Heute habe ich mich mit der Realität der Konferenz über Laptop Imaginative and prescient und Mustererkennung (CVPR) 2023 auseinandergesetzt, die eine der prestigeträchtigsten Veranstaltungen im Bereich KI und maschinelles Lernen ist. Der Umfang der präsentierten Arbeiten struggle überwältigend: 2.359 aus 9.155 Einsendungen wurden angenommen, was zu einer Annahmequote von ca 26 %. Diese Vorträge werden alle innerhalb von nur drei Tagen in sechs Postersitzungen präsentiert.
Dies warf in meinem Kopf mehrere Fragen auf: Wie viele Informationen kann das menschliche Gehirn tatsächlich aufnehmen? Ist dieses System der Massenverbreitung von Informationen sinnvoll? Und wie können wir angesichts des wachsenden Interesses an KI diesen riesigen Forschungsschatz durchsuchen? Ich beschloss, etwas tiefer zu graben.
Gibt es so etwas wie zu viele Informationen?
Eine uralte Frage ist die Grenze der Fähigkeit des menschlichen Gehirns, Informationen aufzunehmen und zu verarbeiten. Die Neurowissenschaften legen nahe, dass das menschliche Gehirn tatsächlich ein leistungsstarker Informationsprozessor ist. Es ist jedoch nicht unbesiegbar. Seine Aufmerksamkeits- und Arbeitsgedächtniskapazitäten sind begrenzt. Bei einer Konferenz kann es sein, dass man sich überfordert und geistig erschöpft fühlt, wenn man versucht, mit zahlreichen Präsentationen aus verschiedenen Bereichen Schritt zu halten, von denen jede ihre eigene Komplexität und Nuancen aufweist.
Während das Ziel von Konferenzen wie CVPR darin besteht, den Austausch und die Diskussion der neuesten Fortschritte zu fördern, wirft der Umfang, in dem dies geschieht, Fragen zur Wirksamkeit dieses Codecs auf. Behalten die Teilnehmer die wichtigsten Punkte jeder Präsentation im Gedächtnis? Sind sie in der Lage, sinnvolle Verbindungen zwischen verschiedenen Werken herzustellen und neue Erkenntnisse zu gewinnen?
Der KI-Increase: Jeder will ein Stück
Das Interesse an KI und maschinellem Lernen ist in den letzten Jahren sprunghaft angestiegen. Das Thema hat jeden Winkel der Gesellschaft durchdrungen, von der Wissenschaft über die Industrie bis hin zu Pastime-Programmiergemeinschaften. Dies ist größtenteils positiv und fördert einen vielfältigen, multidisziplinären Ansatz zur Problemlösung. Allerdings bedeutet dies auch, dass der Umfang der produzierten Forschung atemberaubend sein kann.
Da so viele Menschen in KI investieren, ist die Zahl der produzierten Papiere explodiert. Dies ist einerseits ein Zeichen für ein lebendiges, wachsendes Feld. Andererseits ist es für jeden Einzelnen nahezu unmöglich, über all diese Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben.
Filtern oder nicht filtern?
Diese Explosion der Forschung führt uns zu der Frage: Sollten wir filtern, welche Artikel wir lesen, und wenn ja, wie entscheiden wir, welche unsere Zeit wert sind?
Einige könnten argumentieren, dass alle Forschungsarbeiten zur Wissensbasis des Fachgebiets beitragen und ihnen die gleiche Aufmerksamkeit geschenkt werden sollte. Die Realität begrenzter Zeit und kognitiver Ressourcen zwingt uns jedoch zur Auswahl. Oft stützen wir uns auf Indikatoren wie das Status der Konferenz, den Ruf der Autoren oder die Anzahl der Zitate, die ein Beitrag erhalten hat. Leider sind diese Kennzahlen zwar nützlich, aber nicht perfekt und können dazu führen, dass potenziell bahnbrechende Arbeiten aus weniger bekannten Quellen unangemessen an den Rand gedrängt werden.
Stattdessen könnten wir einen stärker personalisierten Forschungsansatz in Betracht ziehen. Einzelpersonen könnten sich auf bestimmte Teilbereiche oder Problembereiche konzentrieren, die für ihre Arbeit oder Interessen related sind. Networking und Diskussionen mit Gleichgesinnten können ebenfalls als Orientierung für die eigene Leseliste dienen. KI-basierte Empfehlungssysteme sind ein neues Werkzeug, das Forschern dabei helfen könnte, relevante Werke auf der Grundlage ihrer Lesehistorie und Forschungsinteressen zu lokalisieren.
Letztlich ist Forschung kein Wettlauf, bei dem es darum geht, alle Artikel zu lesen. Es geht darum, ein tieferes Verständnis für ein Thema zu erlangen, die richtigen Fragen zu stellen und Verbindungen zwischen verschiedenen Werken herzustellen.
Die KI-Forschungslandschaft neu denken
Wenn wir über CVPR 2023 nachdenken, werden wir an das enorme Ausmaß des KI-Bereichs und die Herausforderungen erinnert, die er für die Wissensverbreitung und -aufnahme mit sich bringt. Vielleicht ist es an der Zeit, unsere Herangehensweise an die KI-Forschung zu überdenken.
