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AI算法助力AI研究者预测未来发展
在人工智能领域，科学出版物数量的压倒性增加使得人类研究者几乎不可能跟上最新进展并保持全面的了解。
由马克斯普朗克光学研究所的Mario Krenn领导的国际团队已经开发了一种人工智能算法，不仅可以帮助研究人员系统地确定方向，还能预测地引导他们自己研究领域可能发展的方向。这项工作已发表在《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增长，大约每23个月翻一倍。对于人类研究者来说，跟上进展并保持全面的了解几乎是不可能的。
马克斯普朗克光学研究所埃朗根分部的研究小组负责人Mario Krenn以一种非传统的方式解决了这个挑战。他开发了一种新的基于图的工具Science4Cast，可以对人工智能研究的未来发展提出问题。
在此之前，这个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的科学概念的发展，确定哪些主题将成为未来研究的重点。共收到了50多个不同方法的投稿。
Krenn与排名靠前的团队一起，现在对应用的各种方法进行了研究，从纯粹的统计方法到纯粹的学习方法，得出了令人惊讶的结果。Mario Krenn说：“最有效的方法使用了一个经过精心策划的网络特征集，而不是持续的人工智能方法。”这表明，纯粹的机器学习方法在不借助人类知识的情况下可能有很大的潜力。
Science4Cast是一种基于图的知识表示方法，随着更多科学文章的发表，它变得越来越复杂。图中的每个节点代表人工智能中的一个概念，节点之间的连接表示两个概念是否以及何时一起研究。
例如，问题“What will happen”可以看作是关于图进一步发展的数学问题。Science4Cast使用超过10万篇科学出版物的真实数据进行训练，涵盖了30年的时间，共有64000个节点。
然而，预测研究人员将来会研究什么只是第一步。研究人员在工作中描述了如何进一步发展Science4Cast，以便为个体科学家关于他们未来研究项目提供个性化建议。
Krenn解释道：“我们的目标是开发一种能够作为科学家的灵感源泉的方法，几乎像一个人工创造的缪斯。这可能会加速未来科学的进展。”
