这就是为什么成千上万的人工智能研究人员会抵制一本科学期刊的原因

大众科学期刊“ 自然”最近宣布将于2019年1月发布其致力于机器学习的新出版物的封闭式访问部分。人工智能社区的反应可以预见,并不积极。

秘密不利于科学。机器学习领域最近出现了突破性的进展和社区参与度,这在很大程度上归功于分享研究和开放出版作品的精神。这也正是几乎所有在人工智能研究中最知名的美国科技公司都不会将他们的任何工作提交给Nature's Machine Intelligence部门的原因。

一位似乎对Nature发布有成见的研究人员是俄勒冈州立大学教授和AI界著名科学家Tom Dietterich。他在俄勒冈州立大学网站上发表声明,谴责自然的举动,并恳求其他科学家签署一份要求禁止自然杂志的请愿书,直到它改变主意。

在签名请愿书中,包括AI研究中最知名的一些名字,如Google的Ian Goodfellow和Facebook的Yann LeCun。有趣的是,似乎没有来自苹果已经签署了请愿书的消息 - 我们并不感到震惊。

但是这真的很重要吗?我们与Dietterich联系了解他为什么对明明有机会将他的研究放在收费墙的后面没有兴趣:

机器学习研究界在文件,软件和数据集的公开交换方面有着悠久的历史。可能存在商业秘密(显然我不知道它们),但近期推动机器学习的快速发展的关键因素之一是大公司(尤其是谷歌,Facebook和微软)的研究人员愿意分享他们的软件和数据集。例如,Microsoft COCO图像数据集对于推进计算机视觉和机器学习研究非常重要。谷歌开发的TensorFlow框架使高中学生可以尝试训练深度神经网络。

这不仅仅是关于他和其他能够访问美国大学或巨型技术实验室的开发人员。这里最大的问题不是开发AI,而是培养AI开发人员。对于那些没有学习途径的人来说,开放获取是必要的。Dietterich说:

这对贫穷国家的学生和教师来说尤为重要,因为贫穷国家没有钱购买昂贵期刊。请记住,大部分机器学习研究都在大学进行,并由纳税人提供资金。纳税人应该可以免费获得最终的出版物。

真的,这并不是一个复杂的辩论。主要的行业参与者,如Nvidia,谷歌和微软(等等)通常通过开放获取渠道发布他们的作品。那么读者如何寻求超越大自然收费墙的论文呢?直到我们开始了解什么样的作品将进入Nature's Machine Intelligence部分,我们才真正无法回答这个问题。

但是,现在,很容易知道谁不会在那里发布他们的作品。

自然而言,它正在骑虎难下。它响应Dietterich通过Twitter进行抵制的呼吁:

我们尊重您的立场并欣赏OA期刊和arXiv的作用。我们感到Nature MI可以共存,为有兴趣的人提供服务 - 通过连接不同的领域,为跨学科工作提供出路,并指导严格的审核流程。 - 自然机器智能(@NatMachIntell)2018年4月29日

这些抵制有优先权。根据Dietterich的声明,早在2001年,“ 机器学习 期刊” 的编辑委员会大量辞职以创建新的零成本开放期刊,即机器学习研究期刊 (JMLR)。“

值得一提的是,问题不在于自然是使用付费专区。事实上,很多科学期刊都是这样,这很常见。问题在于,在机器学习领域,添加另一个封闭式访问资源绝对没有什么可以获得的 好处- 但通过创建更多开放访问的期刊可以获得一切。

(我应该补充一点,虽然我是亲开放式访问,但我很务实,并且在已经建立的封闭式访问期刊上提交更新,这是最合适的场所。现在在ML领域创建新的封闭式访问期刊虽然不是正确的方向) - Jeff Dean(@JeffDean)2018年4月29日

那为什么呢,我们不得不问,大自然会这么做吗?答案可能并不令人惊讶:

事实证明,出版了Nature杂志的Springer Nature公司,5月9日即将在德国举行的IPO。 它的股票预计价值近20亿美元,此次IPO应该会成为法兰克福股交所今年第二大的上市案例。

按照“未来收入”这个标题,这个收费墙在商业计划上看起来很不错。

如果自然选择创建另一个封闭式机器学习研究出版物的理由是为了提高IPO的估值,那么我认为我们都清楚公司的优先事项会是什么。

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  • 原文链接https://thenextweb.com/artificial-intelligence/2018/05/01/heres-why-thousands-of-ai-researchers-will-boycott-a-science-journal
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