Mākslīgais intelekts (AI) jau tagad var veikt daudzus uzdevumus, ar kuriem cilvēki lepojas, piemēram, spēlēt šahu un tirgot akcijas. Tagad jaunais ASV Enerģētikas departamenta Lawrence Berkeley Nacionālās laboratorijas pētījums atklāja, ka AI ir spējīga lasīt vecus zinātniskus darbus, lai izdarītu atklājumu, kura cilvēkiem pietrūka. Ko tas nozīmē nākotnei vai pētījumiem?
AI un mašīnmācīšanās
Lorensa Bērklija Nacionālajā laboratorijā pētnieki kopā 3,3 miljonitēzes no zinātniskiem rakstiem, kas sākotnēji tika publicēti no 1922. līdz 2018. gadam. Viņi izveidoja algoritmu ar nosaukumu Word2vec analizēt 1000 dažādu žurnālu tēzes. Šķiet, ka pat mākslīgajam intelektam nav laika, lai izlasītu visus dokumentus.
Word2vec novērtēts 500 000 vārdu no materiāliem par materiālzinātni. AI izmantoja mašīnmācīšanos, kas ir programma, kas ļauj bez īpašas programmēšanas mācīties un veikt uzlabojumus, vārdus pārvērst skaitļos un atrast starp tiem sakarus.
AI atrod slēptās zināšanas
Pētnieki norāda, ka AI bija "nav apmācības materiālu zinātnē
"bet spēja izmantot matemātiskos modeļus un mašīnmācīšanos, lai atrastu sakarus starp dokumentiem. Word2vec spēja saprast vārdu nozīmi, lai atrastu slēptas zināšanas, kuras cilvēkiem pietrūka.Dokumenti bija par termoelektriskiem materiāliem, kas temperatūras starpības dēļ var ražot elektrību. Piemēram, viņi var pārvērst siltumu elektrībā. Silīcija-germānija sakausējumi ir termoelektrisko materiālu piemērs.
Word2vec izdomāja, no kā iegūtu labākos termoelektriskos materiālus, un precīzi prognozēja nākotnes atklājumus, kad pētnieki 2008. gadā pārtrauca abstrakcijas. Tas nozīmē, ka AI varēja izmantot iepriekšējās zināšanas, lai prognozētu to, ko zinātnieki atrada vēlākos gados. Turklāt Word2vec izdomāja periodiskās tabulas struktūru, pētniekiem to nevajadzot programmēt.
Iespējamie lietojumi un lietojumi
Zinātnieki domā, ka, ja šis AI pastāvētu agrāk, tas varētu ievērojami paātrināt materiālzinātnes pētījumus. Līdz šim pētnieki ir publiskojuši AI labāko termoelektrisko materiālu sarakstu. Viņi arī plāno publiskot algoritmu Word2vec, lai citi to varētu izmantot, un viņi vēlas izveidot labāku abstraktu meklētājprogrammu.
AI spēja skenēt iepriekš publicētos darbus un veikt jaunus atklājumus ir spēcīga funkcija. Tiek lēsts, ka no 1665. gada līdz 2009. gadam 50 miljoni žurnālu rakstu ir publicēti. Šodien apmēram 2,5 miljoni rakstu tiek publicēti katru gadu, un ir vairāk nekā 20 000 recenzētu žurnālu.
Apvienojot intensīvu konkurenci, lai publicētu vairāk darba ar arvien lielāku skaitu zinātnieku visā pasaulē, jūs saņemat informācijas sprādzienu, kuru gandrīz neviens cilvēks nevar analizēt. Džeimsa Evansa pētījums atklāj vēl vienu satraukumu: zinātnieki neņem vērā vecākus pētījumus un kopumā atsaucas uz mazāk pētījumu. Tas rada iespēju, ka viņi, neapzinoties, var pazaudēt vai kopēt iepriekšējo darbu.
AI var palīdzēt, veicot vecākus pētījumus, lai atrastu atbilstošus avotus un labākus citātus. Tas var arī palīdzēt izveidot saikni starp dažādiem pētījumiem, kurus cilvēki var palaist garām.
AI un pētījumu nākotne
Ko pētniecībai nozīmē AI pieaugums un spēju paplašināšanās? Daži zinātnieki atzinīgi vērtē izmaiņas un izmanto jaunās tehnoloģijas. Viņi domā, ka mākslīgais intelekts spēs veikt atklājumus, kas uzlabo cilvēku dzīvi.
Citi uztraucas, ka AI aizstās cilvēkus un likvidēs darbavietas. AI kritiķi ir noraizējušies, ka tas cilvēku padarīs slinku, jo mašīnas spēs paveikt lielāko daļu uzdevumu. Neatkarīgi no tā, kurā AI debašu pusē jūs esat, ir skaidrs, ka nav vienkāršu risinājumu.