Konačno postoji AI koji mjeri koliko je neka znanstvena spoznaja doista revolucionarna

Novi alat temeljen na umjetnoj inteligenciji analizira milijune radova kako bi kvantificirao stvarno remećenje u znanosti.

Kako objektivno izmjeriti koliko je neka znanstvena publikacija ili patent zaista revolucionarna i promijenila je smjer istraživanja? Do sada je to bio nerješiv problem, ali sada tim znanstvenika predstavlja novu metodu temeljenu na umjetnoj inteligenciji koja to može učiniti.

Metoda pod nazivom Embedding Disruptiveness Measure (EDM), predstavljena u časopisu Science Advances, koristi neuronske mreže za analizu goleme količine podataka. Ona identificira i kvantificira one istraživačke radove koji su donijeli konkretan napredak i predstavljali potpuno novi korak naprijed.

Konkretno, istraživači su razvili tehniku strojnog učenja koja je prvo skenirala i kartirala čak 55 milijuna znanstvenih članaka i patenata objavljenih između 1893. i 2019. godine. Zatim je svaki rad predstavljen s dvije točke: jedna koja odražava istraživanja na kojima se temelji i druga koja pokazuje istraživanja koja je nadahnuo. Kada je rad istinski revolucionaran, te su dvije točke vrlo udaljene, što znači da je taj rad u svoje vrijeme značajno pomaknuo kasnija istraživanja.

Dubina analize koju posjeduje EDM omogućuje mu da trenutno prepozna velike pomake, poput radova nagrađenih Nobelovom nagradom, i usporedi ih s cjelokupnim korpusom publikacija. Također može identificirati i “istovremena otkrića”, kada nekoliko istraživača neovisno dođe do istih zaključaka u isto vrijeme. Dobar primjer za to je razvoj teorije evolucije od strane Charlesa Darwina i Alfreda Russela Wallacea otprilike u isto vrijeme.

Prema istraživačima, ovaj sustav učinkovitiji je od drugih sličnih pokazatelja, poput “indeksa remećenja”, koji se ograničava samo na kompilaciju najbližih citata uz publikaciju bez mogućnosti pružanja šire slike. EDM po prvi put nudi mogućnost korištenja kvantitativnih mjera kako bi se utvrdilo u kojoj fazi istraživanja se revolucionarni radovi pojavljuju i imaju najveću važnost. To bi moglo imati važne implikacije za znanstvenu politiku, posebno pri određivanju prioriteta financiranja.

Dugoročno gledano, ovaj novi alat mogao bi usmjeravati istraživanje, usmjeravajući više sredstava u područja u kojima je inovacija najvjerojatnija. Dakle, riječ je o kompasu koji bi mogao pridonijeti rebalansiranju sustava znanstvene evaluacije.