この記事では、機械学習（ML）と人工知能（AI）が工学、物理学、生物学における動的システムの特性化と制御を変革していることが述べられています。様々な科学的目的を評価するために、限られたデータやノイズのある計測を考慮した比較指標が必要であるとし、共通タスクフレームワーク（CTF）の導入を提案しています。CTFは、実用的かつ共通の目的の多様な挑戦データセットを集めたもので、ML/AIアルゴリズムの急速な進展に寄与してきました。特に、音声認識や言語処理、コンピュータビジョンなどの従来の応用に関する重要な技術として機能しています。CTFの客観的な指標は、現在急速に開発・展開されている多様なアルゴリズムの比較に特に重要であると強調されています。