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问题

如何评价新Nature子刊Nature Machine Intelligence的出现？

回答
Nature Machine Intelligence的诞生，无疑是人工智能领域研究界的一件大事，其意义深远，值得我们仔细剖析。

首先，从出版机构层面来看，Nature出版集团（NPG）的加入，本身就为这本新刊打上了“品质保证”的烙印。NPG旗下拥有《Nature》这个全球顶级的科学期刊，其严谨的同行评审流程、高标准的学术要求以及广泛的国际影响力，是众所周知的。因此，Nature Machine Intelligence的出现，意味着人工智能领域的某些前沿、高质量的研究成果，将有机会在一个享有盛誉的平台上得到展示和传播。这对于激励研究人员产出更高水平的成果，以及提升整个AI研究的可见度和影响力，无疑会起到积极的推动作用。

其次，从期刊定位来看，Nature Machine Intelligence将聚焦于“机器学习的研究，特别关注其在科学和工程领域的应用”。这一定位非常明确，也抓住了当前人工智能研究最重要的一个方向——从理论到实践的转化。我们知道，人工智能，尤其是机器学习，已经不再仅仅是计算机科学内部的理论探讨，而是成为了驱动科学发现、工程创新乃至社会变革的关键技术。一本专门关注这一交叉领域的期刊，能够为那些在不同学科背景下，利用AI解决实际问题，或将AI理论创新与具体科学问题相结合的研究者，提供一个高度集中的发表平台。这意味着，那些跨学科、注重实际应用的研究成果，将更容易被发掘和认可，促进不同领域之间的交流与融合。

再者，从期刊内容来看，我们可以预期Nature Machine Intelligence将会涵盖广泛的AI研究内容，包括但不限于：

核心机器学习算法的进步： 这可能包括深度学习的新架构、更高效的训练方法、可解释性AI（XAI）的研究，以及强化学习、生成模型等领域的突破。
AI在科学研究中的应用： 这是期刊的重点之一。例如，AI在材料科学中的发现与设计，在生物医学中的药物研发、疾病诊断、基因组学分析，在天文学中的数据处理与信号识别，在物理学中的模拟与理论预测等等。
AI在工程领域的创新： 这可能包括机器人技术、自动驾驶、智能制造、能源管理、智慧城市等领域的AI驱动的解决方案。
AI伦理、安全与社会影响： 随着AI技术的广泛应用，其伦理、安全、公平性、可信赖性以及对社会经济的潜在影响，也成为了不可忽视的研究议题。一本高水平的期刊，也应该包含对这些问题的深入探讨。
AI的理论基础与方法论： 尽管侧重应用，但对AI底层理论的探索，如统计学习理论、优化理论、信息论等，仍然是学科发展的重要支撑。

从对研究生态的影响来看，Nature Machine Intelligence的出现，可能带来以下几个方面的变化：

提升AI研究的专业性和可见度： 长期以来，AI研究分散在计算机科学、统计学、工程学等多个领域，有时难以形成统一的焦点。Nature Machine Intelligence的出现，有助于将AI研究作为一个相对独立的、重要的学科领域推到台前，提高其在学术界和公众中的关注度。
促进跨学科合作： 一本专注于AI在科学和工程领域应用的期刊，自然会吸引来自不同学科背景的研究人员投稿。这将鼓励更多跨学科的合作，推动AI技术在更广泛的科学问题上发挥作用，同时也可能激发新的AI研究方向。
引领研究趋势： 作为Nature旗下的子刊，其选文和评价标准往往会引领领域的研究方向。其对高质量、有影响力的AI应用研究的重视，可能会激励更多研究团队投入到将AI理论转化为实际价值的工作中。
对现有AI期刊的竞争与促进： Nature Machine Intelligence的加入，无疑会增加研究人员发表的渠道选择，也可能对现有的专注于AI或相关领域的顶级期刊形成一定的竞争压力，促使所有期刊不断提升内容质量和学术影响力。

当然，任何一本新刊的出现，都需要时间来检验其真正的价值。Nature Machine Intelligence是否能如其定位所愿，成为发表突破性AI研究成果的权威平台，还需要看其后续的选稿、评审和出版质量。但从其背后的出版机构、明确的期刊定位以及当前AI研究发展的趋势来看，它的出现无疑是人工智能领域研究发展的一个重要里程碑，预示着AI技术与各学科的深度融合将进入一个更加活跃和受到关注的新阶段。

网友意见

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我们做NLP的也有机会发Nature了。:)
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出现了投就是了。还能咋评价。

至于有些人说什么 三巨头都在抵制。


我真想说GTMNGB的。


Geoffrey本身就是个大水B好不。

他自己都承认了BP不是他发明的，是那个一作的发明。而这玩意早就在控制领域玩烂了。

并且，他BP发哪的。就是NATURE。

Rumelhart, David E.;Hinton, Geoffrey E.;Williams, Ronald J.(1986a). "Learning representations by back-propagating errors".Nature.323(6088): 533–536.Bibcode:1986Natur.323..533R.doi:10.1038/323533a0.S2CID205001834.

他深度学习的文章发哪的，SCIENCE。

Hinton, Geoffrey E., and Ruslan R. Salakhutdinov. "Reducing the dimensionality of data with neural networks."science313.5786 (2006): 504-507.

也难怪Juergen Schmidhuber爱怼他。

当然Juergen 这人到底争论的东西有多少其实现在也不大清楚。没仔细看过论文的也不好发现。

可能也正是因为如此，他怼GEOFFREY的学生的GAN就是他发明的，或者是他的工作的变种也不好说。

但有一点可以肯定的是，Juergen 显然就是不爽Geoffrey这种水军行为。

像Geoff这种行为在学界多了去了。自己占着高地，掌握话语权。不知名的人物做出一些创新成果，但炒不火。于是他拿来洗个稿，就活了。

别扯什么他的工作这样那样。一个BP，链式法则，从莱布尼茨那会就在用的东西，会等以几百年才发明出来？

要说他的贡献是把链式法则引进到了神经网络，这个还说得过去。但为啥不直接就叫“基于链式法则的算法”而偏要叫BP？还不是为了吹牛B。现在有些人成天老说国人这样那样洗稿、文字创新。这TM都老外那儿学来的。


另外就是Yann LeCun。最初看他怼黄广斌，感觉终于看到正道之光了。后来才发现这货玛德也是成天乱怼。前段时间终于因为政治不正确被逼得关TWITTER了。

他怼 的事迹我随手一度娘就找到一个总结。

怼完Sophia怼深度学习！细数完大神Yann LeCun 这些年怼过的N件事，原来顶级高手是这样怼人的...

当然也得肯定YAN许多时候是怼得挺对！

另外还有些就不想多说了。Geoffrey的团队的一些学生，总能把一些不咋地的工作给炒出来。

反正有一个大家不太关注的领域，有个哥们和他们合作。也正是因为和他们合作，这哥们的东西得到了更广泛的关注。然后还把一个特别SEXY的名词占有了。但实际上这个系列的工作早他们10年左右就有人在做。还是那么回事，由于做的人名气不大，所以没人注意，也都认为他们才是本源。

所以这帮人发起来抵制。我宁可觉得这就是私人恩怨。计算发杂志咋了？最近10年NATURE, SCIENCE上发的AI的文章还少了？ 你还不许人家发了？

顶会就是他们几家在操控，他们当然要维护。NATURE在他们的操控范围之外，于是就不爽了。

这帮人，也就这样。

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回到我们的主题上来。NATURE出新刊是好事。至少对这帮AI学阀的垄断是个冲击。对于做研究的，该投就投。有个啥的。

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