論文の概要: From Protoscience to Epistemic Monoculture: How Benchmarking Set the Stage for the Deep Learning Revolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06647v1
- Date: Tue, 9 Apr 2024 22:55:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-11 15:59:05.387062
- Title: From Protoscience to Epistemic Monoculture: How Benchmarking Set the Stage for the Deep Learning Revolution
- Title(参考訳): プロトサイエンスからエピステミックモノカルチャーへ - ベンチマークはどのようにしてディープラーニング革命の舞台に立つか
- Authors: Bernard J. Koch, David Peterson,
- Abstract要約: 私たちのAI研究の歴史は、1990年代までさかのぼる。
我々は,AIのモノカルチャーが科学的進歩に基礎的,探索駆動的な研究が必要であるという信念にどのように挑戦するかを説明する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Over the past decade, AI research has focused heavily on building ever-larger deep learning models. This approach has simultaneously unlocked incredible achievements in science and technology, and hindered AI from overcoming long-standing limitations with respect to explainability, ethical harms, and environmental efficiency. Drawing on qualitative interviews and computational analyses, our three-part history of AI research traces the creation of this "epistemic monoculture" back to a radical reconceptualization of scientific progress that occurred in the 1990s. In the first era of AI research (1950s-late 1980s), researchers and patrons approached AI as a "basic" science that would advance through autonomous exploration and organic assessments of progress (e.g., peer-review, theoretical consensus). The failure of this approach led to a retrenchment of funding in the 1980s. Amid this "AI Winter," an intervention by the U.S. government reoriented the field towards measurable progress on tasks of military and commercial interest. A new evaluation system called "benchmarking" provided an objective way to quantify progress on tasks by focusing exclusively on increasing predictive accuracy on example datasets. Distilling science down to verifiable metrics clarified the roles of scientists, allowed the field to rapidly integrate talent, and provided clear signals of significance and progress. But history has also revealed a tradeoff to this streamlined approach to science: the consolidation around external interests and inherent conservatism of benchmarking has disincentivized exploration beyond scaling monoculture. In the discussion, we explain how AI's monoculture offers a compelling challenge to the belief that basic, exploration-driven research is needed for scientific progress. Implications for the spread of AI monoculture to other sciences in the era of generative AI are also discussed.
- Abstract(参考訳): 過去10年間、AIの研究はずっと大きなディープラーニングモデルの構築に重点を置いてきた。
このアプローチは、科学と技術の素晴らしい成果を同時に解放し、説明可能性、倫理的害、環境効率に関する長年の制限をAIが克服するのを妨げています。
質的なインタビューと計算分析に基づいて、我々の3つのAI研究の歴史は、1990年代に起こった科学的進歩の急激な再認識にさかのぼる「画期的なモノカルチャー」の創出を辿っている。
最初のAI研究(1950年代-1980年代)の時代に、研究者とパトロンはAIを「基礎的な」科学としてアプローチし、自律的な探索と進歩の有機的評価(例えば、ピアレビュー、理論的コンセンサス)を通じて進歩するであろう。
このアプローチの失敗は1980年代に資金の強化につながった。
この「AI冬」の間、アメリカ合衆国政府の介入により、軍事的および商業的関心事のタスクの計測可能な進展に向けた分野が再編された。
ベンチマーク(benchmarking)と呼ばれる新しい評価システムは、サンプルデータセットの予測精度の向上にのみ焦点をあてることで、タスクの進捗を定量化する客観的な方法を提供した。
科学を検証可能な指標に絞り込むことで、科学者の役割を明確にし、才能を急速に統合し、重要性と進歩の明確なシグナルを提供した。
しかし、歴史は科学に対するこの合理化アプローチへのトレードオフも明らかにしている: 外部の関心とベンチマークの固有の保守主義に関する統合は、モノカルチャーのスケーリングを超えて探索を非インセンティブにした。
この議論では、AIのモノカルチャーが科学の進歩にベーシックで探索駆動的な研究が必要であるという信念に、いかに説得力のある挑戦をもたらすかを説明している。
生成AIの時代におけるAIモノカルチャーの他の科学への普及の意義についても論じる。
関連論文リスト
- Responsible AI: Portraits with Intelligent Bibliometrics [30.51687434548628]
