Амерканский разработчик выпустил классификатор научных статей, в котором нейронная сеть определяет хорошие и плохие публикации в сфере компьютерных наук. Классификатор пока работает со значительной погрешностью в отборе плохих статей - узнает их с 50% вероятностью, в то время, как определение хороших дается ему с большим успехом - здесь погрешность составляет всего 0,4%. Правда, это не помешало нейросети нелестно отозваться о статье, в которой обсуждаются нейросети.

Рецензирование научных публикаций - очень длинные и трудоемкий процесс: рецензирование необходимо чуть ли не в каждой области научной деятельности, а от самих рецензентов требуется огромный опыт и максимальная осведомленность в теме. Но некоторые дисциплины настолько молоды, что подходящие рецензенты единичны и уже точно завалены работой. Поэтому с точки зрения эффективности новый классификатор - надежда на лучшее будущее всех ученых.

Именно поэтому Цзя-Бинь Хуан из Политехнического университета Вирджинии автоматизировал процесс рецензирования статей по их внешнему виду. Начал он с области компьютерного зрения, где обычно есть множество визуальных материалов. Ученый обучил классификатор на основе 5618 принятых и 1503 отвергнутых статей, а затем дал ему возможность отрецензировать новые материалы. Классификатор оказался максимально лояльным - он угадывал плохие статьи с вероятностью 50%, а хорошие отсеивал с погрешностью всего 0,4%. Правда, саму статью о его же работе рецензент завалил, назвав ее плохой с вероятностью 97%. 

Источник: N+1