人工知能は古い科学論文を読み、発見をしました

人工知能（AI）は、チェスをしたり株を取引したりするなど、人間が誇りを持っている多くのタスクをすでに実行できます。 現在、米国エネルギー省のローレンスバークレー国立研究所の新しい研究により、AIは古い科学論文を読んで、人々が見逃している発見をすることができることが明らかになりました。 これは将来や研究にとって何を意味しますか？

ローレンスバークレー国立研究所では、研究者が集まった 330万抄録 もともと1922年から2018年に発行された科学論文から。 彼らはと呼ばれるアルゴリズムを作成しました Word2vec 1,000の異なるジャーナルからの要約を分析します。 人工知能でさえ、完全な論文を読む時間がないようです。

Word2vecが評価しました 500,000語 材料科学に関する論文から。 AIは、特定のプログラミングなしで学習して改善を行うことができるアプリケーションである機械学習を使用して、単語を数字に変換し、それらの間の接続を見つけました。

研究者は、AIには「材料科学のトレーニングはありません「しかし、数学モデルと機械学習を使用して、論文間のつながりを見つけることができました。 Word2vecは単語の意味を理解し、人間が見逃していた隠された知識を見つけることができました。

論文は、温度差によって電気を発生させることができる熱電材料に関するものでした。 たとえば、熱を電気に変えることができます。 シリコンゲルマニウム合金は、熱電材料の一例です。

Word2vecは、研究者が2008年に抄録を停止したときに、何が最良の熱電材料になるかを理解し、将来の発見について正確な予測を行いました。 これは、AIが以前の知識を使用して、科学者が後年に見つけたものを予測できたことを意味します。 さらに、Word2vecは、研究者がプログラムすることなく、周期表の構造を理解しました。

科学者たちは、このAIが過去に存在していれば、材料科学の研究を大幅に加速させることができたと考えています。 これまでのところ、研究者はAIの最高の熱電材料のリストを一般に公開しています。 彼らはまた、Word2vecの背後にあるアルゴリズムを公開して、他の人がそれを使用できるようにすることを計画しており、抄録のより良い検索エンジンを作成したいと考えています。

以前に公開された作品をスキャンして新しい発見をするAIの機能は強力な機能です。 1665年から2009年まで、 5,000万のジャーナル記事 公開されました。 今日、約 250万件の記事 毎年発行されており、20,000を超える査読付きジャーナルがあります。

激しい競争を組み合わせて、世界中で増え続ける科学者とより多くの研究を発表すると、人間が分析することはほとんど不可能な情報が爆発的に増加します。 James Evansによる研究は、別の懸念を明らかにしています。科学者は古い研究を無視し、一般的にはより少ない研究を引用しています。 これにより、気付かずに前の作品を見逃したり複製したりする可能性があります。

AIは、古い研究を組み合わせて、関連する情報源とより良い引用を見つけることで役立ちます。 また、人々が見逃す可能性のあるさまざまな研究間のつながりを作るのにも役立ちます。

AIの成長とその能力の拡大は研究にとって何を意味するのでしょうか？ 一部の科学者は変化を歓迎し、新しいテクノロジーを採用しています。 彼らは、人工知能が人々の生活を改善する発見をすることができると考えています。

AIが人々に取って代わり、仕事をなくすことを心配する人もいます。 AIの批評家は、機械がほとんどのタスクを実行できるため、人間が怠惰になることを懸念しています。 AIの議論のどちらの側にいても、簡単な解決策がないことは明らかです。