机器学习领域的研究论文就像雪崩一样,Google的工程师Cliff Young将其与ai人工智能领域的摩尔定律进行了比较,并在他的服务器上发表了关于这一主题的学者。

该论文每18个月翻一番。所有这些都给同行评审工作带来了问题,因为经验丰富的ai人工智能研究人员太少,可能无法仔细阅读每篇论文。

如果机器可以做一些繁重的工作怎么办?学者们应该相信他们接受或拒绝ai人工智能。此外,谷歌表示,“指数”增长ai人工智能正在改变计算的性质。这是弗吉尼亚理工学院机械研究员黄家斌周四在arXiv上发表的论文报告(Deep Paper Gestalt)中的一个有趣问题。

人工智能可以审查ai人工智能研究人员的工作吗?-而后网

他使用卷积神经网络来筛选自2013年以来提交给学术会议的5,000多篇论文。他在书中写道,他的神经网络可以根据论文的外观选择“好”论文,准确率为92%,值得在会议上发表。

此外,Facebookai人工智能研究人员敦促他们的同行以这种精神进入现实世界。在过去的五年中,他已向计算机输入了5,618篇论文,这些论文已被CVPR和ICCV计算机视觉会议所接受。

为了理清研究论文的“格式”,他训练网络将样本的获胜和失败与二元分类器“好”和“坏”联系起来。格式是比其组成部分更大的形式或形状。

此外,Andrew Ng认为ai人工智能将迎来一个永恒的春天。