Штучний інтелект (ШІ) вже може виконувати багато завдань, якими пишаються люди, таких як гра в шахи та торгівля акціями. Зараз нове дослідження, проведене Міністерством енергетики США Національної лабораторії Лоуренса Берклі, показало, що ШІ здатний читати старі наукові праці, щоб зробити відкриття, яке люди пропустили. Що це означає для майбутнього чи досліджень?
ШІ та машинне навчання
У Національній лабораторії Лоуренса Берклі дослідники взяли участь 3,3 мільйонатез з наукових праць, які спочатку публікувались з 1922 по 2018 рік. Вони створили алгоритм під назвою Word2vec проаналізувати тези з 1000 різних журналів. Здається, навіть штучний інтелект не встигає прочитати всі статті.
Word2vec оцінено 500 000 слів із статей про матеріалознавство. ШІ використовував машинне навчання, що є додатком, що дозволяє йому вчитися та вдосконалювати без конкретного програмування, перетворювати слова в цифри та знаходити зв’язки між ними.
ШІ знаходить приховані знання
Дослідники зазначають, що ШІ мав "відсутність підготовки з матеріалознавства
", але зумів використовувати математичні моделі та машинне навчання, щоб знайти зв'язки серед статей. Word2vec зміг зрозуміти значення слів, щоб знайти приховані знання, яких люди пропустили.Статті стосувались термоелектричних матеріалів, які можуть виробляти електроенергію через різницю температур. Наприклад, вони можуть перетворити тепло в електрику. Кремній-германієві сплави є прикладом термоелектричних матеріалів.
Word2vec з'ясував, з чого можна зробити найкращі термоелектричні матеріали, і зробив точні прогнози щодо майбутніх відкриттів, коли дослідники зупинили тези в 2008 році. Це означає, що ШІ зміг використовувати попередні знання для прогнозування того, що вчені виявили в наступні роки. Крім того, Word2vec з’ясував структуру періодичної системи без необхідності програмувати дослідникам.
Потенційне використання та програми
Вчені вважають, що якби цей ШІ існував у минулому, це могло б суттєво прискорити дослідження матеріалознавства. Наразі дослідники зробили список найкращих термоелектричних матеріалів, доступний для громадськості, за допомогою ІІ. Вони також планують зробити алгоритм Word2vec загальнодоступним, щоб інші могли використовувати його, і вони хочуть створити кращу пошукову систему для тез.
Здатність ШІ сканувати раніше опубліковані роботи та робити нові відкриття є потужною функцією. За підрахунками, з 1665 по 2009 рік 50 мільйонів статей у журналі були опубліковані. Сьогодні близько 2,5 млн. Статей публікуються щороку, і існує понад 20 000 рецензованих журналів.
Коли ви поєднуєте жорстку конкуренцію, щоб опублікувати більше робіт зі зростаючою кількістю вчених у всьому світі, ви отримуєте вибух інформації, яку майже неможливо проаналізувати будь-якій людині. Дослідження Джеймса Еванса виявляє ще одне занепокоєння: вчені ігнорують давніші дослідження і посилаються на меншу кількість досліджень загалом. Це створює можливість зникнення або дублювання попередньої роботи, не усвідомлюючи цього.
ШІ може допомогти, проаналізувавши давніші дослідження, щоб знайти відповідні джерела та кращі цитати. Це також може допомогти встановити зв’язок між різними дослідженнями, які люди можуть пропустити.
Майбутнє ШІ та досліджень
Що означає ріст ШІ та розширення його здібностей для досліджень? Деякі вчені вітають зміни та приймають нові технології. Вони думають, що штучний інтелект зможе зробити відкриття, які покращують життя людей.
Інші переживають, що ШІ замінить людей і ліквідує роботу. Критики ШІ стурбовані тим, що це зробить людей лінивими, оскільки машини зможуть виконувати більшість завдань. На якій би стороні дискусії щодо ШІ ви не йшли, очевидно, що простих рішень немає.
