人工智能预测人工智能研究的未来_专栏

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人类研究人员几乎不可能跟踪人工智能领域大量的科学出版物，并了解最新进展。

由马克斯-普朗克光科学研究所的Mario Krenn领导的一个国际团队的科学家们现在开发了一种人工智能算法，不仅可以帮助研究人员系统地定位自己，还可以预测性地引导他们朝着自己的研究领域可能发展的方向发展。这项研究发表在《自然机器智能》杂志上。

在人工智能(AI)和机器学习(ML)领域，科学出版物的数量呈指数级增长，大约每23个月翻一番。对于人类研究人员来说，几乎不可能跟上进展并保持全面的概述。

爱尔兰根马克斯·普朗克光科学研究所的研究小组组长Mario Krenn以一种非传统的方式解决了这一挑战。他开发了一种新的基于图形的工具Science4Cast，可以对人工智能研究的未来发展提出问题。

在此之前，该国际研究小组宣布了Science4Cast竞赛，旨在捕捉和预测人工智能研究领域科学概念的发展，确定哪些主题将是未来研究的重点。提交了50多份采用不同方法的稿件。

Krenn和顶尖的团队一起，研究了各种应用方法，从纯粹的统计方法到纯粹的学习方法，并得出了令人惊讶的结果。“最有效的方法是使用一套精心策划的网络特征，而不是持续的人工智能方法，”Krenn说。这表明，在没有人类知识的情况下，使用纯ML方法可以释放巨大的潜力。

Science4Cast是一个基于图形的知识表示，随着时间的推移，随着越来越多的科学文章发表，它变得越来越复杂。图中的每个节点代表AI中的一个概念，节点之间的连接表示两个概念是否一起研究以及何时一起研究。

例如，问题“将会发生什么”可以被描述为一个关于图形进一步发展的数学问题。Science4Cast提供了30年来超过10万份科学出版物的真实数据，总共有6.4万个节点。

然而，预测研究人员未来的工作只是第一步。在他们的工作中，研究人员描述了Science4Cast的进一步发展如何很快为个别科学家提供有关他们未来研究项目的个性化建议。

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