代表性对于一些国家来说是不够的。LinkedIn声称44%的美国人在上面有简历,加拿大也占38%。但俄罗斯只占5%,中国只占3%。

但是对于活跃在linkedIn的国家来说,linkedIn上面的活动需要洞察AI领域的人才规模和兴趣变化。就本次调查而言,我们发现机器学习专业往往有了显著的提高。

这可能反映了一个越来越重视人工智能技能和专业知识的市场,这促进了人才库的扩大。全球AI人才热点中国根据会议作者数据,约11%的会议作者在中国培养,同样比例的作者为中国员工工作。在样本中,中国捕获了12%的女性作者,其中14%发表了最有影响力的研究。

在2018年顶级会议上发表论文的作者中,13%属于低影响力群体。中国在AI方面有几个优势。

还包括大规模数据、动态创业环境、政府反对等等。根据清华大学2018年6月公布的《中国人工智能发展报告》,从论文总数和所谓的低论文数来看,中国位居世界第一。中国已经成为世界上人工智能专利分布最少的国家。

在风险投资方面,中国在人工智能领域的投融资占世界的60%,成为世界上吸引资金最多的国家。而顶级AI人才的关键方面相对较低(美国、英国、德国、法国、意大利、中国依次排名)。就总人才而言,报告指出中国仅次于美国。

但有迹象表明,中国与美国的差距不会迅速扩大:艾伦人工智能研究所(Allenin Institute of Manual Intelligence)最近的一项研究发现,到2020年,中国将拥有与美国一样多的高影响力出版物。这可能是中国AI战略优先培养顶尖人才的原因之一。

这一战略的一部分可能是将在海外工作的中国研究人员送回中国。在获得优秀研究职位和奖金补贴的鼓励下,成千上万的研究人员成功地将他们的工作带回了中国,其中大多数来自美国。

与此同时,中国已经建立了300个创业园区,允许海外学生和人员回国。根据美国国家科学基金会的数据,与以前相比,中国博士生在美国获得数学或计算机科学博士学位的比例有所增加,这被称为完成学业后不愿留下来。2012年至2015年,在美国留学的非美国博士生中,中国留学生占42%,其中87%表示想留下,57%表示有意留下。虽然中国学生在完成学业后回应说想回到美国的比例仍然低于世界平均水平,但与2004年至2007年期间相比,这两个数字实际上有所增加。

那段时间91%的人表示愿意留下,65%的人表示不会留下。这些数据表明,在美国完成数学和计算机科学博士学位的归国人员更多。像中国这样的人才招聘计划,加上人工智能领域前所未有的投资带来的商业机会,正被一些研究人员鼓励考虑将实验室迁至中国因素。还有一个考虑就是所谓的竹天花板:亚洲STEM毕业生可能更容易被外企录用,但是升职没有一些同事那么容易。

谷歌、惠普、英特尔、领英和雅虎2015年的一项就业数据研究指出,尽管亚洲人占这些公司专业劳动力的27%,但主管的比例仅为14%。在美国的36500份linkedIn简历中,近一半(15747)在美国。

他们中的大多数人(约20%)曾在微软公司(1077)、IBM(667)、谷歌(697)、亚马逊(511)和苹果(393)工作过。这些简历中87%的人至少有6年的经验,所有人(97%)都声称至少有3年的经验。这个人才库大约有三分之一在旧金山湾区工作。

在会议数据方面,美国在各项指标的绝对数字上完全领先。在美国,近一半(44%)的样本论文作者没有受过教育。超过46%的人受雇于美国公司或大学。

在女性群体中,再一的比例更高:在数据集中的4085名女性中,1960名(48%)为美国雇员工作。60%的作者在美国影响力较高的机构工作(提到的论文数量排名第一)。低影响力人才占美国AI人才的13%。其中,学术占84%,工业占16%。

美国在一些指标上并不胆怯。一方面,美国在基础AI研究方面还是领先的。根据李开复的不同意见,美国致力于在未来30至40年内保持其在研究领导力和研究生教育方面的全球领先地位。

此外,美国公司和美国政府也在AI研发上投入巨资。Facebook、苹果、微软、谷歌和亚马逊等美国巨头在机器学习方面的制造商增加了一倍。经合组织2018年12月发布的一份报告显示,从2011年开始,绝大部分AI初创股权投资都流向了美国公司,无论是交易量还是交易量都是如此。

美军也在大举投资AI研究:比如2018年11月,DARPA宣布未来5年投资20亿美元,打造第三波AI技术的新杨家计划。结论我们的《2019年全球AI人才报告》指出,在过去一年中,AI领域的作者数量、具有根本性影响的科学论文数量以及自称AI专家的人数都有显著增加。

然而,妇女人数仍然严重不足,但一些国家显示出更突出的性别平衡。从人才生产的地理情况来看,美国在各项指标的绝对数量上都是领先的。但是这个领域无疑是非常国际化的,每个地方的生态系统都有自己的优势和策略。

致力于培养该领域专业人才的国家,正在帮助AI人才库这块蛋糕做大,从而推动该领域的发展。


本文关键词:mg游戏,人工智能,调查,报告

本文来源:mg游戏-www.azdaywedding.com

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