AI სამეცნიერო კვლევა: მანქანათმცოდნეობის ნამდვილი მიზანი

სურათის კრედიტი:
გამოსახულება საკრედიტო
iStock

AI სამეცნიერო კვლევა: მანქანათმცოდნეობის ნამდვილი მიზანი

AI სამეცნიერო კვლევა: მანქანათმცოდნეობის ნამდვილი მიზანი

ქვესათაური ტექსტი
მკვლევარები ამოწმებენ ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობას, შეაფასოს დიდი რაოდენობით მონაცემები, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს გარღვევა.
    • ავტორი:
    • ავტორის სახელი
      Quantumrun Foresight
    • შეიძლება 11, 2023

    ჰიპოთეზების შემუშავება ტრადიციულად განიხილება მხოლოდ ადამიანის საქმიანობად, რადგან ის მოითხოვს კრეატიულობას, ინტუიციას და კრიტიკულ აზროვნებას. თუმცა, ტექნოლოგიური მიღწევებით, მეცნიერები სულ უფრო ხშირად მიმართავენ მანქანურ სწავლებას (ML) ახალი აღმოჩენების შესაქმნელად. ალგორითმებს შეუძლიათ დიდი რაოდენობით მონაცემების სწრაფად გაანალიზება და ისეთი შაბლონების იდენტიფიცირება, რომელთა დანახვა ადამიანმა შეიძლება ვერ შეძლოს.

    კონტექსტი

    იმის ნაცვლად, რომ დამოკიდებულნი იყვნენ ადამიანის წინასწარგანწყობაზე, მკვლევარებმა შექმნეს ნერვული ქსელის ML ალგორითმები ადამიანის ტვინიდან შთაგონებული დიზაინით, რაც გვთავაზობს ახალ ჰიპოთეზებს მონაცემთა შაბლონებზე დაყრდნობით. შედეგად, ბევრმა სფერომ შეიძლება მალე მიმართოს ML-ს, რათა დააჩქაროს მეცნიერული აღმოჩენები და შეამციროს ადამიანის მიკერძოება. შეუსწავლელი ბატარეის მასალების შემთხვევაში, მეცნიერები ტრადიციულად ეყრდნობოდნენ მონაცემთა ბაზის ძიების ტექნიკას, მოდელირებას და მათ ქიმიურ მნიშვნელობას სიცოცხლისუნარიანი მოლეკულების იდენტიფიცირებისთვის. ბრიტანეთში დაფუძნებული ლივერპულის უნივერსიტეტის გუნდმა გამოიყენა ML შემოქმედებითი პროცესის გასამარტივებლად. 

    პირველ რიგში, მკვლევარებმა შექმნეს ნერვული ქსელი, რომელიც პრიორიტეტულ ქიმიურ კომბინაციებს ანიჭებდა ღირებული ახალი მასალის წარმოების ალბათობას. შემდეგ მეცნიერებმა გამოიყენეს ეს რეიტინგები თავიანთი ლაბორატორიული კვლევებისთვის. შედეგად, მათ იპოვეს ოთხი სიცოცხლისუნარიანი ბატარეის მასალის არჩევანი მათ სიაში არსებული ყველაფრის გამოცდის გარეშე, დაზოგეს მათ თვეობით საცდელი და შეცდომები. ახალი მასალები არ არის ერთადერთი სფერო, სადაც ML შეიძლება დაეხმაროს კვლევას. მკვლევარები ასევე იყენებენ ნერვულ ქსელებს უფრო მნიშვნელოვანი ტექნოლოგიური და თეორიული პრობლემების გადასაჭრელად. მაგალითად, ციურიხის თეორიული ფიზიკის ინსტიტუტის ფიზიკოსი, რენატო რენერი, იმედოვნებს, რომ შეიმუშავებს თანმიმდევრულ ახსნას, თუ როგორ მუშაობს სამყარო ML-ის გამოყენებით. 

    გარდა ამისა, უფრო დახვეწილი გენერაციული AI მოდელები, როგორიცაა OpenAI-ს ChatGPT, მკვლევარებს საშუალებას აძლევს ავტომატურად შექმნან ახალი მონაცემები, მოდელები და ჰიპოთეზები. ეს მიღწევა მიიღწევა ისეთი ტექნიკით, როგორიცაა გენერაციული საპირისპირო ქსელები (GANs), ვარიაციური ავტოენკოდერები (VAE) და ტრანსფორმატორებზე დაფუძნებული ენის მოდელები (როგორიცაა Generative Pre-trained Transformer-3 ან GPT-3). ხელოვნური ინტელექტის ამ მოდელების გამოყენება შესაძლებელია მონაცემთა სინთეტიკური ნაკრების გენერირებისთვის, ახალი ML არქიტექტურის დიზაინისა და ოპტიმიზაციისთვის და ახალი სამეცნიერო ჰიპოთეზების შესაქმნელად, ადრე უცნობი მონაცემების შაბლონებისა და ურთიერთობების იდენტიფიცირებისთვის.

