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                        一个新的人工智能搜索引擎如何改变神经科学家的研究方式

                        当你想到人工智能时,可能会想到未来机器人的图像或不好的科幻电影的回忆。然而,人工智能的实际情况实际上更加驯服:例如,一个友好的搜索引擎。

                        但是,当我们向Google输入查询时,通常会得到相当有用的结果,但科学研究人员搜集的信息并非总是如此。

                        尽管像Google Scholar和PubMed这样的现有资源为科学家提供了比老方法快得多的资源,但并不总是涵盖所需的基本细节。

                        现在,一?#32622;?#20026;“语义学者?#20445;⊿emantic Scholar)的新型免费搜索引擎正在使用人工智能?#38469;?#26469;帮助这些科学家更快地?#19994;?#30456;关信息。

                        语义学者已经被标签为这些专业人士的改变游戏规则,他们以前没有办法?#34892;?#22320;通过密集的研究?#35282;?/span>虽然Google学术搜索有一个庞大的数据库 - 迄今为止,它已经收录了超过2亿篇文章 - 它缺乏提供元数据访问的条款。

                        它可以帮助科学家?#19994;?#30740;究,但是不会告诉他们一篇论文或作者被引用的频率。从本质上说,它可以使科学家的工作更加困难,因为他们使用的研究工具并不全面。

                        但是语义学者是不同的。由微软联合创始人保罗·艾伦(Paul Allen)和他的非营利组织艾伦人工智能研究所(Semantic Scholar)共同开发,去年11月首次推出。被称为AI2的非营利组织与艾伦的另一个研究机构艾伦脑科学研究所(Allen Institute for Brain Science)合作建立了这个引擎。

                        Semantic Scholar最初是作为计算机科学的研究工具推出的,其真正的吸引力在于其基于AI的设计。

                        这个新的搜索引擎实际上不是简单地列出研究的摘要和书目数据,而是能够思考?#22836;?#26512;研究的价值。GeekWire指出,“语义学者使用数据挖掘,自然语?#28304;?#29702;?#22270;?#31639;机视觉来识别和呈现研究论文的关键要素。”

                        引擎能够理解纸张何时引用自己的研究或来自其他来源的结果。然后,语义学者可以识别重要细节,拉动数字,并将一项研究与一个领域内的数千篇其他文章进行比较。

                        那么为什么Semantic Scholar是更好的选择呢?

                        艾伦在新闻发布会上表示:“医学突破不应该被搜索科学文献的繁琐过程所阻碍。“我对语义学者的看法是为研究人员提供更强大的工具,通过数百万的在线学术论文来帮助他们跟上科学的爆炸性增长。”

                        现在,科学家可以使用其他搜索引擎数据库作为起点,但是他们发现的东西经常需要额外的研究。

                        结果没有给出研究的全貌,其变量或总体影响。AI2的首席执行官Oren Etzioni指出,目前的选择会导?#32511;?#22810;的信息,而没有真正的排名方法。

                        “如果你正在处理信息超载问题,你希望这些东西能帮助你切断杂乱,并切分结果。”

                        由于搜索引擎使用自然语言,因此能够考虑并判断哪些研究与给定搜索最相关。

                        TechCrunch指出:“它可以对......相关或引用的论文进行明智的判?#24076;?#25110;者说当前论文的其他工作最为?#34892;?.....结果是快速,相关,?#23376;?#20998;类或深入研究的。对于经常咨询这些文章的科学家来说,这是一个巨大的进步。“

                        这对于Google学术搜索来说意味着什么?

                        AI2不想与Google竞争; Etzioni说,这将是一个傻瓜的差事。他们只是想提供一个更好的选择。他说:“我们的目标是通过为科学家提供更?#34892;?#30340;选择来进行研究来提高标准”。

                        语义学者的未来

                        尽管存在缺陷,但行业专家在语义学者中看到了巨大的潜力。发动机不仅免费,而且由于其设计,它比其他可用的选项更强大和更全面。

                        开发商已经将其领域扩展到生物医学和神经科学领域,并且他们打算继续增长。

                        Etzioni说,这个引擎最终可能成为一个假设引擎,引导科学家们从更大的角度看问题,或者从另一个角度来看问题。

                        在这样做的时候,它可以像一个部门负责人一样指出一种方法以前是否?#34892;В?#25110;者一个未经测试的区域。它可以帮助科学家指导和导致更好的质量研究。

                        而且即使发动机还在开发中,它已经相当成功了。自“语义学者”首次推出以来,已有250万人使用该服务,并进行了数百万次搜索。

                        在索引方面还有很长的路要走,但研究所希望在2017年?#23383;?#21069;全面拓展引擎的生物医学研究图书馆。通过把AI服务于科学界,Semantic Scholar确保只有最好的并使用最相关的研究。这反过来会导致更高质量和更高级的研究 - 一个有利于每个人的概念。



                        事实上,许多科学家正在计划使用这两种引擎来进行研究,部分原因在于与更成熟的引擎相比,语义学者的现状是有限的。

                        除了计算机科学,Semantic Scholar现在涵盖了神经科学领域,能够搜索1000万篇已发表的论文。虽然这听起来令人印象深刻,但与Google学术搜索目前的数据库相比,却是相形见绌

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