用 AI 预测 AI 的未来：指数增长知识网络中的高质量链接预测
人工智能
2023-12-04 v1 机器学习
摘要
一种能够通过从科学文献中获取洞见来建议新的个性化研究方向与想法的工具，可以显著加速科学的进展。可能受益于这种方法的一个领域是人工智能（AI）研究，近年来其科学出版物数量呈指数增长，使人类研究者难以追踪进展。在此，我们使用 AI 技术来预测 AI 自身的未来研究方向。我们基于真实数据构建了一个新的图基准——Science4Cast 基准，旨在预测一个演化的 AI 语义网络的未来状态。为此，我们使用超过 100,000 篇研究论文并构建了一个拥有超过 64,000 个概念节点的知识网络。随后我们提出十种应对该任务的不同方法，从纯统计方法到纯学习方法。令人惊讶的是，最强大的方法使用一组精心筛选的网络特征，而非端到端 AI 方法。这表明纯 ML 方法在无需人类知识的情况下具有可释放的巨大潜力。最终，对新未来研究方向的更好预测将成为更先进研究建议工具的关键组成部分。
引用
@article{arxiv.2210.00881,
title = {Predicting the Future of AI with AI: High-quality link prediction in an exponentially growing knowledge network},
author = {Mario Krenn and Lorenzo Buffoni and Bruno Coutinho and Sagi Eppel and Jacob Gates Foster and Andrew Gritsevskiy and Harlin Lee and Yichao Lu and Joao P. Moutinho and Nima Sanjabi and Rishi Sonthalia and Ngoc Mai Tran and Francisco Valente and Yangxinyu Xie and Rose Yu and Michael Kopp},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.00881},
year = {2023}
}
备注
13 pages, 7 figures. Comments welcome!