論文の概要: On the Evolution of A.I. and Machine Learning: Towards Measuring and
Understanding Impact, Influence, and Leadership at Premier A.I. Conferences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13131v1
- Date: Thu, 26 May 2022 03:41:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-27 13:57:36.509959
- Title: On the Evolution of A.I. and Machine Learning: Towards Measuring and
Understanding Impact, Influence, and Leadership at Premier A.I. Conferences
- Title(参考訳): A.I.と機械学習の進化 : プレミアA.I.カンファレンスにおける影響・影響・リーダーシップの測定・理解に向けて
- Authors: Rafael B. Audibert, Henrique Lemos, Pedro Avelar, Anderson R. Tavares,
Lu\'is C. Lamb
- Abstract要約: 我々は、研究者の影響、影響力、リーダーシップを分析して、AIと機械学習の長年の進化を理解することを目指している。
この研究は、この分野の進化に関わるダイナミクスを探求することによって、AIの歴史と進化に新たな光を当てることも意図している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5669790037378094
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence is now recognized as a general-purpose technology
with ample impact on human life. In this work, we aim to understand the
evolution of AI and Machine learning over the years by analyzing researchers'
impact, influence, and leadership over the last decades. This work also intends
to shed new light on the history and evolution of AI by exploring the dynamics
involved in the field's evolution through the lenses of the papers published on
AI conferences since the first International Joint Conference on Artificial
Intelligence (IJCAI) in 1969. AI development and evolution have led to
increasing research output, reflected in the number of articles published over
the last sixty years. We construct comprehensive citation-collaboration and
paper-author datasets and compute corresponding centrality measures to carry
out our analyses. These analyses allow a better understanding of how AI has
reached its current state of affairs in research. Throughout the process, we
correlate these datasets with the work of the ACM Turing Award winners and the
so-called two AI winters the field has gone through. We also look at
self-citation trends and new authors' behaviors. Finally, we present a novel
way to infer the country of affiliation of a paper from its organization.
Therefore, this work provides a deep analysis of Artificial Intelligence
history from information gathered and analyzed from large technical venues
datasets and suggests novel insights that can contribute to understanding and
measuring AI's evolution.
- Abstract(参考訳): 人工知能は現在、人間の生活に大きな影響を与える汎用技術として認識されている。
本研究は,過去数十年における研究者の影響,影響,リーダーシップを分析し,aiと機械学習の進化を理解することを目的とする。
この研究は、1969年のIJCAI(International Joint Conference on Artificial Intelligence)以来、AIカンファレンスに掲載された論文のレンズを通して、この分野の進化に関わるダイナミクスを探求することで、AIの歴史と進化に新たな光を当てることも意図している。
ai開発と進化は、過去60年間に出版された記事の数を反映して、研究成果の増加につながった。
総合的な引用コラボレーションと論文作成データセットを構築し,それに対応する集中度尺度を計算して分析を行う。
これらの分析は、AIが研究の現在の状況にどう到達したかをよりよく理解することを可能にする。
このプロセスを通じて、これらのデータセットは、ACMチューリング賞受賞者の作業と、この分野が通過したいわゆる2つのAI冬と相関する。
また, 自己引用傾向と新たな著者の行動についても考察した。
最後に,本稿では,その組織から論文の帰属国を推察する新しい方法を提案する。
そこで本研究では,大規模技術施設のデータセットから収集・分析した情報から人工知能の歴史を深く分析し,aiの進化の理解と測定に寄与する新たな知見を提案する。
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