Chuvpilo氏はAIとロボットのスタートアップに投資するベンチャーキャピタルThundermarkCapitalでマネージングパートナーを務めており、MITのコンピュータサイエンスと人工知能ラボで修士号を取得しています。同氏がMediumに投稿した記事「AI研究ランキング2019:世界を主導するAIカンファレンスであるNeurIPSとICMLの考察から」では、AIに関する世界的カンファレンスであるNeurIPSとICMLで採択された論文にもとづいて、AI研究の動向がランキング形式で考察されています。Indexをヒントにして発案した独自指標「パブリケーション・インデックス」にもとづいて考察しました。その考察結果は、以下のようにまとめることができます。AI研究をリードしているのはアメリカであり、アメリカの大学と企業が発表した論文が数多く採択されている。Googleは、AIを研究する組織として世界各国の有名大学を大きく凌駕している。国別で見ると1位がアメリカ、次いで中国、イギリスとなり、日本は8位にランクインする。日本の大学はトップ20にランクインしていないものも、日本企業はトップ20に2社ランクインしている。同氏は、今後のAI研究におけるアメリカと中国の覇権争いについても考察しています。AI研究の覇権争いにおいて重要となる要因は、アルゴリズムとハードウェアと学習データの3つです。アメリカはアルゴリズムとハードウェアで中国に対して優位に立っているので、学習データのみでリードしている中国に勝利するだろう、と結論づけられています。以上のような考察から世界のAI研究における日本の立ち位置を見ると、世界の上位国から大きな後れをとっていないものも、特に大学におけるAI研究で世界に存在感を示せていない、ということが言えます。研究所」の共同設立のような取り組みは、日本のAI研究が世界にアピールできるようになる契機となるのではないでしょうか。以下の前編にあたる記事本文では、パブリケーション・インデックスの解説とこの指標にもとづいた基礎的なデータ分析について論じます。Chuvpilo氏に直接コンタクトをとり、翻訳許可を頂いたうえで翻訳したものです。前書き方法論AI研究ランキング20192019年におけるAI研究をリードするトップ40の(産業界および学界における)グローバル組織(パブリケーション・インデックス付き):2019年におけるAI研究をリードするトップ20の地域(パブリケーション・インデックス付き):2019年にAI研究をリードするトップ20のアメリカの大学(パブリケーション・インデックス付き):2019年におけるAI研究をリードする世界のトップ20の大学(パブリケーション・インデックス付き):2019年におけるAI研究をリードするトップ20社(パブリケーション・インデックス付き):前書き待望の年間AI研究ランキングの最新2019年度版にようこそ(昨年公開した最初の試作版ランキングはこちら)。Learning(略して「ICML」:機械学習に関する国際会議)における刊行物を分析した。Index:刊行物指標)を計算したのだ(以下の「方法論」セクションを参照)。パブリケーション・インデックスを理解する最も直観的な方法は、指標を論文全体と等価なものとして捉えることである。Googleに付された167.3というパブリケーション・インデックスは、Googleが2019年の2つの主要なAIカンファレンスで167.3本の論文を発表したかのように解釈できる。以下の本文では方法論の詳細を解説することから分析を開始し、次いで2019年のAI研究ランキングに進み、さらに興味深い記述統計を示し、最後に誰がAIの未来を担うかについて論じる。Indexに触発されている。Indexのガイド」から引用されている。これは各記事におけるオーサーシップの割合を考慮する指標である。記事ごとに利用可能なFCの合計は1であり、各著者が均等に貢献すると仮定すると、すべての著者間で共有される。10人の著者がいる記事は、各著者が0.1のFCを受け取ることを意味する。複数の組織に所属している著者の場合、著者のFCは各組織間で均等に分割される。組織の合計FCは、その組織に所属する個々の著者のFCを合計して計算される。国/地域ごとのFCについても組織のそれの算出プロセスに似ているが、組織のなかには海外ラボを持っているという複雑な事情を鑑みて、ある組織の海外ラボに付されたFCは研究を主導した国/地域に加算される。Indexの唯一の違いは、海外のラボが(研究を主導した国/地域ではなく)本社の国/地域にカウントされることだ。これは議論の余地があるのだが、知的財産権と研究から生じる実際の利益の割り当てを本社に反映させるこうしたアプローチは、研究が行われたローカルなラボに帰するより望ましいと信じている。パブリケーション・インデックスの計算例を次に示す。論文に5人の著者がいる場合―例えばMITから3人、オックスフォード大学から1人、Googleから1人のような場合―各著者は1/5のポイント、つまり0.2のパブリケーション・インデックスを獲得する。0.6ポイント増やし、オックスフォード大学はインデックスを0.2増やし、Googleには0.2が追加される。MITはアメリカに本拠を置いているため、同大学がアメリカに帰属していることによって、同国のパブリケーション・インデックスが0.6増加する。Area:欧州経済領域)+スイスのカテゴリ(※訳註2)は0.2増加する。最後に、Googleはアメリカに本社を置く多国籍企業であるため、アメリカのパブリケーション・インデックスにさらに0.2が追加され、合計で0.8に増える。著者が複数の所属先を持っている場合、その所属機関ごとにパブリケーション・インデックスを分割する。0.1ポイントを獲得する。ICMLで22.6%)だからである。12.3(※訳註4)上記のAI研究をリードするトップ40の世界的な組織を国籍で分類した場合、以下のようなグラフを作成できる。0.5(※原註1)EEAに属する国には、オーストリア、ベルギー、ブルガリア、クロアチア、キプロス共和国、チェコ共和国、デンマーク、エストニア、フィンランド、フランス、ドイツ、ギリシャ、ハンガリー、アイルランド、イタリア、ラトビア、リトアニア、ルクセンブルク、マルタ、オランダが含まれます、ポーランド、ポルトガル、ルーマニア、スロバキア、スロベニア、スペイン、スウェーデン、イギリス、アイスランド、リヒテンシュタイン、およびノルウェー(出典)。19.2(※訳註5)上記のAI研究をリードするトップ20の大学を国籍で分類した場合、以下のようなグラフを作成できる。3.5(※訳註6)上記のAI研究をリードするトップ20社を国籍で分類した場合、以下のようなグラフを作成できる。Chuvpilo氏はAIとロボットのスタートアップに投資するベンチャーキャピタルThundermarkCapitalでマネージングパートナーを務めており、MITのコンピュータサイエンスと人工知能ラボで修士号を取得しています。海外トレンドpickupこの記事が気に入ったらいいねしよう!最新記事をお届けします。週1回、注目のAIニュースやイベント情報を編集部がピックアップしてお届けしています。こちらの規約にご同意のうえチェックしてください。ーサプライチェーンの最適化へRECOMMENDこちらの記事も人気です。