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據(jù)英國《新科學(xué)家》雜志網(wǎng)站17日報道，德國科學(xué)家利用人工智能模型，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測人工智能研究在五年內(nèi)將如何發(fā)展，其預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率超過99%。
馬克斯·普朗克光科學(xué)研究所的馬里奧·克萊恩及其同事們訓(xùn)練了一個人工智能模型，以對1994年至2021年期間在arXiv預(yù)印本服務(wù)器上發(fā)表的143000篇論文開展分析。所有論文都涵蓋了與人工智能有關(guān)的領(lǐng)域。隨后，研究人員使用一個自然語言處理工具，通過從論文標(biāo)題和摘要中剝離關(guān)鍵詞和短語，生成了一個包含近65000個關(guān)鍵概念的列表。
這些概念成為一個語義網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點，使該人工智能模型能夠發(fā)現(xiàn)想法和論文之間的聯(lián)系。這些數(shù)據(jù)告訴人工智能模型，人工智能研究領(lǐng)域是如何隨著時間推移而變化的，學(xué)者們是如何建立聯(lián)系并探索感興趣的新領(lǐng)域的。隨后其他十種人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)方法使用該語義網(wǎng)絡(luò)，試圖找出五年內(nèi)哪些概念沒有被學(xué)習(xí)。
通過對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，人工智能能夠預(yù)測哪些未經(jīng)研究的概念會在五年內(nèi)出現(xiàn)在至少三篇論文中，準(zhǔn)確率超過99.5%。研究人員建議，該方法可用于預(yù)測未來熱門話題或幫助開發(fā)具有人類理解力的人工智能。
英國倫敦經(jīng)濟(jì)學(xué)院的加布里埃爾·佩雷拉說：“我認(rèn)為這篇論文在很大程度上反映了目前計算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的思維方式。”
責(zé)任編輯：李楠
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