Deze AI-tool comprimeert wetenschappelijke onderzoekspapers voor schoolgaande kinderen
Wetenschaponderzoeks papieren zijn notoir moeilijk te begrijpen voor een gemiddeld persoon zonder weg te drijven, maar een kunstmatige-intelligentieproject wil daar verandering in brengen door de kern samen te vatten in slechts een paar zinnen die gemakkelijk genoeg zijn voor een tweedeklasser om te begrijpen. Dit is niet het eerste project in zijn soort, maar het legt de lat voor begrip wel een stuk lager. Vorig jaar hebben de mensen van het Allen Institute for Artificial Intelligence in Seattle een gratis tool gemaakt ingebakken in een wetenschappelijke zoekmachine genaamd Semantic Scholar die onderzoekssamenvattingen van één zin opleverde papieren.
Het doel was om gebruikers veel sneller door het uitgangspunt van een lang onderzoekspaper te laten bladeren. Voorlopig onderzoek suggereerde dat de TLDR-tool - een acroniem voor Too Long; Niet gelezen — liet de bezoekers eigenlijk veel sneller door de zoekresultaten bladeren dan de titels te lezen (die vaak een iets te ontdekkingsspecifiek) en samenvattingen (die meestal een beetje te geconcentreerd zijn), vooral wanneer ze worden bekeken op een smartphone. Maar natuurlijk in een wereld waar een AI Dante kan lezen en
Een new kid on the block heeft de lat verlaagd tot het begripsniveau van studenten in de tweede klas. Zeg hallo tegen tl; dr papieren, een onderzoekspaper waarin AI wordt samengevat en die het motto beschrijft als "wetenschapssamenvattingen die een tweedeklasser kan begrijpen." In eerste instantie klinkt het project te ambitieus omdat je niet kunt verwachten dat zelfs een seizoensexpert, laat staan een AI, een schoolgaande jongen uitlegt wat een niche-doorbraak in kwantumtunneling inhoudt. Maar het lijkt erop dat de wetenschappelijke onderzoeksgemeenschap behoorlijk gecharmeerd is van het idee. Een snelle blik op Twitter laat zien dat experts hun tl delen; dr papers ervaring met allerlei emoties op sleeptouw, van verbazing en opwinding tot amusement en scepsis. De resultaten daarentegen lijken gemengd te zijn.
Vermakelijke wetenschappers, één samenvatting per keer
Een grondige analyse van "Thanatologische werkwoorden" doei. Matheww Husband veranderde in een bijbels verhaal over hoe Jezus mensen vertelde lief te hebben en hen inspireerde om verhalen te vertellen - verhalen die een beeldspraak bevatten die een werkwoord wordt genoemd, waarvan er vele soorten zijn. Echtgenoot, een professor in psycholinguïstiek aan de Universiteit van Oxford, gedeeld de grappige resultaten op Twitter. Maar soms lijken zelfs de experts onder de indruk. Bijvoorbeeld Anton Poikolainen Rosén, een Ph.D. student aan de Zweedse Sodertorn Universiteit, schreef over hoe smartphonefotografie kan worden benut landbouw te verbeteren. De AI achter tl; dr papers vatte het met mooie eenvoud samen, iets wat Rosen ook doet gelabeld zoals "betekenisvol" op Twitter.
Typ gewoon de woorden "tldrpapers.com" in het zoekveld van Twitter om te zien wat voor soort betrokkenheid het heeft opgewekt. Maar er zijn enkele beperkingen er ook naar toe. Praten met De rand, Yash Dani en Cindy Wu - het brein achter de AI-tool - onthulden dat tl; dr papers gaat alleen door de samenvatting van a onderzoekspaper, wat meestal een extreem beknopte vorm van de onderzoeksresultaten is en vol staat met wetenschappelijke termen die een gemiddelde Joe moeilijk te begrijpen zou vinden. Gebaseerd op het populaire neurale netwerkmachine learning-model genaamd GPT-3, tl; dr papers is gemaakt als een educatief project. Op het moment van schrijven toont de website een "in onderhoud" fout, maar de makers erachter hebben geen intenties voor langdurig gebruik en onderhoud.
Bron: tl; dr papieren, Twitter (1, 2), De rand
Elden Ring Review: Hands Across America
Over de auteur