Ricerca scientifica sull'intelligenza artificiale: il vero scopo dell'apprendimento automatico

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  Preveggenza quantistica
• 11 Maggio 2023

Lo sviluppo di ipotesi è stato tradizionalmente considerato un'attività esclusivamente umana, in quanto richiede creatività, intuizione e pensiero critico. Tuttavia, con i progressi tecnologici, gli scienziati si rivolgono sempre più all'apprendimento automatico (ML) per generare nuove scoperte. Gli algoritmi possono analizzare rapidamente grandi quantità di dati e identificare modelli che gli esseri umani potrebbero non essere in grado di vedere.

Contesto

Piuttosto che dipendere dai preconcetti umani, i ricercatori hanno costruito algoritmi ML di rete neurale con un design ispirato al cervello umano, suggerendo nuove ipotesi basate su modelli di dati. Di conseguenza, molte aree potrebbero presto rivolgersi al machine learning per accelerare la scoperta scientifica e ridurre i pregiudizi umani. Nel caso di materiali per batterie inesplorati, gli scienziati si sono tradizionalmente affidati alle tecniche di ricerca nei database, alla modellazione e al loro senso chimico per identificare le molecole vitali. Un team dell'Università di Liverpool, con sede nel Regno Unito, ha utilizzato il machine learning per semplificare il processo creativo. 

In primo luogo, i ricercatori hanno creato una rete neurale che ha dato la priorità alle combinazioni chimiche in base alla loro probabilità di produrre un nuovo prezioso materiale. Gli scienziati hanno quindi utilizzato queste classifiche per guidare i loro studi di laboratorio. Di conseguenza, hanno trovato quattro valide scelte di materiale per la batteria senza testare tutto sulla loro lista, risparmiando loro mesi di prove ed errori. I nuovi materiali non sono l'unico campo in cui il ML può aiutare la ricerca. I ricercatori utilizzano anche le reti neurali per risolvere problemi tecnologici e teorici più significativi. Ad esempio, un fisico dell'Istituto di fisica teorica di Zurigo, Renato Renner, spera di sviluppare una spiegazione coerente di come funziona il mondo utilizzando ML. 

Inoltre, modelli di intelligenza artificiale generativa più sofisticati come ChatGPT di OpenAI consentono ai ricercatori di generare automaticamente nuovi dati, modelli e ipotesi. Questa impresa si ottiene attraverso tecniche come reti generative avversarie (GAN), codificatori automatici variazionali (VAE) e modelli di linguaggio basati su trasformatore (come Generative Pre-addestrato Transformer-3 o GPT-3). Questi modelli di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per generare set di dati sintetici, progettare e ottimizzare nuove architetture ML e sviluppare nuove ipotesi scientifiche identificando modelli e relazioni nei dati precedentemente sconosciuti.

Impatto dirompente

Gli scienziati possono utilizzare sempre più l'IA generativa per aiutare la ricerca. Con la capacità di analizzare i modelli e prevedere i risultati basati su tale conoscenza, questi modelli potrebbero risolvere complesse teorie della scienza che sono rimaste irrisolte dall'umanità. Questo non solo farà risparmiare tempo e denaro, ma aiuterà anche la comprensione umana della scienza ad estendersi ben oltre i suoi confini attuali. 

Un'impresa di ricerca e sviluppo (R&S) probabilmente troverà più facile raccogliere finanziamenti adeguati perché il machine learning può elaborare i dati più velocemente. Di conseguenza, gli scienziati cercheranno maggiore assistenza assumendo nuovi dipendenti o collaborando con aziende e aziende ben note per produrre risultati migliori. L'impatto complessivo di questo interesse sarà positivo, non solo per i progressi scientifici ma anche per i professionisti all'interno dei campi scientifici. 

Tuttavia, un potenziale ostacolo è che le soluzioni di questi modelli adattivi sono spesso difficili da comprendere per gli esseri umani, in particolare il ragionamento coinvolto. A causa del fatto che le macchine forniscono solo risposte e non spiegano il motivo alla base della soluzione, gli scienziati potrebbero rimanere incerti sul processo e sulla conclusione. Questa oscurità indebolisce la fiducia nei risultati e riduce il numero di reti neurali che possono aiutare con l'analisi. Pertanto, sarà necessario che i ricercatori sviluppino un modello in grado di spiegarsi da solo.

Implicazioni della ricerca scientifica sull'IA

Implicazioni più ampie della ricerca scientifica sull'IA possono includere:

• Modifiche agli standard di paternità per i documenti di ricerca, incluso il riconoscimento della proprietà intellettuale all'intelligenza artificiale. Allo stesso modo, i sistemi di intelligenza artificiale un giorno saranno premiati come potenziali destinatari del premio Nobel, il che può causare intensi dibattiti sul fatto che questi algoritmi debbano essere riconosciuti come inventori.
• La ricerca generata dall'IA può portare a nuove forme di responsabilità e ulteriori questioni legali ed etiche relative all'uso dell'IA e dei sistemi autonomi nelle scoperte scientifiche.
• Scienziati che lavorano con vari strumenti di intelligenza artificiale generativa per accelerare gli sviluppi e i test medici.
• Aumento del consumo di energia causato dall'elevata potenza di calcolo necessaria per eseguire questi elaborati algoritmi.
• I futuri scienziati vengono formati per utilizzare l'intelligenza artificiale e altri strumenti di machine learning nei loro flussi di lavoro.
• Governi che creano standard globali sui limiti e sui requisiti della conduzione di esperimenti scientifici generati dall'intelligenza artificiale.

Domande da considerare

• Se sei uno scienziato, in che modo la tua istituzione o laboratorio sta pianificando di incorporare la ricerca assistita dall'intelligenza artificiale?
• In che modo pensi che la ricerca generata dall'IA avrà un impatto sul mercato del lavoro di scienziati e ricercatori?