Изкуственият интелект (AI) вече може да изпълнява много от задачите, с които хората се гордеят, като например игра на шах и търговия с акции. Сега ново проучване от Националната лаборатория на Лорънс Бъркли от Министерството на енергетиката на САЩ разкри, че AI е способен да чете стари научни статии, за да направи откритие, което хората са пропуснали. Какво означава това за бъдещето или изследванията?
AI и машинно обучение
В Националната лаборатория на Лорънс Бъркли изследователите взели заедно 3,3 милионарезюмета от научни трудове, които първоначално са публикувани от 1922 до 2018 г. Те създадоха алгоритъм, наречен Word2vec за анализ на резюметата от 1000 различни списания. Изглежда, че дори изкуственият интелект няма време да прочете всички документи.
Word2vec оценен 500 000 думи от докладите за материалознанието. AI използва машинно обучение, което е приложение, което му позволява да учи и да подобрява без конкретно програмиране, да превръща думите в числа и да намира връзки между тях.
AI намира скрити знания
Изследователите посочват, че ИИ е имало "няма обучение по материалознание", но успя да използва математически модели и машинно обучение, за да намери връзки между документите. Word2vec успя да разбере значението на думите, за да намери скрити знания, които хората пропуснаха.
Документите бяха за термоелектрически материали, които могат да произвеждат електричество поради разликата в температурата. Например те могат да превърнат топлината в електричество. Силициево-германиевите сплави са пример за термоелектрически материали.
Word2vec разбра какво ще направи най-добрите термоелектрически материали и направи точни прогнози за бъдещи открития, когато изследователите спряха резюметата през 2008 г. Това означава, че ИИ е успял да използва предишни знания, за да предскаже какво са открили учените през следващите години. В допълнение, Word2vec разбра структурата на периодичната таблица, без изследователите да се налага да я програмират.
Потенциални приложения и приложения
Учените смятат, че ако този ИИ е съществувал в миналото, той би могъл да ускори значително научните изследвания в областта на материалите. Досега изследователите направиха списъка на AI с най-добрите термоелектрически материали, достъпни за обществеността. Те също така планират да направят алгоритъма зад Word2vec публичен, така че другите да могат да го използват и те искат да създадат по-добра търсачка за резюмета.
Способността на AI да сканира предварително публикувана работа и да прави нови открития е мощна функция. Изчислено е, че от 1665 до 2009 г. 50 милиона статии в списания са публикувани. Днес, около 2,5 милиона статии се публикуват всяка година и има над 20 000 рецензирани списания.
Когато комбинирате интензивна конкуренция, за да публикувате повече работа с нарастващ брой учени по света, получавате експлозия от информация, която е почти невъзможно за всеки човек да анализира. Проучване на Джеймс Евънс разкрива още една загриженост: учените пренебрегват по-стари изследвания и цитират по-малко изследвания като цяло. Това създава възможността те да пропуснат или да дублират предишна работа, без да осъзнават това.
AI може да помогне, като прегледа по-стари изследвания, за да намери подходящи източници и по-добри цитати. Също така може да помогне за установяване на връзки между различни изследвания, които хората могат да пропуснат.
Бъдещето на ИИ и изследвания
Какво означават нарастването на ИИ и разширяването на неговите способности за изследванията? Някои учени приветстват промените и възприемат нови технологии. Те смятат, че изкуственият интелект ще може да прави открития, които подобряват живота на хората.
Други се притесняват, че ИИ ще замени хората и ще премахне работните места. Критиците на ИИ са загрижени, че това ще направи хората мързеливи, защото машините ще могат да изпълняват повечето задачи. Независимо от коя страна на дебата за ИИ сте, ясно е, че няма лесни решения.