この研究は、責任あるAIを定義し、そのコア原則を特定した。
この研究は、2015年からAIコミュニティが寄稿した17,799の論文を実証的に調査した。
複数の分野から380の記事からなるコアコホートの分析は、責任あるAIの最新の進歩を捉えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-05T08:40:22Z) - Now, Later, and Lasting: Ten Priorities for AI Research, Policy, and Practice [63.20307830884542]
今後数十年は、産業革命に匹敵する人類の転換点になるかもしれない。
10年前に立ち上げられたこのプロジェクトは、複数の専門分野の専門家による永続的な研究にコミットしている。
AI技術の短期的および長期的影響の両方に対処する、アクションのための10のレコメンデーションを提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-06T22:18:31Z) - From Google Gemini to OpenAI Q* (Q-Star): A Survey of Reshaping the
Generative Artificial Intelligence (AI) Research Landscape [5.852005817069381]
生成人工知能(AI)の現状と今後の動向について批判的考察
GoogleのGeminiや、予想されるOpenAI Q*プロジェクトといったイノベーションが、さまざまなドメインにわたる研究の優先順位とアプリケーションをどう変えているのかを調査した。
この研究は、倫理的および人間中心の手法をAI開発に取り入れることの重要性を強調し、社会規範と福祉の整合性を確保した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T01:11:39Z) - Artificial Intelligence for Science in Quantum, Atomistic, and Continuum
Systems [245.1050780515017]
科学のためのAI(AI4Science)として知られる新しい研究領域
領域は、物理世界(波動関数と電子密度)、原子(分子、タンパク質、物質、相互作用)、マクロ(流体、気候、地下)まで理解することを目的としている。
主要な課題は、物理第一原理、特に対称性を深層学習法によって自然システムで捉える方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-17T12:14:14Z) - The Future of Fundamental Science Led by Generative Closed-Loop
Artificial Intelligence [67.70415658080121]
機械学習とAIの最近の進歩は、技術革新、製品開発、社会全体を破壊している。
AIは、科学的な実践とモデル発見のための高品質なデータの大規模なデータセットへのアクセスがより困難であるため、基礎科学にはあまり貢献していない。
ここでは、科学的な発見に対するAI駆動、自動化、クローズドループアプローチの側面を調査し、調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-09T21:16:56Z) - Artificial intelligence adoption in the physical sciences, natural
sciences, life sciences, social sciences and the arts and humanities: A
bibliometric analysis of research publications from 1960-2021 [73.06361680847708]
1960年には333の研究分野の14%がAIに関連していたが、1972年には全研究分野の半分以上、1986年には80%以上、現在では98%以上まで増加した。
1960年には、333の研究分野の14%がAI(コンピュータ科学の多くの分野)に関連していたが、1972年までに全研究分野の半分以上、1986年には80%以上、現在では98%以上まで増加した。
我々は、現在の急上昇の状況が異なっており、学際的AI応用が持続する可能性が高いと結論付けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-15T14:08:07Z) - Quantifying the Benefit of Artificial Intelligence for Scientific
Research [2.369164777214412]
我々は、科学研究におけるAIの直接的な利用とAIの潜在的利益を推定する。
研究におけるAIの利用は科学全体に広まり、特に2015年以来急速に成長している。
ほぼすべての規律には、AIから大きく恩恵を受けるいくつかのサブフィールドが含まれていますが、AIの教育と研究への影響との間には、体系的なミスアライメントがあります。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-17T08:08:50Z) - On the Evolution of A.I. and Machine Learning: Towards a Meta-level
Measuring and Understanding Impact, Influence, and Leadership at Premier A.I.
Conferences [0.26999000177990923]
我々は、過去数十年間、AIと機械学習研究者の影響力、影響力、リーダーシップの分析を可能にする手段を提示する。
我々は,1969年に開催された第1回IJCAI(International Joint Conference on Artificial Intelligence)以降,AIと機械学習のフラッグシップカンファレンスで発表された論文について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-26T03:41:12Z) - Metaethical Perspectives on 'Benchmarking' AI Ethics [81.65697003067841]
ベンチマークは、人工知能(AI)研究の技術的進歩を測定するための基盤とみられている。
AIの顕著な研究領域は倫理であり、現在、ベンチマークのセットも、AIシステムの「倫理性」を測定する一般的な方法もない。
我々は、現在と将来のAIシステムのアクションを考えるとき、倫理よりも「価値」について話す方が理にかなっていると論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-11T14:36:39Z) - Learning from learning machines: a new generation of AI technology to
meet the needs of science [59.261050918992325]
科学的な発見のためのAIの有用性を高めるための新たな機会と課題を概説する。
産業におけるAIの目標と科学におけるAIの目標の区別は、データ内のパターンを識別することと、データから世界のパターンを発見することとの間に緊張を生じさせる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-27T00:55:21Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。