מחקר מדעי בינה מלאכותית: המטרה האמיתית של למידת מכונה

אשראי תמונה:
אשראי תמונה
iStock

מחקר מדעי בינה מלאכותית: המטרה האמיתית של למידת מכונה

מחקר מדעי בינה מלאכותית: המטרה האמיתית של למידת מכונה

טקסט כותרות משנה
חוקרים בודקים את היכולת של בינה מלאכותית להעריך כמויות אדירות של נתונים שיכולות להוביל לתגליות פורצות דרך.
    • מְחַבֵּר:
    • שם היוצר
      Quantumrun Foresight
    • מאי 11, 2023

    פיתוח השערות נחשב באופן מסורתי לפעילות אנושית בלבד, מכיוון שהיא דורשת יצירתיות, אינטואיציה וחשיבה ביקורתית. עם זאת, עם ההתקדמות הטכנולוגית, מדענים פונים יותר ויותר ללמידת מכונה (ML) כדי ליצור תגליות חדשות. אלגוריתמים יכולים לנתח כמויות גדולות של נתונים במהירות ולזהות דפוסים שבני אדם אולי לא יוכלו לראות.

    הקשר

    במקום להסתמך על דעות קדומות אנושיות, חוקרים בנו אלגוריתמי ML של רשת עצבית עם עיצוב בהשראת המוח האנושי, והציעו השערות חדשות המבוססות על דפוסי נתונים. כתוצאה מכך, אזורים רבים עשויים לפנות בקרוב ל-ML כדי להאיץ את הגילוי המדעי ולהפחית את ההטיות האנושיות. במקרה של חומרי סוללה שלא נחקרו, מדענים הסתמכו באופן מסורתי על טכניקות חיפוש של מסד נתונים, מודלים והחוש הכימי שלהם כדי לזהות מולקולות ברות קיימא. צוות מאוניברסיטת ליברפול שבסיסה בבריטניה העסיק ML כדי לפשט את התהליך היצירתי. 

    ראשית, החוקרים יצרו רשת עצבית שנתנה עדיפות לשילובים כימיים על סמך הסבירות שלהם לייצר חומר חדש בעל ערך. לאחר מכן השתמשו המדענים בדירוגים אלה כדי להנחות את מחקרי המעבדה שלהם. כתוצאה מכך, הם מצאו ארבע אפשרויות בר-קיימא של חומרי סוללה מבלי לבדוק את כל מה שברשימה שלהם, וחסכו מהם חודשים של ניסוי וטעייה. חומרים חדשים אינם התחום היחיד שבו ML עשויה לסייע במחקר. חוקרים משתמשים גם ברשתות עצביות כדי לפתור בעיות טכנולוגיות ותיאורטיות משמעותיות יותר. לדוגמה, פיזיקאי במכון לפיזיקה תיאורטית של ציריך, רנאטו רנר, מקווה לפתח הסבר מגובש כיצד פועל העולם באמצעות ML. 

    בנוסף, מודלים מתוחכמים יותר של בינה מלאכותית כמו ChatGPT של OpenAI מאפשרים לחוקרים ליצור באופן אוטומטי נתונים, מודלים והשערות חדשים. הישג זה מושג באמצעות טכניקות כמו רשתות יריבות (GANs), מקודדים אוטומטיים וריאציות (VAEs) ומודלים של שפה מבוססי שנאים (כגון Generative Pre-trained Transformer-3 או GPT-3). ניתן להשתמש במודלים אלה של AI ליצירת מערכי נתונים סינתטיים, עיצוב ואופטימיזציה של ארכיטקטורות ML חדשות, ולפתח השערות מדעיות חדשות על ידי זיהוי דפוסים ויחסים בנתונים שלא היו ידועים בעבר.

    השפעה משבשת

    מדענים עשויים להשתמש יותר ויותר בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי לסייע במחקר. עם היכולת לנתח דפוסים ולחזות תוצאות על סמך ידע זה, מודלים אלה עשויים לפתור תיאוריות מורכבות של מדע שנותרו בלתי פתורות על ידי המין האנושי. זה לא רק יחסוך זמן וכסף, אלא גם יעזור להבנה האנושית של המדע להתרחב הרבה מעבר לגבולות הנוכחיים שלו. 

    למיזם מחקר ופיתוח (מו"פ) יהיה כנראה קל יותר לאסוף מימון מתאים מכיוון ש-ML יכול לעבד נתונים מהר יותר. כתוצאה מכך, מדענים יחפשו יותר סיוע על ידי העסקת עובדים חדשים או שיתוף פעולה עם עסקים וחברות ידועות כדי להפיק תוצאות טובות יותר. ההשפעה הכוללת של עניין זה תהיה חיובית, לא רק עבור התקדמות מדעית אלא גם עבור אנשי מקצוע בתחומים המדעיים. 

    עם זאת, מחסום פוטנציאלי הוא שפתרונות ממודלים אדפטיביים אלה מאתגרים לעתים קרובות לבני אדם לתפוס, במיוחד ההיגיון הכרוך בכך. בגלל שהמכונות רק נותנות תשובות ואינן מסבירות את הסיבה מאחורי הפתרון, מדענים עשויים להישאר לא בטוחים לגבי התהליך והמסקנה. ערפול זה מחליש את האמון בתוצאות ומפחית את מספר הרשתות העצביות שיכולות לסייע בניתוח. לכן, יהיה צורך לחוקרים לפתח מודל שיכול להסביר את עצמו.

    השלכות של מחקר מדעי בינה מלאכותית

    השלכות רחבות יותר של מחקר מדעי בינה מלאכותית עשויות לכלול:

    • שינויים בסטנדרטים של מחברים עבור עבודות מחקר, כולל מתן קרדיט קניין רוחני לבינה מלאכותית. באופן דומה, מערכות בינה מלאכותית יוענקו יום אחד כמקבלי פרס נובל פוטנציאליים, מה שיכול לגרום לוויכוחים אינטנסיביים בשאלה האם יש להכיר באלגוריתמים הללו כממציאים.
    • מחקר שנוצר על ידי AI עשוי להוביל לצורות חדשות של אחריות ולשאלות משפטיות ואתיות נוספות הקשורות לשימוש ב-AI ומערכות אוטונומיות בתגליות מדעיות.
    • מדענים עובדים עם כלים שונים של AI גנרטיביים כדי לעקוב אחר פיתוחים ובדיקות רפואיות.
    • הגדלת צריכת האנרגיה הנגרמת מכוח המחשוב הגבוה הדרוש להפעלת האלגוריתמים המשוכללים הללו.
    • מדענים עתידיים עוברים הכשרה לשימוש ב-AI וכלי ML אחרים בתהליכי העבודה שלהם.
    • ממשלות יוצרות סטנדרטים גלובליים על המגבלות והדרישות של ביצוע ניסויים מדעיים שנוצרו בינה מלאכותית.

    שאלות שכדאי לקחת בחשבון

    • אם אתה מדען, איך המוסד או המעבדה שלך מתכננים לשלב מחקר בסיוע בינה מלאכותית?
    • כיצד לדעתך מחקר שנוצר על ידי בינה מלאכותית ישפיע על שוק העבודה עבור מדענים וחוקרים?

    הפניות לתובנות

    הקישורים הפופולריים והמוסדיים הבאים קיבלו התייחסות לתובנה זו: