Умение быстро знакомиться с новыми темами - ключевая компетенция профессионалов во всех секторах, связанных с инновациями, будь то венчурный капитал, корпоративная стратегия или консалтинг. Динамичная рыночная среда, формируемая ускоряющимися инновационными циклами и стиранием отраслевых границ, требует от нас постоянного интеллектуального изучения новых технологий, секторов рынка и отраслевых экосистем. Следуя нашему первоначальному видению технологии создания, которая поможет вам оставаться в курсе событий, мы в настоящее время работаем над программным обеспечением, которое поможет пользователям знакомиться с новыми темами. Вот несколько первых мыслей по этому поводу.

Как работают интеллектуальные исследования?

Мы поговорили со многими друзьями и коллегами, работающими в упомянутых выше отраслях, чтобы понять, как они исследуют темы. Беседы показали, что процедуры интеллектуального исследования очень сопоставимы, даже если инструменты и рабочие процессы очень индивидуальны. Чаще всего процесс начинается с поверхностных знаний по отдельным концепциям темы - например, биткойн был отправной точкой для многих людей, чтобы исследовать более широкую область распределенного реестра и блокчейна. Эти концепции являются отправной точкой для итеративного процесса исследования в таких источниках, как Википедия, YouTube, ветки форумов, экспертные СМИ, научные публикации или веб-сайты компаний. Процесс исследования приводит, во-первых, к лучшему пониманию исходных концепций и, во-вторых, к открытию дальнейших связанных концепций. Со временем мы постепенно распознаем взаимосвязи и иерархии, расставляем приоритеты в концепциях и, наконец, получаем целостное понимание темы. На абстрактном уровне интеллектуальное исследование темы - это итеративный процесс

  • обнаружение основных концепций темы,
  • понимание этих концепций и
  • понимание взаимозависимостей между ними.

Аугментация против автоматизации

В последние годы было много шума вокруг автоматизации интеллектуального труда, также известного как ИИ убивает белых воротничков, если вы предпочитаете немного больше сенсаций. Мы глубоко убеждены, что технологии искусственного интеллекта, такие как машинное обучение или обработка естественного языка, фундаментально повлияют на работу со знаниями и уже оказывают. Но мы также считаем, что расширение - лучшее понятие, чем автоматизация, чтобы подумать о том, как эти технологии изменят рабочие процессы работников умственного труда. Это особенно верно для очень повторяющегося и интуитивно понятного процесса интеллектуального исследования, в котором человека невозможно вырезать, но который предлагает огромный потенциал для ускорения и объективизации.

Основная идея нашего нового проекта 12K EXPLORER - ускорить и объективизировать процедуры интеллектуального исследования. Программное обеспечение основано на четырех ключевых элементах:

  • Набор данных. В основе нашего программного обеспечения лежит исторический и постоянно обновляемый контент из источников, связанных с инновациями (СМИ, патенты, научные круги). В настоящий момент наша база данных включает более 4 миллионов документов.
  • Тематическая модель: мы используем алгоритмы НЛП для преобразования неструктурированного текстового контента в структурированную тематическую модель концепций. Наша текущая тематическая модель охватывает 1,5 миллиона концепций, связанных с инновациями.
  • Графический интерфейс. Графический интерфейс представляет собой визуальный интерфейс для тематической модели. Это позволяет пользователю постепенно исследовать темы, обнаруживая связанные концепции и отображая взаимозависимости между концепциями.
  • Рейтинг контента. Мы разработали алгоритм для определения наиболее релевантных статей по отдельным концепциям или целым темам. Рейтинг релевантности основан на технологии, которую мы используем для нашего информационного бюллетеня с алгоритмической обработкой, 12K FILTER, и учитывает такие свойства контента, как соответствие теме, плотность фактов, длина статьи, разнообразие статей и мнения экспертов.

Бета-версия 1 и начальное обучение

Чтобы дать вам первое представление о продукте, мы создали тематический график для нейротехники (вдохновленный великолепным информационным бюллетенем Клемента Вуйона и николя Дебока). Нашей отправной точкой была концепция нейронных интерфейсов, откуда мы итеративно добавляли связанные концепции в граф темы.

Через несколько минут мы получили красивый график, охватывающий ключевые аспекты нейротехники, а именно:

  • томография головного мозга / нейровизуализация / eeg / fmri (🧠)
  • взаимодействие мозг-машина / bci / мозговые имплантаты (🤖)
  • нервная стимуляция / нейропротезирование / нервные имплантаты (⚡)
  • трансгуманизм / постгуманизм / AGI (🔮)

Мы не только сами играли с инструментом, но и просили партнеров, друзей и клиентов протестировать бета-версию и использовать ее в своих рабочих процессах. Вот основные выводы из отзывов:

  • Графический интерфейс - отличный инструмент для выявления основных концепций темы. Создание нейротехнического графа заняло у нас около 15 минут и определенно помогло получить обзор темы, о которой мы почти ничего не знали раньше.
  • Мы разработали простой канал, основанный на нашем алгоритме ранжирования контента, который показывает самые популярные статьи по любой заданной концепции рядом с графиком. Но создать что-то, что превосходит фантастические сервисы, такие как Wikipedia, Google или Quora, в исследовании конкретной концепции - непростая задача. Вот почему на следующем этапе мы сосредоточимся на открытии концепций и отображении их взаимозависимостей.
  • Однако ранжирование контента очень полезно в другом отношении. Мы создали функцию рассылки новостей, которая раз в неделю отправляет пользователям самые популярные статьи по теме. Эта функция очень помогает оставаться в курсе различных исследовательских тем.
  • Графики тем не только полезны для отдельных пользователей при изучении тем, но также являются отличным инструментом для создания общего понимания тем внутри команд или по отношению к клиентам.

Первоначальная обратная связь показала нам, что есть потенциал для ускорения и объективации даже в исследовательских программах самых умных людей. Это побудило нас продолжить работу над проектом. Свяжитесь с нами, если вам интересно узнать больше и оценить бета-версию: [email protected].