Je trouve toute la prémisse de la question assez étrange. Tout d'abord, pour répondre à votre question: je dirais que dans la plupart des cas, la réponse serait non, vous ne pouvez pas utiliser d'articles scientifiques populaires comme source principale.

Cela dit, je doute sérieusement qu'ils soient tout ce qui existe. Google travaille sur ce problème: ils l'ont trouvé et personne d'autre n'en a jamais entendu parler ou l'a étudié? Comment les médias populaires ont-ils entendu parler de cette idée incroyable qui a en quelque sorte échappé à toute la communauté de recherche sur l'IA, à l'exception de Google et de votre conseiller? J'ai l'impression que vous regardez les mauvaises sources, que votre conseiller ne vous indique pas la bonne direction ou que quelque chose ne va pas.

D'après la façon dont vous décrivez, cela semble vraiment étrange, d'autant plus qu'il y a beaucoup de recherches réelles sur l'IA. Je ne peux pas croire que vous ne puissiez utiliser que ces articles. Cependant, votre superviseur est la bonne personne à qui poser la question - il est fort probable que ce soit lui seul qui décidera si votre thèse est suffisante ou non.

Répondre à tous ceux qui rencontrent cette question des sciences sociales, etc., car c'est un peu différent. Nous pouvons utiliser des sources médiatiques populaires, mais uniquement pour certaines choses.

En tant que personne qui utilise des articles de presse populaires comme "source" pour mes recherches, et qui conseille les étudiants qui font de même, il y a une distinction importante à faire et une quantité importante d'explications méthodologiques est requise avant vous peut utiliser de nombreux médias populaires.

La distinction: vous pouvez utiliser les médias populaires comme source d ' informations : de faits, ou, peut-être, comme source de commentaires publics contemporains sur un sujet. Vous ne pouvez pas utiliser les médias populaires comme source d'analyse. Ainsi, par exemple, vous pouvez utiliser des articles de médias populaires de cette période, en conjonction avec des documents législatifs, pour comprendre les détails et le sentiment populaire concernant une modification de la législation fiscale australienne en 1980. Vous ne pouvez pas (seulement) utiliser une publication sur le support comme seule source d'analyse des raisons pour lesquelles cette modification de la législation fiscale était significative sur le plan académique.

L'explication: vous devez indiquer que vous êtes pleinement conscient des inconvénients de l'utilisation des médias populaires comme source d'information pour l'analyse, que vous avez pris en compte les problèmes liés à cette opération. Vous devez ensuite montrer pourquoi il est méthodologiquement nécessaire d'utiliser la source média. J'utilise beaucoup de reportages sur la criminalité locale en Amérique latine dans mes recherches, que je croise avec les documents gouvernementaux auxquels j'ai accès. Les rapports locaux ajoutent du contexte, de la saveur et un peu plus de détails aux archives gouvernementales, révélant parfois des types d'informations qui n'existent pas dans les rapports officiels. Les sources médiatiques fournissent également des noms de personnes avec lesquelles je peux suivre. Je le note lorsque j'explique mes méthodes de recherche.

Il me semble qu'il y a une confusion entre deux choses:

• Motivations de la recherche: à mon humble avis, il est tout à fait normal d'utiliser des sources non universitaires pour justifier pourquoi la recherche est en cours, en particulier dans le cas d'une nouvelle application / domaine. Cette partie peut même nécessiter une analyse approfondie de ce à quoi elle serait utilisée, par qui et quelles sont les solutions existantes (par exemple les solutions commerciales disponibles). Un tel travail pourrait même être qualifié de (probablement petite) contribution en soi, sous la forme d'un travail préliminaire pour introduire une nouvelle application par exemple.
• La contribution réelle à la recherche, c'est-à-dire ce qui est fait et comment : il est peu probable qu'une source non académique fournisse tout le contexte nécessaire (en particulier théorique) sur lequel l'application est basée. Même si c'était le cas, sa validité scientifique pourrait être remise en question. Donc, pour cette partie, il est difficile d'imaginer un cas où l'on ne s'appuie pas principalement sur des sources académiques régulières, généralement sous la forme d'une revue de la littérature d'ouvrages connexes existants. Notez que les travaux connexes n'ont pas à aborder exactement le même problème: tant qu'ils partagent certaines similitudes (par exemple, une méthode similaire pour une tâche différente), ils sont pertinents. Dans cette partie, il est important de fournir des détails sur les similitudes et les différences entre le travail existant et la contribution.

Il n'y a rien de mal à utiliser des articles populaires comme source d'information - par exemple, si j'essayais de me faire une idée d'un nouveau domaine, Wikipédia est l'une des premières ressources que j'utilise. Mais les utiliser comme sources primaires est très douteux. Ces articles de niveau populaire sont rédigés par des personnes qui lisent les travaux de recherche et les simplifient ensuite pour les profanes. Si vous travaillez au niveau du doctorat, vous pouvez sûrement lire et comprendre les travaux de recherche.

La situation que vous décrivez est plutôt étrange. Si vous recherchez simplement une référence pour "Google a fait ceci", cela fonctionnera comme une source. Cependant, si vous voulez quelque chose de plus substantiel et si Google détient des informations privées qu'il ne dit pas aux autres, les articles de niveau populaire ne vous aideront pas. Ils ne contiendront pas non plus les informations pertinentes et vous ne pourrez pas dupliquer leurs résultats en utilisant uniquement ceux-ci. Qu'espérez-vous en retirer alors?

