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Enregistrement W4398764826 · doi:10.1162/99608f92.f86474d0

A Familiar, Invisible Engine Is Driving the AI Revolution

2024· article· en· W4398764826 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueHarvard Data Science Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueExplainable Artificial Intelligence (XAI)
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceArtificial intelligenceAeronauticsPsychologyAutomotive engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Familiar, Invisible Engine Is Driving the AI Revolution 2 People in 17th-to 20th-century Europe were not smarter or harder working than people in 10th-century Europe.How, then, were they able to figure out the structure of matter and the universe, go flying into space, double the average length of human life, and master the transfer of energy and information-in just 300 years?What was the mysterious mechanism driving science and innovation at such an incredible pace?In my view, David Donoho's (2024) article calls our attention to such a mechanism, the overwhelming effects of which are plain to see, while it itself remains invisible.Elusive as it may be, in what follows I will claim that understanding the mechanism that Donoho is laying out is perhaps the most crucial insight for today's statisticians and data scientists. Cooperation in Large Groups Is a Collective Human SuperpowerWe human beings have an exceptional ability to cooperate in large groups.One can easily make the case that it is this capacity-and not our thumbs-that made us the undisputed masters of our planet.Cooperation in large groups is so natural to us that we hardly ever notice it for the collective superpower that it truly is.Scientists and engineers in 17th-to 20th-century Europe, and gradually everywhere else, could accomplish so much in 300 years because they were able to cooperate with other scientists and engineers in large groups, which transcended space and time.Isaac Newton did not have to personally know Johannes Kepler; Albert Einstein did not have to personally know Albert Michelson and Edward Morley.Every single discovery in science, engineering, and medicine is the result of an individual extending the work of many hundreds or thousands of peers whom they never could have met in person.How did they cooperate?What makes cooperation in a scientific community possible?They had (i) a joint goal, (ii) a mode of large-scale participation in the collaborative effort, and (iii) shared critical standards for choosing which contribution points 'forward.'Focusing on the scientific enterprise, the joint goal was to provide a human-graspable description of observed natural phenomena; the mode of participation was contribution of peer-reviewed papers to scientific journals; and the shared critical standards were Francis Bacon's scientific method.Other large-scale collaborative communities such as engineering, medicine, and mathematics used variations on this theme, with different joint goals and different shared critical standards.Donoho mentioned fish in water, and I was reminded of someone else who spoke of fish being blind to water: Marshall McLuhan, the 20th-century Canadian scholar who defined what we know today as the field of communication studies.McLuhan famously said "the medium is the message," and in this asked us to focus our attention on the medium-the apparatus that enables human communication, and, therefore, human cooperation-and not on the information content it is used to deliver.Why the name "medium"?Like air or water, communication media tend to be invisible, yet have an all-encompassing effect on observable phenomena.One can become aware of the invisible medium by carefully observing the phenomena that it enables.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,008
Science ouverte0,0080,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,006

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle