或許，這一研究能夠為人們緩解一些這樣的壓力。

人工智能，開始解決越來越多人類尚未解決的問題，且取得了不錯的成果。

然而，在過去幾年中，人工智能領(lǐng)域的科學(xué)研究數(shù)量呈指數(shù)級增長，使得科學(xué)家們和從業(yè)者們很難及時跟蹤這些進展。

數(shù)據(jù)顯示，機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究論文數(shù)量每 23 個月就會翻一番。其中一個原因是，人工智能正在數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、物理學(xué)、醫(yī)學(xué)和生物化學(xué)等不同學(xué)科中得到利用。

通過從科學(xué)文獻中獲得見解，提出新的個性化研究方向和想法的工具可以顯著加速科學(xué)的進步。在人工智能與其他各領(lǐng)域交叉的過程中，人們該如何判別哪些方向有意義并值得去做？為此，由 馬克斯·普朗克光科學(xué)研究所 （MPL）人工智能科學(xué)家 Mario Krenn 領(lǐng)導(dǎo)的國際團隊發(fā)布了一項關(guān)于“指數(shù)級增長知識網(wǎng)絡(luò)中的高質(zhì)量鏈接預(yù)測”的研究。

相關(guān)研究論文以“Predicting the Future of AI with AI: High-Quality link prediction in an exponentially growing knowledge network”為題，發(fā)表在預(yù)印本網(wǎng)站 arXiv 上。 

這項研究工作的目的是設(shè)計一個可以“閱讀、理解，然后行動”的人工智能相關(guān)文獻的程序，從而為預(yù)測和建議跨領(lǐng)域研究思路打開大門。研究團隊認(rèn)為， 從長遠(yuǎn)來看，這將提高人工智能研究人員的生產(chǎn)力，開辟新的研究途徑，并指導(dǎo)該領(lǐng)域的進步。

以往的實踐證明，新的研究思路往往通過在看似不相關(guān)的主題/領(lǐng)域之間建立新的聯(lián)系而產(chǎn)生。這促使研究團隊將人工智能文獻的演化制定為一個時間網(wǎng)絡(luò)建模任務(wù)，并創(chuàng)建了一個可以描述自 1994 年以來人工智能文獻內(nèi)容和演變的語義網(wǎng)絡(luò)。

同時，研究團隊也探討了一個包含 64000 個概念（也稱為節(jié)點）和 1800 萬條節(jié)點間聯(lián)系的網(wǎng)絡(luò)，并使用語義網(wǎng)絡(luò)作為 10 種不同的統(tǒng)計和機器學(xué)習(xí)方法的輸入。其中最基本的任務(wù)之一——構(gòu)建語義網(wǎng)絡(luò)——有助于從網(wǎng)絡(luò)中提取知識，并隨后使用計算機算法進行處理。 

起初，研究團隊考慮使用 GPT-3 和 PaLM 等大型語言模型來創(chuàng)建這樣的網(wǎng)絡(luò)。

然而，主要的挑戰(zhàn)是，這些模型仍然難以推理，很難識別或提出新的概念組合。于是，他們便轉(zhuǎn)向借鑒生物化學(xué)的方法 ，即從科學(xué)論文中共同出現(xiàn)的概念中創(chuàng)建知識網(wǎng)絡(luò)；單個生物分子代表一個節(jié)點，當(dāng)一篇論文提到兩個對應(yīng)的生物分子時，兩個節(jié)點就連接起來。這種方法是由芝加哥大學(xué)醫(yī)學(xué)教授和人類遺傳學(xué)教授 Andrey Rzhetsky 和他的團隊首先提出的。

研究團隊使用這種方法捕獲了人工智能領(lǐng)域的歷史，并使用超級計算機模擬提取了有關(guān)科學(xué)家集體行為的重要陳述，基于大量論文不斷重復(fù)這一過程，從而形成一個捕獲可操作內(nèi)容的網(wǎng)絡(luò)。基于此，研究團隊開發(fā)了一個名為 Science4Cast 的新基準(zhǔn)測試，并提供了十種不同的方法來解決這一基準(zhǔn)測試。

研究團隊認(rèn)為，他們的工作 有助于構(gòu)建一個能夠預(yù)測人工智能研究趨勢的新工具 。以往，每當(dāng)打開任何人工智能和機器學(xué)習(xí)相關(guān)論壇時，人們都會發(fā)現(xiàn)，“跟上人工智能的進步”是討論的首要話題?；蛟S，這一研究能夠為人們緩解一些這樣的壓力。

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