Dans tous les cas, votre conseiller est la meilleure personne à poser à ce sujet, car il / elle aura une meilleure idée de la question de recherche que vous espérez réponse, et comment y répondre. Il est plausible que votre conseiller veuille que vous procédiez à une rétro-ingénierie du produit Google sur la base de l'article populaire, et si c'est effectivement votre objectif, la réponse à votre question est "oui".

Permettez-moi de donner un exemple qui peut être analogue à votre situation actuelle.

La programmation GPGPU (GPU à usage général) a commencé à décoller sous sa forme actuelle lorsque NVIDIA a sorti la famille de cartes graphiques GTX 8800 et le Le langage de programmation CUDA de 2006 à 2008.

Cela représentait un changement radical par rapport aux techniques GPGPU précédentes en ce qu'il s'agissait du premier véritable environnement de programmation dédié qui ne nécessitait pas de connexion à un pipeline de rendu graphique traditionnel.

Les détails de l'architecture matérielle du GPU n'étaient pas bien compris et le seul matériel disponible sur les détails était des documents marketing de NVIDIA.

Divers articles de recherche ont commencé à apparaître à l'époque où a tenté d'élaborer les détails de l'architecture matérielle sous-jacente. Fondamentalement, ils ont essayé de prendre NVIDA R&D propriétaire, de comprendre comment cela a été fait et de l'expliquer à la communauté universitaire. Un bon exemple de ceci est cet article:

Hong, Sunpyo et Hyesoon Kim. "Un modèle analytique pour une architecture GPU avec prise en compte du parallélisme au niveau de la mémoire et au niveau du thread." In ACM SIGARCH Computer Architecture News, vol. 37, non. 3, pages 152-163. ACM, 2009.

Ces premiers articles avaient tendance à faire référence à deux principales sources d'informations:

1. Les publications marketing et techniques de NVIDIA (dans votre cas, du Produit / service Google)
2. Documentation technique générale sur les GPU, les architectures matérielles et les langages de programmation spécialisés (dans votre cas, l'IA en général et les techniques mathématiques ou autres sur lesquelles s'appuient vos applications IA spécifiques)

Avec tout le respect que je vous dois, je pense que vous vous trompez. Il y a beaucoup de recherches publiées sur l'IA, y compris le travail effectué chez Google. Bien sûr, ils ne publient pas tous les travaux qu'ils ont déjà réalisés, mais il y en a beaucoup. Par exemple, si vous étiez intéressé par quelque chose en rapport avec AlphaGo, vous devriez vous pencher sur

Silver, David, et al. "Un algorithme d'apprentissage général par renforcement qui maîtrise les échecs, le shogi et le jeu autonome." Science 362.6419 (2018): 1140-1144.

Cela dit, je vois beaucoup de gens, en particulier ceux qui sont nouveaux dans le domaine, trouver les articles difficiles à lire ou à suivre dans le journal qui répond à leur question. Si l'on veut savoir comment utiliser une implémentation particulière d'une méthode particulière, j'ai entendu maintes fois maintenant qu'il est beaucoup plus facile de lire des articles de blog que de lire des articles de recherche.

Si c'est ce que vous faites, c'est très bien; les papiers techniques ne sont pas toujours le meilleur endroit pour apprendre "Hello World". Quel que soit le document que vous écrivez, vous ne citez généralement pas le site Web qui vous a appris à utiliser le package que vous avez utilisé, mais plutôt le papier associé au package que vous avez utilisé. Par exemple, si vous utilisez TensorFlow, vous devez citer

Abadi, Martín, et al. "Tensorflow: un système d'apprentissage automatique à grande échelle." 12e {USENIX} Symposium sur la conception et l'implémentation des systèmes d'exploitation ({OSDI} 16). 2016.

Rathe que de citer

https://www.tensorflow.org/tutorials

même si c'est là que vous avez appris à utiliser le code.

Je peux suggérer un cas dans lequel cela pourrait être approprié, mais en général, ce serait risqué. Comme vous le dites, le sous-domaine que vous explorez est nouveau et peu ou pas du tout a été publié.

Supposons que vous trouviez une affirmation dans un article sur laquelle vous pouvez baser votre recherche, soit pour la prouver, soit pour la réfuter. L '«idée» de la recherche vient d'une lecture de l'article. Une recherche qui réfute une affirmation publiée pourrait être plus forte que de soutenir cette affirmation, je pense. Cela est dû au fait que la ou les personnes qui font la réclamation peuvent avoir effectué des recherches non publiées et avoir une «preuve» de leur exactitude. Si vous le confirmez simplement, vous ne faites que suivre, pas diriger.

Mais vous ne dites pas non plus à quel point vous en êtes dans vos recherches. Si vous êtes au début, les choses peuvent changer et d'autres publications peuvent aborder le même problème avant la fin. Donc, la question peut être sans objet. Mais si vous êtes proche de la fin, vous faites ce que vous pouvez.

Il est certain qu'un sujet «champ vert» trouvera peu de choses à citer à part la littérature générale sur le domaine plus large.