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谁是最有影响力的生物医学科学家?由人工智能

2019-04-05 11:03:20 科技72℃

  谁是最有影响力的生物医学科学家?由人工智能指导的计算机程序说它知道

  根据一项计算机程序,埃里克兰德,广泛研究所的创始主任和剑桥麻省理工学院的生物学家,是现代最具影响力的生物医学研究员。 Lander是一位遗传学家和数学家,在科学文献检索工具语义学者研究的最新生物医学研究人员名单中排名第一。

  Semantic Sc​​holar于2015年推出,是一个旨在解决信息过载问题的学术搜索引擎。它使用人工智能(AI)帮助用户筛选大量科学论文并理解(在有限程度上)他们的内容。免费工具由艾伦人工智能研究所(AI2)开发,这是一家位于华盛顿州西雅图的非营利组织,由微软联合创始人保罗·艾伦于2014年共同创立。

  Semantic Sc​​holar的可搜索文献档案最初专注于计算机科学,去年扩展到包括神经科学。今天,它再次扩大,包括由PubMed和其他来源索引的数百万生物医学研究论文;总的来说,Semantic Sc​​holar的档案现已接近4000万篇论文。

    

    

    

        去年,Semantic Sc​​holar的程序员还增加了功能,使其能够根据他们所谓的“极具影响力的引用”来衡量研究人员和组织的影响力 - 这些引用考虑了引用的背景,排除了任何自引用 - 以及其他信息。 2016年4月,该工具排名计算机科学家,当它的语料库在2016年11月扩展到神经科学时,它也被用来评判最有影响力的脑科学家。现在,Semantic Sc​​holar正在对生物医学研究人员进行排名。以下是提供给ScienceInsider的前10名列表:

  Eric Lander,麻省理工学院(生物学)

  伦敦大学学院卡尔·弗里斯顿(神经科学)

  Raymond Dolan,伦敦大学学院(神经科学)

  大阪大学Shizuo Akira(免疫学)

  David Botstein,Calico(生物学)

  辉瑞丹尼斯史密斯(药代动力学)

  Eugene Koonin,国家生物技术信息中心(生物学)

  Walter Willett,哈佛大学公共卫生学院(流行病学)

  麻省理工学院(遗传学)Rudolf Jaenisch

  Bert Vogelstein,约翰霍普金斯医学院(肿瘤学)

  (分别名列第二和第三位的神经科学家Friston和Dolan也在Semantic Sc​​holar的最有影响力的神经科学家名单中占据前两位。)

  名单上缺少女性引起了社交媒体的关注,一些研究人员想知道结果是否反映了语义学者排名算法的偏见,或者是生物医学科学和科学出版中性别代表性的长期记录差异的另一种表现。

  AI2的负责Semantic Sc​​holar的高级产品经理Marie Hagman在一份声明中表示:“我认为,通过AI2进行的极具影响力的引用分析,前十名作者中没有女性的事实突出了这一充分报道的问题。科学和当前全球性别对话背景下的出版偏见。看到人们更加关注这个问题令人鼓舞,因为去年的男性名单并没有得到这种嗡嗡声。

  信息超载

  哈格曼说,随着科学文献大约每9年翻一番,保持增长变得越来越困难。她说:“这些文章中存在大量信息,我们希望将其付诸实践。” “我们认为有可能改善或挽救人类生命的方法或方法可能会被隐藏在某个地方的PDF中。”

  Hagman说,语义学者每月平均使用一百万次。最终,她希望该工具可以在其提取的内容中更进一步,甚至可能通过建议研究人员进行测试的假设。她设想该工具可以提取数据并比较不同论文中的类似实验。 “自动化荟萃分析无疑是我们认为即将到来的事情,”哈格曼说。

  该工具的一个限制是它不能拖网纸。然而,哈格曼指出,她的团队正在与出版商就不同的访问级别进行谈判。

  许多其他学术搜索引擎,例如Google Scholar和Microsoft Academic Search,已经存在。哈格曼说,任何这些搜索工具都可以为那些在特定领域的专家做出贡献,并知道他们在寻找什么。但对于那些探索不同领域之间联系或寻找新领域的人,她认为没有其他工具可以提供Semantic Sc​​holar提供的“发现体验”。

  宾夕法尼亚大学(UPenn)的AI研究员Randy Olson表示,Semantic Sc​​holar比Google Scholar“更有用”。 “语义学者的人工智能可以将一个相对不重要的发现放在一个领域,是另一个领域的重大挑战的开创性解决方案吗?”他问道。 “只有时间会证明,但我很乐观。”

  但在未来,“通用搜索引擎可能变得如此先进,以至于不需要学术引擎,”UPenn的数据科学家Daniel Himmelstein指出。 “在信息检索方面,在整个网络上进行数十年搜索培训的搜索引擎很难被击败。”

  *更新,10月19日,下午3:22:这个故事已经更新,包括AI2对有影响力的生物医学研究人员排名前10位的女性缺乏的评论。

  *更正,10月19日,下午3:47:这个故事的早期版本错误地指出,前十名中有一名女性。

   没有了。

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