Επιστημονική έρευνα AI: Ο πραγματικός σκοπός της μηχανικής μάθησης

ΠΙΣΤΩΣΗ ΕΙΚΟΝΑΣ:
Πιστωτικά Εικόνα
iStock

Επιστημονική έρευνα AI: Ο πραγματικός σκοπός της μηχανικής μάθησης

Επιστημονική έρευνα AI: Ο πραγματικός σκοπός της μηχανικής μάθησης

Κείμενο υπότιτλου
Οι ερευνητές δοκιμάζουν την ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης να αξιολογεί τεράστιες ποσότητες δεδομένων που μπορούν να οδηγήσουν σε πρωτοποριακές ανακαλύψεις.
    • Συγγραφέας:
    • όνομα συγγραφέα
      Quantumrun Foresight
    • 11 Μαΐου 2023

    Η ανάπτυξη υποθέσεων θεωρείται παραδοσιακά μια αποκλειστικά ανθρώπινη δραστηριότητα, καθώς απαιτεί δημιουργικότητα, διαίσθηση και κριτική σκέψη. Ωστόσο, με τις τεχνολογικές εξελίξεις, οι επιστήμονες στρέφονται όλο και περισσότερο στη μηχανική μάθηση (ML) για να δημιουργήσουν νέες ανακαλύψεις. Οι αλγόριθμοι μπορούν να αναλύσουν μεγάλες ποσότητες δεδομένων γρήγορα και να εντοπίσουν μοτίβα που οι άνθρωποι μπορεί να μην μπορούν να δουν.

    Πλαίσιο

    Αντί να εξαρτώνται από ανθρώπινες προκαταλήψεις, οι ερευνητές έχουν κατασκευάσει αλγόριθμους ML νευρωνικών δικτύων με σχέδιο εμπνευσμένο από τον ανθρώπινο εγκέφαλο, προτείνοντας νέες υποθέσεις βασισμένες σε μοτίβα δεδομένων. Ως αποτέλεσμα, πολλές περιοχές μπορεί σύντομα να στραφούν σε ML για να επιταχύνουν την επιστημονική ανακάλυψη και να μειώσουν τις ανθρώπινες προκαταλήψεις. Στην περίπτωση των ανεξερεύνητων υλικών μπαταριών, οι επιστήμονες βασίζονται παραδοσιακά στις τεχνικές αναζήτησης βάσεων δεδομένων, τη μοντελοποίηση και τη χημική τους αίσθηση για να εντοπίσουν βιώσιμα μόρια. Μια ομάδα από το Πανεπιστήμιο του Λίβερπουλ με έδρα το Ηνωμένο Βασίλειο χρησιμοποίησε ML για να απλοποιήσει τη δημιουργική διαδικασία. 

    Πρώτον, οι ερευνητές δημιούργησαν ένα νευρωνικό δίκτυο που έδινε προτεραιότητα στους χημικούς συνδυασμούς με βάση την πιθανότητα παραγωγής ενός πολύτιμου νέου υλικού. Στη συνέχεια, οι επιστήμονες χρησιμοποίησαν αυτές τις κατατάξεις για να καθοδηγήσουν τις εργαστηριακές τους μελέτες. Ως αποτέλεσμα, βρήκαν τέσσερις βιώσιμες επιλογές υλικών μπαταριών χωρίς να δοκιμάζουν τα πάντα στη λίστα τους, φείδοντάς τους μήνες δοκιμών και σφαλμάτων. Τα νέα υλικά δεν είναι το μόνο πεδίο όπου η ML μπορεί να βοηθήσει την έρευνα. Οι ερευνητές χρησιμοποιούν επίσης νευρωνικά δίκτυα για να λύσουν πιο σημαντικές τεχνολογικές και θεωρητικές ανησυχίες. Για παράδειγμα, ένας φυσικός στο Ινστιτούτο Θεωρητικής Φυσικής της Ζυρίχης, ο Renato Renner, ελπίζει να αναπτύξει μια συνεκτική εξήγηση για το πώς λειτουργεί ο κόσμος χρησιμοποιώντας ML. 

    Επιπλέον, πιο εξελιγμένα μοντέλα παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης όπως το ChatGPT του OpenAI επιτρέπουν στους ερευνητές να δημιουργούν αυτόματα νέα δεδομένα, μοντέλα και υποθέσεις. Αυτό το κατόρθωμα επιτυγχάνεται μέσω τεχνικών όπως τα γενετικά αντίθετα δίκτυα (GAN), οι αυτοκωδικοποιητές παραλλαγών (VAE) και τα μοντέλα γλώσσας που βασίζονται σε μετασχηματιστές (όπως το Generative Pre-trained Transformer-3 ή το GPT-3). Αυτά τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία συνθετικών συνόλων δεδομένων, το σχεδιασμό και τη βελτιστοποίηση νέων αρχιτεκτονικών ML και την ανάπτυξη νέων επιστημονικών υποθέσεων εντοπίζοντας μοτίβα και σχέσεις σε δεδομένα που ήταν προηγουμένως άγνωστα.

