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新的论文、发现和研究成果都在以极高的速度涌现——2014年的一项研究发现，科研成果每9年就能翻一番——因此医生、科学家和其他领域的人们很难跟上科技发展速度，更不用说将这些成果应用到自己的工作中去。

将各个组织的人工智能和分析技术开放并结合起来，然后以新颖的方式共同应用于实践，是充分利用学术研究的重要步骤，因为不同的组织和企业分别从事人工智能行业的不同领域。

“科研领域目前面临的形势是，我们每天都在损失一些知识。”微软研究院延伸创新总监Kuansan Wang说，他将担任这个新部门的顾问。“我们有那么多的出版物、会议和发现快速涌向网络，但任何一个人都无法处理所有新的发现，这一直以来都是一大挑战。”

艾伦研究院提供一个名为Semantic Scholar的服务，可以使用人工智能技术寻找与某个主题最相关的论文，然后找出论文中最重要的引文。之后还会训练人工智能系统阅读论文，并对其加以学习，好让系统提供某个主题的概要，并过滤最重要的引文，而不是让人类亲自完成这些分析。与此同时，微软学术搜索也将训练其机器系统广泛阅读5万个不同的领域，而且还会与清华大学共同追踪具体的作者。