如果人工智能科学家正在撰写数百万篇论文，其中许多是粗糙的，有些则是渐进的进展，我们如何识别出一两个提出极具生产力的新想法的论文？ 1948年，香农是贝尔实验室数百名工程师中的一员，他们正在研究如何在嘈杂的铜线中清晰地发送语音信号。他的论文与关于减少静电和构建更好滤波器的报告刊登在同一技术期刊上。 我们如何识别出他提出了一个关于信息和通信通道的非常通用的思维框架，这在接下来的几十年中将在密码学、遗传学和量子力学等领域产生巨大的应用？ 似乎各个领域需要几十年的时间才能认识到统一新概念的重要性。因为正是在这个时间尺度上，这些通用概念的成果导致了许多不同领域的新发现。 我们已经设法解决了人类科学家的同行评审问题（至少在某种程度上）。现在我们需要在更大规模上解决将要涌现的人工智能科学的同行评审问题。