Sztuczna inteligencja (AI) może już wykonywać wiele zadań, z których ludzie są dumni, takich jak gra w szachy i handel akcjami. Teraz nowe badanie przeprowadzone przez Lawrence Berkeley National Laboratory z Departamentu Energii USA ujawniło, że sztuczna inteligencja jest w stanie czytać stare artykuły naukowe, aby dokonać odkrycia, które ludzie przegapili. Co to oznacza dla przyszłości lub badań?
AI i uczenie maszynowe
W Laboratorium Narodowym im. Lawrence'a Berkeley zebrali się naukowcy 3,3 milionastreszczenia z prac naukowych, które zostały pierwotnie opublikowane w latach 1922-2018. Stworzyli algorytm o nazwie Word2vec analizować abstrakty z 1000 różnych czasopism. Wygląda na to, że nawet sztuczna inteligencja nie ma czasu na przeczytanie całych artykułów.
Oceniono Word2vec 500 000 słów z artykułów o materiałoznawstwie. Sztuczna inteligencja wykorzystała uczenie maszynowe, czyli aplikację, która pozwala jej uczyć się i wprowadzać ulepszenia bez specjalnego programowania, zamieniać słowa w liczby i znajdować połączenia między nimi.
AI znajduje ukrytą wiedzę
Naukowcy zwracają uwagę, że sztuczna inteligencja miała „brak szkolenia z materiałoznawstwa", ale był w stanie wykorzystać modele matematyczne i uczenie maszynowe, aby znaleźć powiązania między dokumentami. Word2vec był w stanie zrozumieć znaczenie słów, aby znaleźć ukrytą wiedzę, której brakowało ludziom.
Artykuły dotyczyły materiałów termoelektrycznych, które mogą wytwarzać energię elektryczną ze względu na różnicę temperatur. Na przykład mogą zamienić ciepło w energię elektryczną. Przykładem materiałów termoelektrycznych są stopy krzemowo-germanowe.
Word2vec ustalił, co umożliwiłoby stworzenie najlepszych materiałów termoelektrycznych i dokonał dokładnych prognoz dotyczących przyszłych odkryć, gdy naukowcy wstrzymali abstrakty w 2008 roku. Oznacza to, że sztuczna inteligencja była w stanie wykorzystać wcześniejszą wiedzę do przewidywania tego, co naukowcy odkryli w późniejszych latach. Ponadto Word2vec odkrył strukturę układu okresowego bez konieczności programowania go przez badaczy.
Potencjalne zastosowania i aplikacje
Naukowcy uważają, że gdyby ta sztuczna inteligencja istniała w przeszłości, mogłaby w znaczący sposób przyspieszyć badania materiałoznawcze. Do tej pory naukowcy udostępnili publicznie listę najlepszych materiałów termoelektrycznych sporządzoną przez sztuczną inteligencję. Planują również upublicznić algorytm stojący za Word2vec, aby inni mogli z niego korzystać i chcą stworzyć lepszą wyszukiwarkę abstraktów.
Zdolność AI do skanowania wcześniej opublikowanych prac i dokonywania nowych odkryć to potężna funkcja. Szacuje się, że od 1665 do 2009 roku 50 milionów artykułów w czasopismach zostały opublikowane. Dzisiaj około 2,5 miliona artykułów są publikowane co roku, a recenzowanych czasopism jest ponad 20 000.
Kiedy połączysz intensywną konkurencję, aby publikować więcej prac z rosnącą liczbą naukowców na całym świecie, uzyskasz eksplozję informacji, która jest prawie niemożliwa do przeanalizowania przez każdego człowieka. Badanie przeprowadzone przez Jamesa Evansa ujawnia kolejną obawę: naukowcy ignorują starsze badania i ogólnie cytują mniej badań. Stwarza to możliwość pominięcia lub powielenia poprzedniej pracy, nie zdając sobie z tego sprawy.
Sztuczna inteligencja może pomóc, przeczesując starsze badania, aby znaleźć odpowiednie źródła i lepsze cytaty. Może również pomóc w nawiązaniu połączeń między różnymi badaniami, które ludzie mogą przegapić.
Przyszłość sztucznej inteligencji i badań
Co dla badań oznacza rozwój sztucznej inteligencji i poszerzanie jej możliwości? Niektórzy naukowcy z zadowoleniem przyjmują zmiany i przyjmują nową technologię. Uważają, że sztuczna inteligencja będzie w stanie dokonywać odkryć, które poprawią ludzkie życie.
Inni martwią się, że sztuczna inteligencja zastąpi ludzi i wyeliminuje miejsca pracy. Krytycy sztucznej inteligencji obawiają się, że sprawi to, że ludzie będą leniwi, ponieważ maszyny będą w stanie wykonywać większość zadań. Niezależnie od tego, po której stronie debaty na temat AI jesteś, jasne jest, że nie ma łatwych rozwiązań.