Искусственный интеллект предсказывает будущее исследований ИИ

Искусственный интеллект предусматривает будущее науки.Кредит: генерируется Dall-E3 Openai

Исследователям стало почти невозможно отслеживать огромное количество научных публикаций в области искусственного интеллекта и быть в курсе успехов.

Ученые из международной команды, возглавляемые Марио Кренном из Института науки света Макс-Планкавероятно, будет развиваться.Работа была опубликована в сфере интеллекта Nature Machine.

В области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) число научных публикаций растет в геометрической прогрессии и приблизительно удваивается каждые 23 месяца.Для человеческих исследователей практически невозможно не отставать от прогресса и поддерживать всеобъемлющий обзор.

Марио Кренн, руководитель исследовательской группы в Институте Макс-Планка по науке света в Эрлангене, нетрадиционным образом подходит к решению этой проблемы.Он разработал новый инструмент, основанный на графике, Science4cast, который позволяет задавать вопросы о будущем развитии исследований искусственного интеллекта.

До этого Международная исследовательская группа объявила о конкурсе Science4 с целью захвата и прогнозирования развития научных концепций в области исследований искусственного интеллекта, определяя, какие темы будут в центре внимания будущих исследований.Было представлено более 50 вкладов с различными подходами.

Кренн вместе с высокопоставленными командами в настоящее время изучил различные примененные методы, начиная от чисто статистических до чисто методов обучения, и достиг удивительных результатов.«Наиболее эффективные методы используют тщательно куриный набор сетевых функций, а не непрерывный подход ИИ», - сказал Марио Кренн.Это предполагает значительный потенциал, который можно разблокировать, используя чистые подходы ML без человеческого знания.

Science4cast-это графическое представление знаний, которое со временем становится более сложным, поскольку публикуются больше научных статей.Каждый узел на графике представляет концепцию в ИИ, а соединения между узлами указывают, были ли и когда две концепции изучались вместе.

Например, вопрос «что произойдет» может быть описан как математический вопрос о дальнейшей разработке графика.Science4cast питается реальными данными из более чем 100 000 научных публикаций, охватывающих 30-летний период, в результате чего в общей сложности 64 000 узлов.

Тем не менее, предсказание того, над чем будут работать исследователи в будущем, является лишь первым шагом.В своей работе исследователи описывают, как дальнейшее развитие Science4CASC может вскоре дать персональные предложения для отдельных ученых относительно их будущих исследовательских проектов.

«Наша амбиция состоит в том, чтобы разработать метод, который служит источником вдохновения для ученых - почти как искусственная муза. Это может потенциально ускорить прогресс науки в будущем», - объясняет Кренн.

Больше информации: Mario Krenn et al. Прогнозируя будущее искусственного интеллекта с прогнозированием ссылок на основе машинного обучения в экспоненциально растущей сети знаний, Nature Machine Intelligence (2023).Doi: 10.1038/s42256-023-00735-0