Wissenschaftliche KI-Forschung: Der wahre Zweck des maschinellen Lernens

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  Quantumrun-Vorausschau
• 11. Mai 2023

Die Entwicklung von Hypothesen wird traditionell als eine ausschließlich menschliche Tätigkeit angesehen, da sie Kreativität, Intuition und kritisches Denken erfordert. Mit dem technologischen Fortschritt greifen Wissenschaftler jedoch zunehmend auf maschinelles Lernen (ML) zurück, um neue Entdeckungen zu machen. Algorithmen können große Datenmengen schnell analysieren und Muster erkennen, die Menschen möglicherweise nicht erkennen können.

Kontext

Anstatt sich auf menschliche Vorurteile zu verlassen, haben Forscher ML-Algorithmen für neuronale Netze konstruiert, deren Design vom menschlichen Gehirn inspiriert ist und die auf Datenmustern basierende neue Hypothesen vorschlagen. Infolgedessen könnten viele Bereiche bald auf ML zurückgreifen, um wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen und menschliche Vorurteile abzubauen. Bei unerforschten Batteriematerialien verlassen sich Wissenschaftler traditionell auf Datenbanksuchtechniken, Modellierung und ihren chemischen Sinn, um lebensfähige Moleküle zu identifizieren. Ein Team der britischen University of Liverpool setzte ML ein, um den kreativen Prozess zu vereinfachen. 

Zunächst erstellten die Forscher ein neuronales Netzwerk, das chemische Kombinationen anhand ihrer Wahrscheinlichkeit, ein wertvolles neues Material zu produzieren, priorisierte. Die Wissenschaftler nutzten diese Rankings dann als Leitfaden für ihre Laborstudien. Als Ergebnis fanden sie vier brauchbare Batteriematerialien, ohne alles auf ihrer Liste testen zu müssen, was ihnen monatelanges Ausprobieren ersparte. Neue Materialien sind nicht der einzige Bereich, in dem ML die Forschung unterstützen kann. Forscher nutzen neuronale Netze auch, um wichtigere technologische und theoretische Probleme zu lösen. Renato Renner, Physiker am Zürcher Institut für Theoretische Physik, hofft beispielsweise, mithilfe von ML eine zusammenhängende Erklärung dafür zu entwickeln, wie die Welt funktioniert. 

Darüber hinaus ermöglichen ausgefeiltere generative KI-Modelle wie ChatGPT von OpenAI Forschern, automatisch neue Daten, Modelle und Hypothesen zu generieren. Dieses Kunststück wird durch Techniken wie Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAEs) und transformatorbasierte Sprachmodelle (wie Generative Pre-trained Transformer-3 oder GPT-3) erreicht. Mit diesen KI-Modellen können synthetische Datensätze generiert, neue ML-Architekturen entworfen und optimiert sowie neue wissenschaftliche Hypothesen entwickelt werden, indem Muster und Beziehungen in Daten identifiziert werden, die bisher unbekannt waren.

Störende Wirkung

Wissenschaftler nutzen möglicherweise zunehmend generative KI, um ihre Forschung zu unterstützen. Mit der Fähigkeit, Muster zu analysieren und auf der Grundlage dieses Wissens Ergebnisse vorherzusagen, könnten diese Modelle komplexe Wissenschaftstheorien lösen, die von der Menschheit bisher ungelöst geblieben sind. Dies wird nicht nur Zeit und Geld sparen, sondern auch dazu beitragen, dass das menschliche Verständnis der Wissenschaft weit über die derzeitigen Grenzen hinausgeht. 

Einem Forschungs- und Entwicklungsunternehmen (F&E) wird es wahrscheinlich leichter fallen, entsprechende Mittel zu beschaffen, da ML Daten schneller verarbeiten kann. Wissenschaftler werden daher mehr Unterstützung in Anspruch nehmen, indem sie neue Mitarbeiter einstellen oder mit namhaften Unternehmen und Unternehmen zusammenarbeiten, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Die Gesamtauswirkungen dieses Interesses werden positiv sein, nicht nur für den wissenschaftlichen Fortschritt, sondern auch für Fachleute in den wissenschaftlichen Bereichen. 

Ein potenzielles Hindernis besteht jedoch darin, dass Lösungen aus diesen adaptiven Modellen für den Menschen häufig schwer zu verstehen sind, insbesondere die damit verbundenen Überlegungen. Da die Maschinen nur Antworten geben und nicht den Grund für die Lösung erklären, bleiben Wissenschaftler möglicherweise unsicher über den Prozess und die Schlussfolgerung. Diese Unklarheit schwächt das Vertrauen in die Ergebnisse und verringert die Anzahl neuronaler Netze, die bei der Analyse helfen können. Daher müssen Forscher ein Modell entwickeln, das sich selbst erklären kann.

Implikationen der wissenschaftlichen KI-Forschung

Weitere Auswirkungen der wissenschaftlichen KI-Forschung könnten sein:

• Änderungen der Autorenschaftsstandards für Forschungsarbeiten, einschließlich der Anerkennung von geistigem Eigentum für KI. Ebenso werden KI-Systeme eines Tages als potenzielle Nobelpreisträger ausgezeichnet, was zu intensiven Debatten darüber führen kann, ob diese Algorithmen als Erfinder anerkannt werden sollten.
• KI-generierte Forschung kann zu neuen Formen der Haftung und weiteren rechtlichen und ethischen Fragen im Zusammenhang mit der Verwendung von KI und autonomen Systemen bei wissenschaftlichen Entdeckungen führen.
• Wissenschaftler arbeiten mit verschiedenen generativen KI-Tools, um medizinische Entwicklungen und Tests zu beschleunigen.
• Steigender Energieverbrauch aufgrund der hohen Rechenleistung, die zum Ausführen dieser aufwändigen Algorithmen erforderlich ist.
• Zukünftige Wissenschaftler werden darin geschult, KI und andere ML-Tools in ihren Arbeitsabläufen zu nutzen.
• Regierungen schaffen globale Standards für die Einschränkungen und Anforderungen der Durchführung KI-generierter wissenschaftlicher Experimente.

Fragen zu berücksichtigen

• Wenn Sie Wissenschaftler sind: Wie plant Ihre Einrichtung oder Ihr Labor die Einbeziehung KI-gestützter Forschung?
• Wie wird sich Ihrer Meinung nach KI-generierte Forschung auf den Arbeitsmarkt für Wissenschaftler und Forscher auswirken?