Искусственный интеллект будет выбирать рецензентов
|
|
Выбор исследователей для рецензирования проектных предложений и публикаций может быть времязатратным и предвзятым процессом. Чтобы избежать и того, и другого, Национальный фонд естественных наук Китая (NSFC) создал утонченную математическую модель, которая отбирает исследователей на роль рецензента заявок на финансирование. Новость появилась на сайте Nature.
|
|
Последние пять лет количество заявок, которые получает NSFC, ежегодно растет на 10%. В 2018 году организация получила 225 000 заявок — примерно в 6 раз больше, чем в том же году поступило в Национальный научный фонд США. Задача организации заключается в том, чтобы обработать заявки и найти подходящих рецензентов. «Проблема в том, что людей просто не хватает, — поясняет глава агентства Ли Цзинхай. — Однако искусственный интеллект решит это».
|
|
Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой сеть из простых процессоров, каждый из которых обрабатывает определенный фрагмент информации. Получая входной сигнал, «нейрон» по заданному алгоритму обрабатывает его содержимое и выдает новый сигнал следующему по цепи элементу. Идея механизма заимствована у биологических объектов — именно так работает нервная система животных, начиная с кишечнополостных и заканчивая человеком. Искусственные модели способны распознавать образы, кластеризовать, прогнозировать, аппроксимировать с большей скоростью и точностью, чем мозг человека, однако до изощренности механизма работы «старшего брата» им беспредельно далеко.
|
|
NSFC модель будет сканировать публикации и персональные веб-страницы кандидатов на место рецензента. Система будет применять семантический (смысловой) анализ текста, сопоставляя содержимое заявки на грант и профиля рецензента. Пока запущена пилотная система, которая работает только с китайскими текстами, но цель организации — англоговорящая версия.
|
|
Однако не все считают, что ИИ может быть использован для таких целей. «Искусственный интеллект не устранит предвзятость выбора. Системы в итоге будут воспроизводить предубеждения, заложенные в человеческих суждениях, а не избегать их, — комментирует Элизабет Пир, исследователь центра Education Analytics в Мэдисоне. — NSFC должны сравнить выборку кандидатов, предложенную моделью, с подбором комиссии».
|
|
Источник
|