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拥堵路上的人工智能 精选

已有 3544 次阅读 2019-5-17 14:36 |系统分类:论文交流| 人工智能, 计算机

曾几何时,计算机学科一直为职称评审很头痛。原因是计算机学科的理论、算法、软硬件系统更新都比较快,而期刊的审稿周期长,为了能加速新方法、新思想的传播,于是计算机方向推崇会议。

可是以前,会议无法用来评定职称,尤其是和重视期刊的其他学科的老师一起PK职称时,更是困难重重。所以就有则笑话说这事:

“某人在高速上开车,发现对面马路的车居然全跟他的是一个方向,他推测对面的车逆行了。于是电话报警,警察说,没看到有多少车辆逆行啊,只有一辆逆行的。”

拥堵路上的人工智能

注:图片来自网络

这辆逆行的,就是看重会议不重视期刊的计算机学科。

这辆车,经过计算机学科的同仁们的不懈努力,终于得到了认可,大家开始推崇会议来评价计算机方向的水平了,并对此方向的会议进行了分区。据我所说,分区的历史最早能追溯到新加坡国立大学的某个研究小组。

然而,随着人工智能的快速发展,人工智能技术模块化、产业同化、拉平效应的形成以及分区表的推动,各行各业的科研人员都开始将论文投向人工智能的相关会议。

于是就出现了,以往并没太多文章的人工智能会议有了井喷现象,投稿量动不动就5000篇。论文的接收率虽然控制了,也是近千篇甚至千余篇。而相伴随的现象是评审的水平也无法得到有效控制。因为一篇文章通常要找3个评审,5000篇差不多就是15000个评审的量了,既使每个评审审10篇论文,也需要1500个水平能与会议档次匹配的。更何况,同等档次的会议不止一个。想找到如此多规模、又愿意花时间做这个义务工作的,实在是太困难。

结果,在享受人工智能欣欣向荣发展的同时,我们也面临着一个不争的负面现象,就是论文的平均水平降低了。而论文巨增,事实上还拉低了每篇论文被阅读的次数或可以产生的影响。以至于有些科研人员,在看这类档次的文章时,先看作者单位,知名的才看。

这种情况如果用车流的情况来比拟的话,那就是:曾经逆行的车道,现在已经被堵得水泄不通,再也没有强调自己有多独特的理由了。

我想,一个学科要良性发展,有的时候需要点壮士断腕的勇气,也许到了该把车流重新疏导、分配的时候了。改改分区表也许是办法之一,让会议回归到最初交流的本质也可以。

张军平

2019年5月17日


延伸阅读:

2、童话(同化)世界的人工智能

1、深度学习,你就是那位116岁的长寿老奶奶!


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张军平,复旦大学计算机科学技术学院,教授、博士生导师,中国自动化学会混合智能专委会副主任。主要研究方向包括人工智能、机器学习、图像处理、生物认证及智能交通。至今发表论文近100篇,其中IEEE Transactions系列18篇,包括IEEE TPAMI, TNNLS, ToC, TITS, TAC等。学术谷歌引用3100余次,ESI高被引一篇,H指数28.






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