Nếu các nhà khoa học AI đang viết hàng triệu bài báo, nhiều trong số đó là những bài viết kém chất lượng, và một số là những tiến bộ từng bước, thì làm thế nào chúng ta có thể xác định được một hoặc hai bài viết nào đưa ra một ý tưởng mới cực kỳ hiệu quả? Vào năm 1948, Shannon là một trong hàng trăm kỹ sư tại Bell Labs làm việc về cách gửi tín hiệu giọng nói một cách rõ ràng qua các dây đồng nhiễu. Bài báo của ông nằm trong cùng một tạp chí kỹ thuật với các báo cáo về việc giảm tạp âm và xây dựng các bộ lọc tốt hơn. Làm thế nào bạn có thể nhận ra rằng ông đã đưa ra một khung tư duy rất tổng quát về thông tin và các kênh truyền thông, mà trong những thập kỷ tới sẽ có ứng dụng to lớn từ các lĩnh vực khác nhau như mật mã học, di truyền học đến cơ học lượng tử? Có vẻ như các lĩnh vực có thể mất nhiều thập kỷ để nhận ra tầm quan trọng của việc thống nhất các khái niệm mới. Bởi vì chính trên quy mô thời gian đó, những thành quả của các khái niệm tổng quát như vậy dẫn đến những phát hiện mới trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Chúng ta đã giải quyết được vấn đề đánh giá đồng nghiệp cho các nhà khoa học con người (ít nhất là phần nào). Bây giờ chúng ta sẽ cần làm điều đó ở quy mô lớn hơn nhiều cho khối lượng khoa học AI sẽ được đưa ra cho chúng ta.