Si des scientifiques en IA écrivent des millions d'articles, dont beaucoup sont médiocres et certains représentent des progrès incrémentaux, comment pourrions-nous identifier celui ou ceux qui proposent une idée nouvelle extrêmement productive ? En 1948, Shannon était l'un des centaines d'ingénieurs chez Bell Labs travaillant sur la manière d'envoyer des signaux vocaux de manière claire sur des fils de cuivre bruyants. Son article était publié dans le même journal technique que des rapports sur la réduction du bruit et la construction de meilleurs filtres. Comment pourriez-vous reconnaître qu'il a proposé ce cadre général de réflexion sur l'information et les canaux de communication, qui, au cours des décennies suivantes, aurait une utilisation énorme dans des domaines aussi variés que la cryptographie, la génétique et la mécanique quantique ? Il semble qu'il faille plusieurs décennies aux domaines pour reconnaître l'importance de l'unification de nouveaux concepts. Car c'est sur cette échelle de temps que les fruits de tels concepts généraux mènent à de nouvelles découvertes dans de nombreux domaines différents. Nous avons réussi à résoudre ce problème de revue par les pairs pour les scientifiques humains (du moins en partie). Maintenant, nous devrons le faire à une échelle beaucoup plus grande pour la masse de la science de l'IA qui nous sera présentée.