AI ሳይንሳዊ ምርምር፡ የማሽን መማር እውነተኛ ዓላማ

የምስል ክሬዲት፡
የምስል ክሬዲት
iStock

AI ሳይንሳዊ ምርምር፡ የማሽን መማር እውነተኛ ዓላማ

AI ሳይንሳዊ ምርምር፡ የማሽን መማር እውነተኛ ዓላማ

ንዑስ ርዕስ ጽሑፍ
ተመራማሪዎች የሰው ሰራሽ ኢንተለጀንስ አቅምን በመሞከር ወደ ግኝት ግኝቶች የሚያመሩ እጅግ በጣም ብዙ መረጃዎችን ለመገምገም ነው።
    • ደራሲ:
    • የደራሲ ስም
      ኳንተምሩን አርቆ እይታ
    • , 11 2023 ይችላል

    መላምቶችን ማዳበር በትውፊት እንደ ሰው ብቻ የሚቆጠር ተግባር ነው፣ ምክንያቱም ፈጠራን፣ ማስተዋልን እና ሂሳዊ አስተሳሰብን ይጠይቃል። ነገር ግን፣ በቴክኖሎጂ እድገቶች፣ ሳይንቲስቶች ከጊዜ ወደ ጊዜ አዳዲስ ግኝቶችን ለማመንጨት ወደ ማሽን መማሪያ (ኤምኤል) እየተቀየሩ ነው። አልጎሪዝም ከፍተኛ መጠን ያላቸውን መረጃዎች በፍጥነት መተንተን እና ሰዎች ሊያዩዋቸው የማይችሏቸውን ቅጦች መለየት ይችላል።

    የአውድ

    ተመራማሪዎች በሰው ልጅ ግምቶች ላይ ከመመሥረት ይልቅ የነርቭ አውታረ መረብ ኤምኤል አልጎሪዝም በሰው አእምሮ በተነሳው ንድፍ ገንብተዋል፣ ይህም በመረጃ ዘይቤዎች ላይ የተመሠረቱ አዳዲስ መላምቶችን ይጠቁማሉ። በውጤቱም፣ ሳይንሳዊ ግኝቶችን ለማፋጠን እና የሰዎች አድሏዊነትን ለመቀነስ ብዙ አካባቢዎች በቅርቡ ወደ ML ሊዞሩ ይችላሉ። ያልተመረመሩ የባትሪ ቁሳቁሶችን በተመለከተ ሳይንቲስቶች በዳታቤዝ ፍለጋ ቴክኒኮች፣ ሞዴሊንግ እና ኬሚካላዊ ስሜታቸው አዋጭ የሆኑ ሞለኪውሎችን ለመለየት በባህላዊ መንገድ ተመርተዋል። በዩናይትድ ኪንግደም የሚገኘው የሊቨርፑል ዩኒቨርሲቲ ቡድን የፈጠራ ሂደቱን ለማቃለል ML ቀጥሯል። 

    በመጀመሪያ፣ ተመራማሪዎቹ ጠቃሚ የሆነ አዲስ ነገር የማምረት እድላቸው ላይ በመመስረት የኬሚካላዊ ውህዶችን ቅድሚያ የሚሰጥ የነርቭ ኔትወርክ ፈጠሩ። ሳይንቲስቶቹ የላብራቶሪ ጥናቶቻቸውን ለመምራት እነዚህን ደረጃዎች ተጠቅመዋል። በውጤቱም, በዝርዝራቸው ውስጥ ያሉትን ሁሉንም ነገሮች ሳይሞክሩ አራት አዋጭ የባትሪ እቃዎች ምርጫዎችን አግኝተዋል, ለወራት ለሙከራ እና ለስህተት ተቆጥበዋል. ኤምኤል ምርምርን የሚረዳበት መስክ አዳዲስ ቁሳቁሶች ብቻ አይደሉም። ተመራማሪዎች የበለጠ ጉልህ የሆኑ የቴክኖሎጂ እና የንድፈ ሃሳብ ስጋቶችን ለመፍታት የነርቭ መረቦችን ይጠቀማሉ። ለምሳሌ፣ የዙሪክ የቲዎሬቲካል ፊዚክስ ተቋም የፊዚክስ ሊቅ ሬናቶ ሬነር፣ ዓለም ኤምኤልን በመጠቀም እንዴት እንደሚሰራ አንድ ወጥ የሆነ ማብራሪያ ለማዘጋጀት ተስፋ ያደርጋሉ። 

    በተጨማሪም፣ እንደ OpenAI's ChatGPT ያሉ ይበልጥ የተራቀቁ የጄኔሬቲቭ AI ሞዴሎች ተመራማሪዎች አዲስ ውሂብን፣ ሞዴሎችን እና መላምቶችን በራስ-ሰር እንዲያመነጩ ያስችላቸዋል። ይህ ስኬት የሚገኘው እንደ አመንጪ ተቃራኒ ኔትወርኮች (GANs)፣ ቫሪሪያናል አውቶኢንኮደሮች (VAEs) እና ትራንስፎርመር ላይ የተመሰረቱ የቋንቋ ሞዴሎች (እንደ ጀነሬቲቭ ቅድመ-የሰለጠነ ትራንስፎርመር-3 ወይም GPT-3 ባሉ) ቴክኒኮች ነው። እነዚህ የ AI ሞዴሎች ሰው ሰራሽ የዳታ ስብስቦችን ለማመንጨት፣ አዲስ የኤምኤል አርክቴክቸርን ለመንደፍ እና ለማመቻቸት እና ከዚህ ቀደም ያልታወቁ መረጃዎችን ንድፎችን እና ግንኙነቶችን በመለየት አዲስ ሳይንሳዊ መላምቶችን ለማዘጋጀት ጥቅም ላይ ሊውሉ ይችላሉ።

    የሚረብሽ ተጽእኖ

    ሳይንቲስቶች በምርምር ለመርዳት አመንጪ AIን ሊጠቀሙ ይችላሉ። በእውቀት ላይ ተመስርተው ንድፎችን የመተንተን እና ውጤቶችን የመተንበይ ችሎታ፣ እነዚህ ሞዴሎች በሰው ልጅ ያልተፈቱ ውስብስብ የሳይንስ ንድፈ ሃሳቦችን ሊፈቱ ይችላሉ። ይህ ጊዜን እና ገንዘብን ብቻ ሳይሆን የሰው ልጅ የሳይንስ ግንዛቤ አሁን ካለው ወሰን በላይ እንዲራዘም ይረዳል. 

