人工智能思考科学的未来。信用：由OpenAI的DALL-E3生成

人类研究人员几乎不可能跟踪人工智能领域压倒性的大量科学出版物并跟上最新进展。

由马克斯-普朗克光科学研究所的马里奥·克伦（Mario Krenn）领导的一个国际团队的科学家现在已经开发出一种人工智能算法，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。这项工作发表在Nature Machine Intelligence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，几乎不可能跟上进度并保持全面的概述。

埃尔兰根马克斯-普朗克光科学研究所的研究小组负责人马里奥·克伦（Mario Krenn）以非常规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，该工具可以提出有关AI研究未来发展的问题。

在此之前，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，确定哪些主题将成为未来研究的重点。提交了50多份采用不同方法的文稿。

Krenn与顶级团队一起，现在已经检查了应用的各种方法，从纯粹的统计方法到纯粹的学习方法，并取得了令人惊讶的结果。“最有效的方法使用一组精心策划的网络功能，而不是连续的人工智能方法，”Mario Krenn说。这表明可以在人类不知情的情况下使用纯ML方法释放巨大的潜力。

Science4Cast是一种基于图形的知识表示，随着更多科学文章的发表，随着时间的推移变得更加复杂。图中的每个节点代表AI中的一个概念，节点之间的连接表明是否以及何时一起研究两个概念。

例如，问题“将会发生什么”可以被描述为关于图进一步发展的数学问题。Science4Cast提供了来自30年时间的100,000多篇科学出版物的真实数据，总共产生了64,000个节点。

然而，预测研究人员未来将从事什么工作只是第一步。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关于他们未来研究项目的个性化建议。

“我们的目标是开发一种方法，作为科学家的灵感来源 - 几乎就像人造缪斯一样。这可能会加速未来科学的进步，“Krenn解释说。

原文标题：Artificial intelligence predicts the future of artificial intelligence research

原文链接：https://techxplore.com/news/2023-10-artificial-intelligence-future.html

编译：LCR