Искусственный интеллект забраковал статью, посвященную ему

Исследователи политехнического университета Виргинии поставили себе задачу создать искусственный интеллект, с помощью которого можно было бы автоматизировать рецензирование статей, опубликованных в сети Интернет. У них получилось создать нейросеть, которая могла определять качество статей анализируя их внешний вид.

 Проанализировав статью, посвященную ей самой, программа вынесла не утешительный для нее вердикт и отнесла публикацию в категорию плохих научных работ, также обозначив правильность своей оценки по отношению к статье в 97%.

Данный искусственный интеллект позволяет автоматизировать сам процесс рецензии научных работ, опубликованных в сети. На данный момент в некоторых новых сферах науки еще нет достаточного количества специалистов, которые могли бы оперативно выдавать рецензии по новым научным работам, публикующимся в известных изданиях.

Одним из первых испытаний нового нейромозга стал анализ лекций, проходивших на конференции по компьютерному зрению. Этот материал был выбран разработчиками искусственного интеллекта, потому что большое количество материалов подавалось визуально и их системе было проще работать с такой подачей информации.

По результатам этого эксперимента разработчики искусственного интеллекта обозначали, что в 0,4% случаев нейросеть неправильно отнесла статьи хорошего качества к плохим, что по мнению исследователей является достаточно хорошим результатом. В отсеивании же откровенно плохих статей, точность системы может желать лучшего, так как ее точность в оценке такого качества публикаций составляет всего лишь 50%.

Но все равно даже на данном этапе разработки данная нейросеть позволяет существенно увеличить скорость рецензирования больших объемов данных, но использование ее как единственного инструмента определения качества статей невозможно, так как на данный момент она является недостаточно объективной мерой, потому что не может определить качество самого содержания статей, а ее оценка основывается пока что только на наличие в статьях графиков и расчетов.

Но как уверяют разработчики за такими «искусственными мозгами» будущее. Они помогут упростить, автоматизировать и существенно ускорить работу по анализу, каталогизации и оценке огромных объемов данных.