Postalo je gotovo nemoguće za ljudske istraživače da prate ogromno obilje naučnih publikacija u oblasti veštačke inteligencije i da budu u toku sa napretkom.
Naučnici u međunarodnom timu koji predvodi Mario Krenn sa Maks-Planck instituta za nauku o svetlosti sada su razvili algoritam veštačke inteligencije koji ne samo da pomaže istraživačima da se sistematski orijentišu, već ih i prediktivno usmerava u pravcu u kome je njihovo polje istraživanja. verovatno da će evoluirati. Rad je objavljen u Nature Machine Intelligence.
U oblasti veštačke inteligencije (AI) i mašinskog učenja (ML), broj naučnih publikacija raste eksponencijalno i otprilike se udvostručuje svaka 23 meseca. Za ljudske istraživače, gotovo je nemoguće pratiti napredak i održati sveobuhvatan pregled.
Mario Krenn, vođa istraživačke grupe na Mak-Planck institutu za nauku o svetlosti u Erlangenu, pristupa rešenju ovog izazova na nekonvencionalan način. Razvio je novi alat zasnovan na grafovima, Science4Cast, koji omogućava postavljanje pitanja o budućem razvoju istraživanja veštačke inteligencije.
Pre toga, međunarodna istraživačka grupa je raspisala takmičenje Science4Cast sa ciljem da uhvati i predvidi razvoj naučnih koncepata u oblasti istraživanja veštačke inteligencije, da odredi koje će teme biti u fokusu budućih istraživanja. Prijavljeno je više od 50 priloga sa različitim pristupima.
Krenn je, zajedno sa vrhunskim timovima, sada ispitao različite primenjene metode, od čisto statističkih do metoda čisto učenja, i došao do iznenađujućih rezultata. „Najefikasnije metode koriste pažljivo odabran skup mrežnih karakteristika, a ne kontinuirani pristup AI“, rekao je Mario Krenn. Ovo ukazuje na značajan potencijal koji se može otključati korišćenjem čistog ML pristupa bez ljudskog znanja.
Science4Cast je prikaz znanja zasnovan na grafovima koji vremenom postaje složeniji kako se više naučnih članaka objavljuje. Svaki čvor na grafu predstavlja koncept u AI, a veze između čvorova pokazuju da li su i kada dva koncepta proučavana zajedno.
Na primer, pitanje „Šta će se desiti“ može se opisati kao matematičko pitanje o daljem razvoju grafikona. Science4Cast se hrani stvarnim podacima iz preko 100.000 naučnih publikacija koje obuhvataju period od 30 godina, što je rezultiralo sa ukupno 64.000 čvorova.
Međutim, predviđanje na čemu će istraživači raditi u budućnosti samo je prvi korak. U svom radu istraživači opisuju kako bi dalji razvoj Science4Cast uskoro mogao da pruži personalizovane predloge za pojedine naučnike u vezi sa njihovim budućim istraživačkim projektima.
„Naša ambicija je da razvijemo metodu koja služi kao izvor inspiracije za naučnike — skoro kao veštačka muza. Ovo bi potencijalno moglo da ubrza napredak nauke u budućnosti“, objašnjava Krenn.
