AI siyentipikong panukiduki: Ang tinuod nga katuyoan sa pagkat-on sa makina

• Author:
• Ngalan sa tagsulat

  Quantumrun Foresight
• Hinaot 11, 2023

Ang paghimo og mga pangagpas sa tradisyonal nga giisip nga usa lamang ka kalihokan sa tawo, tungod kay nagkinahanglan kini og pagkamamugnaon, intuwisyon, ug kritikal nga panghunahuna. Bisan pa, sa mga pag-uswag sa teknolohiya, ang mga siyentista labi nga milingi sa pagkat-on sa makina (ML) aron makamugna mga bag-ong nadiskobrehan. Ang mga algorithm dali nga maka-analisar sa daghang mga datos ug makaila sa mga sumbanan nga dili makita sa mga tawo.

konteksto

Imbis nga magdepende sa mga preconceptions sa tawo, ang mga tigdukiduki nagtukod mga neural network ML algorithm nga adunay usa ka disenyo nga giinspirar sa utok sa tawo, nagsugyot og bag-ong mga pangagpas base sa mga sumbanan sa datos. Ingon usa ka sangputanan, daghang mga lugar ang mahimong dali nga modangop sa ML aron mapadali ang pagdiskobre sa siyensya ug makunhuran ang mga pagpihig sa tawo. Sa kaso sa wala pa masusi nga mga materyales sa baterya, ang mga siyentipiko tradisyonal nga nagsalig sa mga teknik sa pagpangita sa database, pagmodelo, ug ilang kemikal nga pagbati aron mahibal-an ang mabuhi nga mga molekula. Usa ka team gikan sa UK-based nga Unibersidad sa Liverpool migamit sa ML aron pasimplehon ang proseso sa paglalang. 

Una, ang mga tigdukiduki nagmugna ug neural network nga nag-una sa mga kombinasyon sa kemikal base sa ilang posibilidad nga makagama ug bililhong bag-ong materyal. Gigamit dayon sa mga siyentista kini nga mga ranggo aron paggiya sa ilang mga pagtuon sa laboratoryo. Ingon usa ka sangputanan, nakit-an nila ang upat nga magamit nga mga kapilian sa materyal sa baterya nga wala gisulayan ang tanan sa ilang lista, nga nagluwas kanila sa mga bulan sa pagsulay ug sayup. Ang bag-ong mga materyales dili lamang ang natad diin ang ML mahimong makatabang sa panukiduki. Gigamit usab sa mga tigdukiduki ang mga neural network aron masulbad ang labi ka hinungdanon nga mga problema sa teknolohiya ug teoretikal. Pananglitan, ang usa ka physicist sa Zurich's Institute for Theoretical Physics, si Renato Renner, naglaum nga makahimo og usa ka managsama nga pagpatin-aw kung giunsa ang kalibutan molihok gamit ang ML. 

Dugang pa, ang mas sopistikado nga generative AI nga mga modelo sama sa OpenAI's ChatGPT nagtugot sa mga tigdukiduki nga awtomatikong makamugna og bag-ong datos, modelo, ug hypotheses. Kini nga kalampusan makab-ot pinaagi sa mga teknik sama sa generative adversarial networks (GANs), variational autoencoders (VAEs), ug transformer-based nga mga modelo sa pinulongan (sama sa Generative Pre-trained Transformer-3 o GPT-3). Kini nga mga modelo sa AI mahimong magamit sa pagmugna og sintetikong mga set sa datos, pagdesinyo ug pag-optimize sa bag-ong mga arkitektura sa ML, ug paghimo og mga bag-ong siyentipikong pangagpas pinaagi sa pag-ila sa mga sumbanan ug mga relasyon sa datos nga wala pa mailhi kaniadto.