    დამრღვევი გავლენა

    მეცნიერებმა შესაძლოა სულ უფრო მეტად გამოიყენონ გენერაციული AI კვლევის დასახმარებლად. შაბლონების ანალიზისა და ამ ცოდნის საფუძველზე შედეგების პროგნოზირების შესაძლებლობით, ამ მოდელებმა შეიძლება გადაჭრას მეცნიერების რთული თეორიები, რომლებიც გადაუჭრელი დარჩა კაცობრიობის მიერ. ეს არა მხოლოდ დაზოგავს დროსა და ფულს, არამედ ასევე დაეხმარება მეცნიერების ადამიანურ გაგებას მისი ამჟამინდელი საზღვრების მიღმა. 

    კვლევისა და განვითარების (R&D) საწარმოს, სავარაუდოდ, გაუადვილდება შესაბამისი დაფინანსების შეგროვება, რადგან ML-ს შეუძლია მონაცემთა უფრო სწრაფად დამუშავება. შედეგად, მეცნიერები მოიძიებენ მეტ დახმარებას ახალი თანამშრომლების დაქირავებით ან ცნობილ ბიზნესებთან და კომპანიებთან თანამშრომლობით უკეთესი შედეგების მისაღწევად. ამ ინტერესის საერთო გავლენა დადებითი იქნება არა მხოლოდ სამეცნიერო წინსვლისთვის, არამედ სამეცნიერო სფეროს პროფესიონალებისთვისაც. 

    თუმცა, პოტენციური საგზაო დაბრკოლებაა ის, რომ ამ ადაპტაციური მოდელების გადაწყვეტილებები ხშირად რთულია ადამიანების აღსაქმელად, განსაკუთრებით მსჯელობის შესახებ. იმის გამო, რომ მანქანები მხოლოდ პასუხებს აძლევენ და არ ხსნიან გამოსავლის მიზეზს, მეცნიერები შეიძლება დარჩნენ გაურკვეველი პროცესისა და დასკვნის შესახებ. ეს გაურკვევლობა ასუსტებს ნდობას შედეგების მიმართ და ამცირებს ნერვული ქსელების რაოდენობას, რომლებსაც შეუძლიათ ანალიზის გაკეთება. აქედან გამომდინარე, მკვლევარებისთვის საჭირო იქნება მოდელის შემუშავება, რომელსაც შეუძლია საკუთარი თავის ახსნა.

    AI სამეცნიერო კვლევის შედეგები

    ხელოვნური ინტელექტის სამეცნიერო კვლევის უფრო ფართო შედეგები შეიძლება მოიცავდეს:

    • ცვლილებები საავტორო სტანდარტებში კვლევით ნაშრომებზე, მათ შორის ინტელექტუალური საკუთრების კრედიტის მინიჭება AI-სთვის. ანალოგიურად, ხელოვნური ინტელექტის სისტემები ერთ მშვენიერ დღეს მიენიჭებათ ნობელის პრემიის პოტენციურ მიმღებებს, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს ინტენსიური დებატები იმის თაობაზე, რომ ეს ალგორითმები უნდა იყოს აღიარებული როგორც გამომგონებლები.
    • ხელოვნური ინტელექტის გამომუშავებულმა კვლევამ შეიძლება გამოიწვიოს პასუხისმგებლობის ახალი ფორმები და შემდგომი სამართლებრივი და ეთიკური კითხვები, რომლებიც დაკავშირებულია AI და ავტონომიური სისტემების გამოყენებასთან სამეცნიერო აღმოჩენებში.
    • მეცნიერები მუშაობენ სხვადასხვა გენერაციული AI ინსტრუმენტებით, რათა დააჩქარონ სამედიცინო განვითარება და ტესტირება.
    • ენერგიის მოხმარების გაზრდა, რომელიც გამოწვეულია ამ დახვეწილი ალგორითმების გასაშვებად საჭირო მაღალი გამოთვლითი სიმძლავრით.
    • მომავალი მეცნიერები გადიან ტრენინგს, რათა გამოიყენონ AI და სხვა ML ინსტრუმენტები თავიანთ სამუშაო პროცესებში.
    • მთავრობები ქმნიან გლობალურ სტანდარტებს ხელოვნური ინტელექტის გენერირებული სამეცნიერო ექსპერიმენტების ჩატარების შეზღუდვებისა და მოთხოვნების შესახებ.

    კითხვები გასათვალისწინებელია

    • თუ მეცნიერი ხართ, როგორ გეგმავს თქვენი დაწესებულება ან ლაბორატორია ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით კვლევების ჩართვას?
    • როგორ ფიქრობთ, როგორ იმოქმედებს ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კვლევა მეცნიერებისა და მკვლევარების სამუშაო ბაზარზე?

    Insight ცნობები

    შემდეგი პოპულარული და ინსტიტუციური ბმულები იყო მითითებული ამ ინფორმაციისათვის: