卡内基梅隆大学和耶路撒冷希伯来大学的研究人员设计了一种方法，使计算机能够挖掘专利，发明和研究论文的数据库，识别出那些可以解决新问题、创造新产品并且可以重复利用的想法。他们通过将众包的方式和人工智能中的深度学习结合起来，解决了机器的类比思维问题。通过观察人们如何找到类比，他们训练了一个深度学习网络模型，训练计算机去寻找更多的类比。具体来说，他们开发了一种能让计算机在一些具有显著相似性的不同方法和问题上找到“类比-比较”的方法。

 

正如用回形针解除导弹的武装或用巧克力棒固定硫酸泄漏的奇思妙想一样，类比思维可以为解决问题提供关键的洞察和启发。我们虽然可以通过读取巨大的发明数据库来带动创新，但如果没有类比的帮助，这样做就好比在大海里捞针，是非常困难的。

 

类比在大量的发现发明中都发挥了重要的作用。意大利微生物学家Salvador Luria在看一台插槽机器时设想了一项关于细菌突变的实验，后来他获得了诺贝尔奖。Wright Brothers通过经营单车、汽车等机械获得了关于平衡和重力的知识，这为他们的机械技术打下了坚实的基础，最后帮助他们自己实现了动力飞行。一名阿根廷汽车修理工从葡萄酒瓶中取出松软的软木塞受到了启发，发明了一种减轻分娩困难的装置。

 

但是找到类比并不容易，特别是对于不能像人类这样从深层语义层面理解事物的计算机来说。 研究人员已经尝试手工制作数据结构了，但是对于包括900万项美国专利或7000万科学研究论文的数据库来说，这种方法是耗时且昂贵的，而且不可规模化。其他人也尝试从大量文本中推断出这种结构，但是这种方法主要体现了表面上的相似性，而并不能对解决的问题深刻理解。为了寻找新的方法，Kittur已经花了数年时间学习众包思路作为寻找类比的方法，并且与专门从事计算类比的Shahaf进行了合作。Shahaf的Ph.D.学生Tom Hope和CMU博士后研究员Joel Chan一起设计了一个方案，通过在Amazon Mechanical Turk（一个众包平台）聘请众包工作人员在Quirky.com的产品创新网站上人工地寻找类似的产品: 即根据产品描述，寻找那些具有相似目的或采用类似机制的产品。

 

因为通过Amazon Mechanical Turk这样一个众包平台，研究人员可以看到众包工作人员的想法，从而推断人类大脑思考类比方式。例如，对一个酸奶制作的描述，如“浓缩”，“食物”和“减少”等词语就会和目标相关联的词类比起来，如“液化”，“泵”和“加热”等词语。所以从类比的角度看来，这就不是酸奶了，而是关于集中精力的描述。基于这些洞察，计算机可以学习分析不同的产品描述，从而进行识别类比，其中很多类比反映了看似不同的产品之间的相似性，而且并不是简单的表面相似。当众包人员随后用这些类比方式去推荐新的产品时，这些看似“遥远的”类比却产生了最具创意的想法。同理，就可以用相同的方法来设计计算机程序，使得计算机程序自己就可以像人类一样利用类比思维，在专利申请或者科学研究论文中找到类比。

 

CMU人机交互研究所副教授Aniket Kittur说：“经过数十年的尝试，这是第一次在如此大规模上的类比问题上获得了计算机的帮助。希伯来大学的CMU校友和计算机科学家Dafna Shahaf表示：“一旦你可以搜索类比，就可以真正地加快创新速度。如果你能加快创新速度，那就解决了下游的很多其他问题。”研究小组将于8月17日（星期四）在新斯科舍省哈利法克斯举行的知识发现与数据挖掘研讨会2017年KDD研讨会上发表调查报告，研究论文已经获得了最佳论文和最佳学生论文奖。国家科学基金会支持了这项工作，在卡内基梅隆大学计算科学的卡内基梅隆AI机构通过利用学校在计算机视觉，机器学习，机器人，自然语言处理和人机交互中的优势，推进人工智能研究和教育。

 

参考文献

1.Carnegie Mellon University. "AI, crowdsourcing combine to close 'analogy gap': Searching and repurposing ideas could inspire innovation." ScienceDaily. ScienceDaily, 10 August 2017.

2.点击阅读原文查看原文链接。

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