Wenn man an k\u00fcnstliche Intelligenz denkt, kommen einem Bilder von futuristischen Robotern oder Erinnerungen an schlechte Science-Fiction-Filme in den Sinn. Die Realit\u00e4t der KI sieht jedoch viel zahmer aus: eine benutzerfreundliche Suchmaschine zum Beispiel. <\/strong><\/p>\n Doch w\u00e4hrend wir unsere Suchanfragen in Google eingeben und in der Regel recht brauchbare Ergebnisse erhalten, gilt dies nicht immer f\u00fcr die von wissenschaftlichen Forschern gesammelten Informationen.<\/p>\n Obwohl vorhandene Ressourcen wie Google Scholar und PubMed Wissenschaftlern viel schneller Ressourcen zur Verf\u00fcgung stellen als \u00e4ltere Methoden, decken sie nicht immer die wesentlichen ben\u00f6tigten Details ab. <\/p>\n Jetzt nutzt eine neue kostenlose Suchmaschine namens Semantic Scholar Technologie der k\u00fcnstlichen Intelligenz, um diesen Wissenschaftlern dabei zu helfen, relevante Informationen viel schneller zu finden.<\/p>\n Semantic Scholar wird als bahnbrechend f\u00fcr diese Fachleute bezeichnet, die zuvor keine M\u00f6glichkeit hatten, Berge an umfangreicher Forschung effektiv zu durchk\u00e4mmen. Obwohl Google Scholar \u00fcber eine riesige Datenbank verf\u00fcgt (bis heute wurden \u00fcber 200 Millionen Artikel indiziert), fehlt der Zugriff auf Metadaten. <\/p>\n Es kann Wissenschaftlern dabei helfen, Studien zu finden, sagt ihnen aber nicht, wie oft eine Arbeit oder ein Autor zitiert wurde. Im Wesentlichen kann es die Arbeit eines Wissenschaftlers sogar noch schwieriger machen, weil das von ihm verwendete Forschungsinstrument unvollst\u00e4ndig ist.<\/p>\n Aber Semantic Scholar ist anders. Semantic Scholar wurde von Microsoft-Mitbegr\u00fcnder Paul Allen zusammen mit seiner gemeinn\u00fctzigen Organisation, dem Allen Institute for Artificial Intelligence, entwickelt und im vergangenen November erstmals ins Leben gerufen. Die als AI2 bekannte gemeinn\u00fctzige Organisation hat die Engine in Zusammenarbeit mit Allens anderer Forschungsorganisation, dem Allen Institute for Brain Sciences, entwickelt. <\/p>\n Urspr\u00fcnglich als Forschungstool f\u00fcr die Informatik eingef\u00fchrt, liegt der eigentliche Reiz von Semantic Scholar in seinem KI-basierten Design. <\/p>\n Anstatt einfach nur die abstrakten und bibliografischen Daten einer Studie aufzulisten, ist diese neue Suchmaschine in der Lage, den Wert einer Studie zu durchdenken und zu analysieren. GeekWire<\/i> stellt fest: \u201eSemantic Scholar nutzt Data Mining, Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache und Computer Vision, um Schl\u00fcsselelemente von Forschungsarbeiten zu identifizieren und zu pr\u00e4sentieren.\u201c <\/p>\n Die Engine kann verstehen, wenn ein Artikel auf eine eigene Studie oder Ergebnisse aus einer anderen Quelle verweist. Semantic Scholar kann wichtige Details identifizieren, Zahlen extrahieren und eine Studie mit Tausenden anderen Artikeln innerhalb eines Fachgebiets vergleichen.<\/p>\n \u201eDer medizinische Fortschritt sollte nicht durch den umst\u00e4ndlichen Prozess der Suche in der wissenschaftlichen Literatur behindert werden\u201c, sagte Allen in einer Pressemitteilung. \u201eMeine Vision f\u00fcr Semantic Scholar ist es, Forschern leistungsf\u00e4higere Tools zur Verf\u00fcgung zu stellen, mit denen sie Millionen wissenschaftlicher Artikel online \u00fcberpr\u00fcfen k\u00f6nnen, um ihnen dabei zu helfen, mit dem explosiven Wachstum der Wissenschaft Schritt zu halten.\u201c<\/p>\n Derzeit k\u00f6nnen Wissenschaftler andere Suchmaschinendatenbanken als Ausgangspunkt nutzen, doch was sie finden, erfordert oft zus\u00e4tzliche Recherche. <\/p>\n Die Ergebnisse geben kein vollst\u00e4ndiges Bild einer Studie, ihrer Variablen oder der Gesamtauswirkungen. Oren Etzioni, CEO von AI2, weist darauf hin, dass aktuelle Optionen ohne eine echte Klassifizierungsmethode zu viele Informationen generieren k\u00f6nnen. <\/p>\n \u201eWenn Sie mit einer Informations\u00fcberflutung zu k\u00e4mpfen haben, m\u00f6chten Sie, dass diese Dinge Ihnen helfen, das Durcheinander zu beseitigen. [and] Schneiden und schneiden Sie die Ergebnisse.