    Αποδιοργανωτικός αντίκτυπος

    Οι επιστήμονες μπορούν να χρησιμοποιούν ολοένα και περισσότερο τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη για να βοηθήσουν στην έρευνα. Με την ικανότητα ανάλυσης προτύπων και πρόβλεψης αποτελεσμάτων με βάση αυτή τη γνώση, αυτά τα μοντέλα θα μπορούσαν να επιλύσουν περίπλοκες θεωρίες της επιστήμης που έχουν παραμείνει άλυτες από την ανθρωπότητα. Αυτό όχι μόνο θα εξοικονομήσει χρόνο και χρήμα, αλλά θα βοηθήσει επίσης την ανθρώπινη κατανόηση της επιστήμης να επεκταθεί πολύ πέρα ​​από τα σημερινά της όρια. 

    Μια επιχείρηση έρευνας και ανάπτυξης (Ε&Α) πιθανότατα θα βρει ευκολότερο να συγκεντρώσει την κατάλληλη χρηματοδότηση, επειδή η ML μπορεί να επεξεργαστεί τα δεδομένα πιο γρήγορα. Ως αποτέλεσμα, οι επιστήμονες θα αναζητήσουν περισσότερη βοήθεια προσλαμβάνοντας νέους υπαλλήλους ή συνεργαζόμενοι με γνωστές επιχειρήσεις και εταιρείες για να παράγουν καλύτερα αποτελέσματα. Ο συνολικός αντίκτυπος αυτού του ενδιαφέροντος θα είναι θετικός, όχι μόνο για τις επιστημονικές εξελίξεις αλλά και για τους επαγγελματίες των επιστημονικών πεδίων. 

    Ωστόσο, ένα πιθανό εμπόδιο είναι ότι οι λύσεις από αυτά τα προσαρμοστικά μοντέλα είναι συχνά δύσκολο να κατανοήσουν οι άνθρωποι, ειδικά τη συλλογιστική. Λόγω του ότι τα μηχανήματα δίνουν μόνο απαντήσεις και δεν εξηγούν τον λόγο πίσω από τη λύση, οι επιστήμονες μπορεί να παραμένουν αβέβαιοι για τη διαδικασία και το συμπέρασμα. Αυτή η ασάφεια αποδυναμώνει την εμπιστοσύνη στα αποτελέσματα και μειώνει τον αριθμό των νευρωνικών δικτύων που μπορούν να βοηθήσουν στην ανάλυση. Ως εκ τούτου, θα είναι απαραίτητο για τους ερευνητές να αναπτύξουν ένα μοντέλο που να μπορεί να εξηγηθεί.

    Επιπτώσεις της επιστημονικής έρευνας AI

    Οι ευρύτερες επιπτώσεις της επιστημονικής έρευνας AI μπορεί να περιλαμβάνουν:

    • Αλλαγές στα πρότυπα συγγραφής για ερευνητικές εργασίες, συμπεριλαμβανομένης της χορήγησης πίστωσης πνευματικής ιδιοκτησίας στην τεχνητή νοημοσύνη. Ομοίως, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μια μέρα απονέμονται ως πιθανοί αποδέκτες του βραβείου Νόμπελ, γεγονός που μπορεί να προκαλέσει έντονες συζητήσεις σχετικά με το εάν αυτοί οι αλγόριθμοι θα πρέπει να αναγνωριστούν ως εφευρέτες.
    • Η έρευνα που δημιουργείται από την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να οδηγήσει σε νέες μορφές ευθύνης και περαιτέρω νομικά και ηθικά ερωτήματα που σχετίζονται με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης και αυτόνομων συστημάτων σε επιστημονικές ανακαλύψεις.
    • Επιστήμονες που εργάζονται με διάφορα εργαλεία παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης για την ταχεία παρακολούθηση των ιατρικών εξελίξεων και δοκιμών.
    • Αύξηση της χρήσης ενέργειας που προκαλείται από την υψηλή υπολογιστική ισχύ που απαιτείται για την εκτέλεση αυτών των περίτεχνων αλγορίθμων.
    • Μελλοντικοί επιστήμονες εκπαιδεύονται να χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη και άλλα εργαλεία ML στις ροές εργασίας τους.
    • Οι κυβερνήσεις δημιουργούν παγκόσμια πρότυπα σχετικά με τους περιορισμούς και τις απαιτήσεις της διεξαγωγής επιστημονικών πειραμάτων που δημιουργούνται από την τεχνητή νοημοσύνη.

    Ερωτήσεις προς εξέταση

    • Εάν είστε επιστήμονας, πώς σχεδιάζει το ίδρυμα ή το εργαστήριό σας να ενσωματώσει έρευνα με τη βοήθεια τεχνητής νοημοσύνης;
    • Πώς πιστεύετε ότι η έρευνα που δημιουργείται από την τεχνητή νοημοσύνη θα επηρεάσει την αγορά εργασίας για επιστήμονες και ερευνητές;

    Αναφορές Insight

    Οι ακόλουθοι δημοφιλείς και θεσμικοί σύνδεσμοι αναφέρθηκαν για αυτήν τη γνώση: