Person sitting on a chair working on a computer with a model brain on the desk.

 

  一说到有影响力的神经科学研究工作,英国伦敦大学学院(UCL)就有夸耀的资本了。这不是哪个人的观点,而是一个计算机程序得到的结果,它解析了250万篇神经科学论文的内容,绘制了它们彼此引用的图谱,以此计算出每个作者在这一领域的影响力。在最有影响力的10位科学家中(详见表1),有3位来自UCL:第1名卡尔·弗朗斯通(Karl J.Friston),第2名雷蒙德·多兰(Raymond J.Dolan)和第7名克里斯·弗里思(Chris D.Frith)。他们成功的秘密何在?“我们早已开始研究人类脑功能成像。”弗里思表示。快人一步的结果就是,他们可能是“第一个去做重要研究的人”。
 
 

 

  这个程序名为“语义学者”(Semantic Scholar),是由艾伦人工智能研究所(AI2)开发的在线工具,这个研究所位于美国华盛顿州西雅图。2016年4月,程序初次亮相,根据200万篇计算机专业论文计算出了该领域最有影响力的科学家。从那时起,AI2的团队把论文库扩展到1000万篇论文,其中25%来自神经科学。他们希望,在2017年,论文库能包括所有生物医学类文献,总数超过2000万篇。
 
  当“语义学者”阅读这些在线发表的论文时,它实际上会看到什么?AI2的CEO、项目负责人奥伦·埃特日尔尼(Oren Etzioni)说,它的功能远远超过典型的学术搜索引擎。“我们运用了机器学习、自然语言处理和机器视觉等技术,深入研究语义学。”用程序“语义学者”对鸣禽基底神经节研究成果搜索来作为例子,搜索结果页的左边,是论文解析:不光有代表性的参考文献资料,例如出版日期和著者单位,还包括实验中所用的细胞种类甚至实验方法。埃特日尔尼表示,开发团队的目标是能够用英语向“语义学者”系统提出问题。“就像是科学家使用的‘Siri’(译者注:苹果手机上的语音助手),不过效果应该会更好。”但是,更让赫什曼费解的是“语义学者”判断最具影响力的标准。“查看‘最有影响力的出版物’,有时会出现奇怪的结果,”他说,“比如,对于加州大学伯克利分校的心理学家托马斯·格里菲思(Thomas Griffiths),‘语义学者’在选择他最具影响力的论文时,把引用率最高的5篇论文都排除在外了。”
 
  埃特日尔尼强调,“语义学者”还处于研发过程中,他承认:“我们的系统还存在错误。”
 
  这并没有阻止《科学》杂志“科学线人”栏目根据当前的数据判断最具影响力的神经科学家。事实证明,10大最具影响力名单上的3位来自UCL的研究者在职业生涯早期就已经彼此认识。多兰说:“20世纪80年代末,我们都在哈默史密斯医院MRC回旋加速器部门工作,1993年,我们搬到了UCL,开始在同一个系里工作。”弗里思说,“语义学者”正确地指出,他的妻子、UCL的同事乌塔·弗里思(Uta Frith)对他的研究工作也具有强大的影响力。
 
  弗朗斯通的成果开辟了脑成像数据的分析技术、提出了大脑如何工作的计算模型,他得知自己排名第一的消息后,幽默地说:“我的第一个想法是‘我该故作谦虚地告诉谁?’然后我意识到,唯一想要听到这个喜讯的是我的孩子们!”
 

资料来源 Science

责任编辑 遥 醒