د AI ساینسي څیړنه: د ماشین زده کړې اصلي هدف

• لیکونکی:
• د لیکوال نوم

  Quantumrun وړاندوینه
• ښايي 11، 2023

د فرضیې رامینځته کول په دودیز ډول یوازینی انساني فعالیت ګڼل کیږي، ځکه چې دا خلاقیت، الهام، او انتقادي فکر ته اړتیا لري. په هرصورت، د ټیکنالوژیکي پرمختګونو سره، ساینس پوهان په زیاتیدونکي توګه د ماشین زده کړې (ML) ته مخه کوي ترڅو نوي کشفونه رامینځته کړي. الګوریتم کولی شي د ډیټا لوی مقدار په چټکۍ سره تحلیل کړي او داسې نمونې وپیژني چې انسانان یې نشي لیدلی.

مقالې

د دې پرځای چې د انسان مخکیني مفکورې پورې اړه ولري ، څیړونکو د عصبي شبکې ML الګوریتمونه د ډیزاین سره رامینځته کړي چې د انسان دماغ لخوا الهام شوي ، د ډیټا نمونو پراساس نوي فرضیې وړاندیز کوي. د پایلې په توګه، ډیری سیمې ممکن ژر تر ژره ML ته وګرځي ترڅو ساینسي موندنې ګړندