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Per parafrasare Arthur Schopenhauer, il genio è vedere ciò che tutti vedono e pensare ciò che nessuno ha pensato. Mettere un altro modo, il genio è abbattere il solito silos per l’isolamento di idee e di conoscenze in campi specifici e strumenti.
Si tratta di un elegante definizione. Grazie per il lavoro che sta per essere presentato dai ricercatori della Carnegie Mellon University School of Computer Science e l’Università ebraica di Gerusalemme, ben presto potrebbe applicare ai.
I ricercatori hanno appena dato i computer la capacità di miniera di banche dati brevettuali e altri record di ricerche al fine di riciclare vecchie idee per risolvere nuovi problemi. Per farlo, hanno dovuto escogitare un metodo per insegnare i computer per fare analogie.
“Dopo decenni di tentativi, questa è la prima volta che qualcuno ha guadagnato la trazione informaticamente sul analogia problema alla scala,” ha detto Aniket Kittur, professore associato di CMU della Human-Computer Interaction Institute.
“Una volta che si può cercare analogie, si può davvero alzare la velocità di innovazione”, aggiunge Dafna Shahaf, un CMU alunno e scienziato informatico presso Università ebraica. “Se si può accelerare il tasso di innovazione, che risolve un sacco di altri problemi a valle.”
Analogie, che sono un modo di fare raffronti tra le cose che non sono facilmente rispetto, sono al centro dell’innovazione. Un portavoce per la CMU mi ha offerto un paio di esempi, tra cui il caso di Jorge Odon, Argentino meccanico di auto che ha inventato un dispositivo per la consegna di bambini che è molto più sicuro di una pinza. L’idea gli è venuta dopo aver visto qualcuno usare un trucco per rimuovere sciolto in sughero da una bottiglia di vino.
Il salto di qualità necessario per spostare dalla bloccato in sughero per una nascita difficile, cosa che può succedere spontaneamente e inconsciamente per gli esseri umani, si è rivelato difficile per le macchine. Il problema è che il computer non capire il mondo in profondo livello semantico noi.
“I ricercatori hanno cercato artigianale di strutture di dati, ma questo approccio richiede tempo e costoso”, ha detto il CMU portavoce, “non è scalabile per i database che può includere nove milioni di brevetti negli stati UNITI o 70 milioni di ricerche scientifiche carte.”
I ricercatori hanno cercato qualcosa di diverso. Kittur ha trascorso anni a studiare come il crowdsourcing può essere utilizzato per trovare analogie. Lui e Shahaf, insieme con i colleghi ricercatori, assunti attraverso Mechanical Turk di Amazon e ho chiesto loro di guardare attraverso i prodotti Quirky.com una innovazione di prodotto del sito, e quindi trovare prodotti analoghi nello stesso sito. Gli operai poi notato proprio che parole ha causato loro di connettere questi prodotti, il mapping di ogni percorso.
“Siamo stati in grado di guardare all’interno di queste persone, i cervelli, perché siamo costretti a mostrare il loro lavoro”, ha spiegato Joel Chan, un ricercatore post-dottorato presso la carnegie mellon university.
Sulla base di conoscenze ricavate dalla crowdsourcing di ricerca, i computer dotati di apprendimento profondo AI erano in grado di analizzare ulteriori descrizioni di prodotto e di identificare nuove analogie. Da semina il processo di formazione delle analogie in un determinato ecosistema, come il sito web del prodotto, i ricercatori hanno insegnato in maniera efficace i computer per simulare la mente umana è la capacità espansiva per il confronto.
Secondo il team, lo stesso approccio può essere utilizzato per personalizzare i programmi per computer per trovare analogie tra le domande di brevetto e la letteratura sui problemi che attualmente affliggono il mondo. Potrebbe essere che gli strumenti esistono per aiutare a risolvere i problemi emergenti, anche se nessuno ha fatto quelle connessioni.
Il team di ricerca e presentare le sue conclusioni giovedi, Aug. 17, KDD 2017, la Conferenza sul Knowledge Discovery e Data Mining, in Halifax, Nova Scotia, dove la ricerca della carta ha vinto sia la Migliore Carta e Best Student Paper award.
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