<\/p>\n Da die Suchmaschine nat\u00fcrliche Sprache verwendet, kann sie dar\u00fcber nachdenken und Urteile dar\u00fcber f\u00e4llen, welche Studien f\u00fcr eine bestimmte Suche am relevantesten sind. <\/p>\n TechCrunch stellt fest, dass \u201eSie intelligente Urteile dar\u00fcber f\u00e4llen k\u00f6nnen, welche verwandten oder zitierten Artikel am relevantesten sind oder welche andere Arbeit der aktuelle Artikel geleistet hat \u2026 Die Ergebnisse sind schnell, relevant und einfach zu sortieren oder aufzuschl\u00fcsseln.\u201c F\u00fcr einen Wissenschaftler, der h\u00e4ufig solche Artikel konsultiert, ist das ein gro\u00dfer Fortschritt.\u201c<\/p>\n AI2 will nicht mit Google konkurrieren; Es w\u00e4re dumm, sagt Etzioni. Sie wollen einfach eine bessere Option anbieten. \u201eUnser Ziel ist es, die Messlatte h\u00f6her zu legen\u201c, indem wir Wissenschaftlern effektivere M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die Durchf\u00fchrung ihrer Forschung bieten, sagt er.<\/p>\n Tats\u00e4chlich planen viele Wissenschaftler, beide Engines f\u00fcr ihre Forschung zu nutzen, auch weil der aktuelle Stand von Semantic Scholar im Vergleich zu etablierteren Engines etwas begrenzt ist. <\/p>\n Neben der Informatik deckt Semantic Scholar nun auch den Bereich der Neurowissenschaften ab und kann 10 Millionen ver\u00f6ffentlichte Artikel durchsuchen. Das klingt zwar beeindruckend, verblasst aber im Vergleich zur aktuellen Google Scholar-Datenbank. <\/p>\n Trotz seiner M\u00e4ngel sehen Branchenexperten ein enormes Potenzial in Semantic Scholar. Der Motor ist nicht nur kostenlos, sondern aufgrund seines Designs auch leistungsst\u00e4rker und vollst\u00e4ndiger als andere verf\u00fcgbare Optionen. <\/p>\n Die Entwickler haben ihr T\u00e4tigkeitsfeld bereits auf die Bereiche Biomedizin und Neurowissenschaften ausgeweitet und wollen weiter wachsen. <\/p>\n Laut Etzioni k\u00f6nnte die Engine schlie\u00dflich zu einer Hypothesen-Engine werden, die Wissenschaftlern hilft, das Gesamtbild zu betrachten oder ein Problem aus einem anderen Blickwinkel zu betrachten. <\/p>\n Dabei k\u00f6nnten Sie als Abteilungsleiter auftreten und darauf hinweisen, wann eine Methode bereits erfolgreich war oder ein Bereich noch nicht getestet wurde. Es k\u00f6nnte Wissenschaftlern als Orientierungshilfe dienen und zu einer besseren Forschungsqualit\u00e4t f\u00fchren.<\/p>\n Und obwohl sich der Motor noch in der Entwicklung befindet, war er bereits recht erfolgreich. Seit der Einf\u00fchrung von Semantic Scholar haben 2,5 Millionen Menschen den Dienst genutzt und Millionen von Suchanfragen durchgef\u00fchrt. <\/p>\n Bei der Indexierung liegt zwar noch ein weiter Weg vor uns, aber das Institut hofft, die biomedizinische Forschungsbibliothek der Engine bis Ende 2017 vollst\u00e4ndig ausbauen zu k\u00f6nnen. Indem Semantic Scholar KI in den Dienst der wissenschaftlichen Gemeinschaft stellt, stellt es sicher, dass nur das Beste dabei ist und es werden die relevantesten Studien herangezogen. Dies wiederum wird zu h\u00f6herer Qualit\u00e4t und fortschrittlicherer Forschung f\u00fchren, ein Konzept, von dem alle profitieren. <\/p>\n ","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Wenn man an k\u00fcnstliche Intelligenz denkt, kommen einem Bilder von futuristischen Robotern oder Erinnerungen an schlechte Science-Fiction-Filme in den Sinn. Die Realit\u00e4t der KI sieht jedoch viel zahmer aus: eine benutzerfreundliche Suchmaschine zum Beispiel. 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Was bedeutet das f\u00fcr Google Scholar?<\/strong><\/h2>\n
Die Zukunft des Semantic Scholar<\/strong><\/h2>\n