Mennesket har generert mange ubrukelige oppfinnelser gjennom årene. Fra til synes vår kapasitet til opprettelse å være større enn vår evne til å løse virkelige problemer.

Så det er sannsynligvis det beste at vi slår over oppgave med oppfinnelsen til maskiner. Kunstig intelligens er allerede vanskelig på jobb ved å oppdage nye, og .

Men noen tror det kan fortsatt være noe gull igjen i menneskehetens haug med utilgjengelige patenter. Derfor arbeider datavennere ved Carnegie Mellon University og Hebrew University of Jerusalem på en måte å la datamaskiner min gamle databaser med patenter og oppfinnelser finne ideer som kan repurposed for å løse nye problemer.

analogier

Målet er å lære et datasystem å finne "analogier" - sammenligninger mellom ulike metoder og problemer som viser deres likheter. Det er ikke en lett oppgave, selv for mennesker. Men ved å kombinere crowdsourcing og dyp læringsteknikker, tror teamet at de har gjort et gjennombrudd.

De utviklet et system der en hær av frivillige som ble ansatt gjennom Amazons mekaniske turk, så etter produkter som hadde lignende formål eller beskrivelser i Quirky.coms produktkatalog. Basert på disse dataene kunne de lære en datamaskin å gjøre den samme oppgaven - identifisere analogier mellom tilsynelatende forskjellige produkter.

"Etter flere tiår med forsøk er dette første gang at noen har oppnådd trekkraft på analogitetsproblemet i skala," Aniket Kittur, lektor i CMUs Human-Computer Interaction Institute, som jobbet på systemet.

Samme prinsipp

De håper nå at samme prinsipp kan brukes på patenter og oppfinnelser. "Når du kan søke etter analogier, kan du virkelig svekke hastigheten på innovasjon," la Dafna Shahaf, en CMU-alumnus og en datavitenskapsforsker ved hebraisk universitet, som også bidro til forskningen.

"Hvis du kan øke hastigheten på innovasjon, løser det mange andre problemer nedstrøms."

Forskningsgruppen vil presentere sine funn torsdag 17. august på konferansen om kunnskapsoppdagelse og datautvinning i Halifax, Nova Scotia.

  • Hvordan roboter kan hjelpe til med shopping