Makasamok nga epekto

Ang mga siyentipiko mahimong labi nga mogamit sa generative AI aron makatabang sa panukiduki. Uban ang katakus sa pag-analisar sa mga sumbanan ug pagtagna sa mga sangputanan pinasukad sa kana nga kahibalo, kini nga mga modelo mahimo’g makasulbad sa mga komplikado nga teorya sa syensya nga wala pa masulbad sa katawhan. Dili lamang kini makadaginot sa panahon ug salapi, kondili makatabang usab kini sa pagsabot sa tawo sa siyensiya nga molabaw pa sa mga utlanan niini karon. 

Ang usa ka research and development (R&D) nga venture lagmit mas sayon ​​sa pagtigom og tukmang pondo tungod kay ang ML makaproseso sa datos nga mas paspas. Ingon usa ka sangputanan, ang mga siyentista mangayo ug dugang nga tabang pinaagi sa pag-hire og mga bag-ong empleyado o pakigtambayayong sa iladong mga negosyo ug kompanya aron makapatunghag mas maayong mga resulta. Ang kinatibuk-ang epekto niini nga interes mahimong positibo, dili lamang alang sa siyentipikanhong pag-uswag kondili alang usab sa mga propesyonal sulod sa siyentipikong natad. 

Bisan pa, ang usa ka potensyal nga babag mao nga ang mga solusyon gikan sa kini nga mga adaptive nga modelo kanunay nga naghagit sa mga tawo nga masabtan, labi na ang nalambigit nga pangatarungan. Tungod sa mga makina nga naghatag ra ug mga tubag ug wala nagpatin-aw sa hinungdan sa luyo sa solusyon, ang mga siyentipiko mahimong magpabilin nga dili sigurado bahin sa proseso ug konklusyon. Kini nga kangitngit makapahuyang sa pagsalig sa mga resulta ug makapamenos sa gidaghanon sa mga neural network nga makatabang sa pagtuki. Busa, gikinahanglan alang sa mga tigdukiduki nga maghimo ug usa ka modelo nga makapatin-aw sa iyang kaugalingon.

Mga implikasyon sa siyentipikong panukiduki sa AI

Ang mas lapad nga mga implikasyon sa AI siyentipikong panukiduki mahimong maglakip sa:

• Mga pagbag-o sa mga sumbanan sa awtor alang sa mga papel sa panukiduki, lakip ang paghatag kredito sa intelektwal nga kabtangan sa AI. Sa susama, ang mga sistema sa AI usa ka adlaw nga hatagan ingon potensyal nga makadawat sa Nobel Prize, nga mahimong hinungdan sa grabe nga mga debate kung kini nga mga algorithm kinahanglan nga ilhon ingon mga imbentor.
• Ang panukiduki nga hinimo sa AI mahimong mosangput sa mga bag-ong porma sa tulubagon ug dugang nga mga pangutana nga ligal ug pamatasan nga may kalabotan sa paggamit sa AI ug mga autonomous nga sistema sa mga nadiskobrehan sa siyensya.
• Ang mga siyentista nga nagtrabaho uban ang lain-laing mga generative AI nga mga himan aron paspas nga masubay ang medikal nga mga kalamboan ug pagsulay.
• Ang pagdugang sa paggamit sa enerhiya tungod sa taas nga gahum sa pag-compute nga gikinahanglan aron mapadagan kini nga mga detalyado nga algorithm.
• Ang umaabot nga mga siyentipiko gibansay sa paggamit sa AI ug uban pang mga himan sa ML sa ilang mga workflow.
• Ang mga gobyerno nagmugna og global nga mga sumbanan sa mga limitasyon ug mga kinahanglanon sa pagpahigayon sa AI-generated scientific experiments.

Mga pangutana nga hunahunaon

• Kung ikaw usa ka siyentista, giunsa pagplano sa imong institusyon o laboratoryo nga ilakip ang panukiduki nga gitabangan sa AI?
• Unsa sa imong hunahuna nga ang panukiduki nga gihimo sa AI makaapekto sa merkado sa trabaho alang sa mga siyentipiko ug tigdukiduki?