    ኤምኤል መረጃን በፍጥነት ማካሄድ ስለሚችል የምርምር እና ልማት (R&D) ቬንቸር ተገቢውን የገንዘብ ድጋፍ ማሰባሰብ ቀላል ሊሆን ይችላል። በዚህ ምክንያት ሳይንቲስቶች አዳዲስ ሰራተኞችን በመቅጠር ወይም ከታወቁ የንግድ ድርጅቶች እና ኩባንያዎች ጋር በመተባበር የተሻለ ውጤት ለማምጣት ተጨማሪ እርዳታ ይፈልጋሉ። የዚህ ፍላጎት አጠቃላይ ተጽእኖ ለሳይንሳዊ እድገቶች ብቻ ሳይሆን በሳይንሳዊ መስኮች ውስጥ ላሉ ባለሙያዎችም አዎንታዊ ይሆናል. 

    ነገር ግን፣ የመንገዶች መዘጋት ከእነዚህ የማስተካከያ ሞዴሎች ውስጥ መፍትሄዎች ብዙውን ጊዜ ሰዎች እንዲረዱት ፈታኝ ናቸው፣ በተለይም ምክንያቱን ለመረዳት አስቸጋሪ ነው። ማሽኖቹ መልሱን ብቻ በመስጠት እና ከመፍትሔው በስተጀርባ ያለውን ምክንያት ባለማብራራት ምክንያት ሳይንቲስቶች ስለ ሂደቱ እና መደምደሚያ እርግጠኛ ላይሆኑ ይችላሉ። ይህ ድብቅነት በውጤቶቹ ላይ ያለውን እምነት ያዳክማል እና ለመተንተን የሚረዱትን የነርቭ ኔትወርኮች ቁጥር ይቀንሳል. ስለዚህ, ተመራማሪዎች እራሱን የሚያብራራ ሞዴል ማዘጋጀት አስፈላጊ ይሆናል.

    የ AI ሳይንሳዊ ምርምር አንድምታ

    የ AI ሳይንሳዊ ምርምር ሰፋ ያለ አንድምታዎች የሚከተሉትን ሊያካትቱ ይችላሉ-

    • ለኤአይአይ የአእምሮአዊ ንብረት ክሬዲት መስጠትን ጨምሮ ለምርምር ወረቀቶች የደራሲነት ደረጃዎች ለውጦች። በተመሳሳይ፣ AI ሲስተሞች አንድ ቀን የኖቤል ሽልማት ተሸላሚ ሆነው ይሸለማሉ፣ ይህ ደግሞ እነዚህ ስልተ ቀመሮች እንደ ፈጣሪዎች መታወቅ አለባቸው በሚለው ላይ ከፍተኛ ክርክር ሊፈጥር ይችላል።
    • በ AI የመነጨ ምርምር ወደ አዲስ የተጠያቂነት ዓይነቶች እና ተጨማሪ ህጋዊ እና ሥነ-ምግባራዊ ጥያቄዎችን በሳይንሳዊ ግኝቶች ውስጥ AI እና በራስ ገዝ ስርዓቶችን ከመጠቀም ጋር የተያያዘ ሊሆን ይችላል።
    • የሕክምና እድገቶችን እና ሙከራዎችን በፍጥነት ለመከታተል ከተለያዩ የጄነሬቲቭ AI መሳሪያዎች ጋር የሚሰሩ ሳይንቲስቶች።
    • እነዚህን የተራቀቁ ስልተ ቀመሮችን ለማስኬድ በሚያስፈልገው ከፍተኛ የኮምፒዩተር ሃይል ምክንያት የሚፈጠረውን የኃይል አጠቃቀም መጨመር።
    • የወደፊት ሳይንቲስቶች AI እና ሌሎች የኤምኤል መሳሪያዎችን በስራ ፍሰታቸው ውስጥ እንዲጠቀሙ ስልጠና እየተሰጣቸው ነው።
    • መንግስታት በ AI-የተፈጠሩ ሳይንሳዊ ሙከራዎችን ለማካሄድ ባለው ገደቦች እና መስፈርቶች ላይ ዓለም አቀፍ ደረጃዎችን ይፈጥራሉ።

    ሊታሰብባቸው የሚገቡ ጥያቄዎች

    • ሳይንቲስት ከሆኑ፣ የእርስዎ ተቋም ወይም ላቦራቶሪ በ AI የታገዘ ምርምርን ለማካተት እንዴት እያቀደ ነው?
    • በ AI የመነጨ ምርምር ለሳይንቲስቶች እና ተመራማሪዎች የሥራ ገበያ ላይ ተጽእኖ የሚያሳድር እንዴት ይመስልዎታል?

    የማስተዋል ማጣቀሻዎች

    ለዚህ ግንዛቤ የሚከተሉት ታዋቂ እና ተቋማዊ አገናኞች ተጠቅሰዋል።