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In Anlehnung an Arthur Schopenhauer, Genie ist zu sehen, was jeder andere auch sieht, und denken, was niemand gedacht hat. In anderen Worten, Genie bricht die üblichen silos isolieren, Ideen und wissen in spezifischen Bereichen und Aufgabenbereiche.
Es ist eine elegante definition. Dank der arbeiten werden präsentiert von den Forschern an der Carnegie Mellon University School of Computer Science und an der hebräischen Universität von Jerusalem, es bald anwenden zu AI.
Die Forscher haben nur bestimmten Computern die Kapazität zu mir patent-Datenbanken Forschung und andere Aufzeichnungen, um wiederverwenden von alten Ideen, um neue Probleme zu lösen. Es zu tun, Sie hatte die Entwicklung einer Methode zu lehren Computer, um Analogien.
“Nach Jahrzehnten von versuchen, dies ist das erste mal, dass jemand gewonnen hat, der Traktion rechnerisch auf die Analogie-problem zu skalieren”, sagte Aniket Kittur, associate professor in der CMU Mensch-Computer-Interaktion Institut.
“Wenn du das kannst, Suche nach Analogien, können Sie wirklich Kurbel die Geschwindigkeit der innovation”, ergänzt Dafna Shahaf, eine CMU-alumnus und-Informatiker an der Hebrew University. “Wenn Sie beschleunigen das innovationstempo, das löst viele andere Probleme flussabwärts.”
Analogien, die zieht Vergleiche zwischen den Dingen, die nicht einfach vergleichbar sind, liegen im Herzen der innovation. Ein Sprecher CMU bot mir ein paar anschauliche Beispiele, auch für den Fall von Jorge Odon, ein Argentinischer KFZ-Mechaniker, der ein Gerät erfunden, für die Bereitstellung von Babys, die viel sicherer als die Pinzette. Die Idee kam ihm, nachdem gerade jemand einen trick, um entfernen eine losen korken aus einer Weinflasche.
Der Sprung dauert es, um von der stuck Kork in eine schwierige Geburt, was passieren kann spontan und unbewusst für den Menschen, hat sich als schwer realisierbar erwiesen, für Maschinen. Das problem ist, dass Computer nicht verstehen, die Welt auf tiefen semantischen Ebene, die wir tun.
“Forscher haben versucht Handarbeit Datenstrukturen, aber dieser Ansatz ist zeitaufwändig und teuer”, sagt der CMU-Sprecher, “nicht skalierbar für Datenbanken, neun Millionen US-Patente oder 70 Millionen wissenschaftliche arbeiten.”
Der Forscher versucht etwas anderes. Kittur hat Jahre damit verbracht zu studieren, wie crowdsourcing genutzt werden kann, finden Analogien. Er und Shahaf, zusammen mit anderen Forschern angestellt Arbeitnehmer, die über Amazon Mechanical Turk und bat Sie, sich durch Produkte auf Quirky.com eine Produkt-innovation-Website, und finden analoge Produkte auf der gleichen Seite. Die Arbeiter dann merkte genau, die Worte, die Sie verursacht zu verbinden disparate Produkte, die Zuordnung der einzelnen Weg.
“Wir waren in der Lage nach innen zu schauen diese Menschen ist Verstand, da wir gezwungen, Ihnen zu zeigen Ihre Arbeit”, erklärt Joel Chan, post-doctoral researcher an der CMU.
Basierend auf Einblicke aus der Crowdsourcing-Forschung, Computer, ausgestattet mit deep learning-KI in der Lage waren zu analysieren, weitere Produkt-Beschreibungen und identifizieren neue Analogien. Durch setzen der Prozess der Bildung von Analogien, die in einem bestimmten ökosystem wie auf der Produkt-website, die Forscher effektiv gelehrt, den Computer zu imitieren den menschlichen Geist, die expansive Kapazität für den Vergleich.
Nach dem team, der gleiche Ansatz kann verwendet werden, um maßgeschneiderte computer-Programme zu finden, Analogien zwischen Patentanmeldungen und Literatur über Probleme, die derzeit in der Welt. Es könnte sein, dass Werkzeuge existieren, um bei der Lösung auftretender Probleme, auch wenn niemand gemacht hat, von diesen verbindungen.
Das Forscherteam wird seine Ergebnisse am Donnerstag, Aug. 17, im KDD-2017, die Conference on Knowledge Discovery und Data Mining, in Halifax, Nova Scotia, wo die Forschung Papier gewann den Best Paper und Best Student Paper awards.
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