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擁堵路上的人工智能 精選

已有 2163 次閱讀 2019-5-17 14:36 |系統分類:論文交流| 人工智能, 計算機

曾幾何時,計算機學科一直為職稱評審很頭痛。原因是計算機學科的理論、算法、軟硬件系統更新都比較快,而期刊的審稿周期長,為了能加速新方法、新思想的傳播,于是計算機方向推崇會議。

可是以前,會議無法用來評定職稱,尤其是和重視期刊的其他學科的老師一起PK職稱時,更是困難重重。所以就有則笑話說這事:

“某人在高速上開車,發現對面馬路的車居然全跟他的是一個方向,他推測對面的車逆行了。于是電話報警,警察說,沒看到有多少車輛逆行啊,只有一輛逆行的!

擁堵路上的人工智能

注:圖片來自網絡

這輛逆行的,就是看重會議不重視期刊的計算機學科。

這輛車,經過計算機學科的同仁們的不懈努力,終于得到了認可,大家開始推崇會議來評價計算機方向的水平了,并對此方向的會議進行了分區。據我所說,分區的歷史最早能追溯到新加坡國立大學的某個研究小組。

然而,隨著人工智能的快速發展,人工智能技術模塊化、產業同化、拉平效應的形成以及分區表的推動,各行各業的科研人員都開始將論文投向人工智能的相關會議。

于是就出現了,以往并沒太多文章的人工智能會議有了井噴現象,投稿量動不動就5000篇。論文的接收率雖然控制了,也是近千篇甚至千余篇。而相伴隨的現象是評審的水平也無法得到有效控制。因為一篇文章通常要找3個評審,5000篇差不多就是15000個評審的量了,既使每個評審審10篇論文,也需要1500個水平能與會議檔次匹配的。更何況,同等檔次的會議不止一個。想找到如此多規模、又愿意花時間做這個義務工作的,實在是太困難。

結果,在享受人工智能欣欣向榮發展的同時,我們也面臨著一個不爭的負面現象,就是論文的平均水平降低了。而論文巨增,事實上還拉低了每篇論文被閱讀的次數或可以產生的影響。以至于有些科研人員,在看這類檔次的文章時,先看作者單位,知名的才看。

這種情況如果用車流的情況來比擬的話,那就是:曾經逆行的車道,現在已經被堵得水泄不通,再也沒有強調自己有多獨特的理由了。

我想,一個學科要良性發展,有的時候需要點壯士斷腕的勇氣,也許到了該把車流重新疏導、分配的時候了。改改分區表也許是辦法之一,讓會議回歸到最初交流的本質也可以。

張軍平

2019年5月17日


延伸閱讀:

2、童話(同化)世界的人工智能

1、深度學習,你就是那位116歲的長壽老奶奶!


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張軍平,復旦大學計算機科學技術學院,教授、博士生導師,中國自動化學會混合智能專委會副主任。主要研究方向包括人工智能、機器學習、圖像處理、生物認證及智能交通。至今發表論文近100篇,其中IEEE Transactions系列18篇,包括IEEE TPAMI, TNNLS, ToC, TITS, TAC等。學術谷歌引用3100余次,ESI高被引一篇,H指數28.






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