Tehisintellekt (AI) suudab juba täita paljusid ülesandeid, mille üle inimesed uhked on, näiteks malemängu ja aktsiatega kauplemist. Nüüd näitas USA energeetikaministeeriumi Lawrence Berkeley riikliku labori uus uuring, et tehisintellekt on võimeline lugema vanu teadusartikleid, et teha avastus, millest inimesed puudust tundsid. Mida see tähendab tuleviku või uuringute jaoks?
Tehisintellekt ja masinõpe
Lawrence Berkeley riiklikus laboris panid teadlased kokku 3,3 miljonitkokkuvõtted teadusartiklitest, mis algselt avaldati aastatel 1922 - 2018. Nad lõid algoritmi nimega Word2vec analüüsida 1000 erineva ajakirja kokkuvõtteid. Tundub, et isegi tehisintellektil pole aega täielikke pabereid lugeda.
Word2vec hinnatud 500 000 sõna materjaliteadust käsitlevatest dokumentidest. Tehisintellekt kasutas masinõpet, mis on rakendus, mis võimaldab tal õppida ja täiustada ilma konkreetse programmeerimiseta, muuta sõnad numbriteks ja leida nende vahel seoseid.
Tehisintellekt leiab varjatud teadmised
Teadlased rõhutavad, et tehisintellektil oli
materjaliteaduse koolitus puudub"kuid suutis paberite vahel seoste leidmiseks kasutada matemaatilisi mudeleid ja masinõpet. Word2vec suutis mõista sõnade tähendust, et leida varjatud teadmisi, millest inimesed puudust tundsid.Paberites räägiti termoelektrilistest materjalidest, mis võivad temperatuuri erinevuse tõttu toota elektrit. Näiteks võivad nad soojuse muuta elektriks. Räni-germaaniumisulamid on näited termoelektrilistest materjalidest.
Word2vec sai aru, mis oleks parimad termoelektrilised materjalid, ja tegi täpseid ennustusi tulevaste avastuste kohta, kui teadlased 2008. aastal abstraktid peatasid. See tähendab, et tehisintellekt suutis varasemate teadmiste põhjal ennustada, mida teadlased hilisematel aastatel leidsid. Lisaks selgitas Word2vec välja perioodilise tabeli ülesehituse, ilma et teadlased peaksid seda programmeerima.
Võimalikud kasutusalad ja rakendused
Teadlased arvavad, et kui see tehisintellekt oleks olemas ka varem, oleks see võinud materjaliteaduse uurimist märkimisväärselt kiirendada. Seni on teadlased avalikkuse käsutusse andnud AI parimate termoelektriliste materjalide nimekirja. Samuti kavatsevad nad muuta Word2veci taga oleva algoritmi avalikuks, et teised saaksid seda kasutada, ja nad soovivad luua parema otsingumootori abstraktide jaoks.
Tehisintellekti võime skannida varem avaldatud teoseid ja teha uusi avastusi on võimas funktsioon. Hinnanguliselt on aastatel 1665–2009 50 miljonit ajakirjaartiklit on avaldatud. Täna umbes 2,5 miljonit artiklit ilmub igal aastal ja eelretsenseeritud ajakirju on üle 20 000.
Kui ühendate tiheda konkurentsi, et avaldada rohkem teoseid kogu maailmas kasvava hulga teadlastega, saate teabe plahvatuse, mida ühelgi inimesel on peaaegu võimatu analüüsida. James Evansi uuringust ilmneb veel üks mure: teadlased eiravad vanemaid uuringuid ja viitavad üldiselt vähematele uuringutele. See loob võimaluse, et nad saavad eelmisest tööst ilma jääda või seda dubleerida.
Tehisintellekt võib aidata, kui uurida vanemaid uuringuid asjakohaste allikate ja paremate viidete leidmiseks. Samuti võib see aidata luua seoseid erinevate uuringute vahel, millest inimesed võivad ilma jääda.
Tehisintellekti ja teadusuuringute tulevik
Mida tähendab tehisintellekti kasv ja selle võimete laiendamine teadusuuringute jaoks? Mõned teadlased tervitavad muudatusi ja võtavad kasutusele uue tehnoloogia. Nad arvavad, et tehisintellekt suudab teha avastusi, mis parandavad inimeste elu.
Teised muretsevad, et tehisintellekt asendab inimesi ja kaotab töökohad. Tehisintellekti kriitikud on mures, et see muudab inimese laisaks, kuna masinad saavad hakkama enamiku ülesannetega. Kummalgi tehisintellekti arutelu poolel olete, on selge, et lihtsaid lahendusi pole.