运用科学计量学的人工智能安全技术评估

面对智能化时代的巨大进步,人工智能安全逐渐成为备受关注的议题。以Web of Science数据库收录的核心论文为研究对象,运用科学计量学方法和可视化技术,对包括国家、机构在内的研究力量分布以及热点、前沿和所涉学科在内的主题内容进行分析和总结。针对潜在的人工智能安全议题,构建定性分析框架,对人工智能安全进行定性定量结合的分析,对人工智能安全技术发展进行初步探索与评估。     

战场实践加速军事智能化向纵深跨越发展

世界新军事革命在转型需求和科技进步推动下呈现日趋鲜明的智能化特征,对未来战争形态和军事力量带来超乎想象的深刻影响。立足科学技术发展趋势,结合近年局部地区冲突,从战场实践牵引视角研判军事智能化发展现状和趋势,分析智能化武器装备、指控系统、军事力量等在战场实践中“淬炼发展”的情况,关注实战中涌现军事智能化“亮点名片”,对军事智能化发展升级的潜在趋势进行展望分析。研究认为,近10年来军事智能化在战场实践和技术突破基础上,形成新的力量结构、战法战术、作战设施和工业基础,正在从局部发展的萌芽阶段向广泛部署的普及阶段跨越。     

基于科学计量的机器学习技术发展评估分析

机器学习是通过数据训练使机器获取新的知识和技能的计算机技术，是人工智能技术的核心和前沿领域之一。本文以Web of Science?核心合集收录的机器学习领域相关SCI论文和incoPat全球专利数据库收录的机器学习领域相关专利为数据源，运用科学计量方法对文献数据和专利数据进行时间、地域和机构分布分析，展示了机器学习领域研究实力的分布情况，并对机器学习的发展趋势进行了分析；然后利用主题聚类分析方法及可视化软件VOSviewer，挖掘出机器学习领域的关键技术、技术热点；最后对结果进行了总结分析，以期为我国机器学习发展布局提供参考和借鉴。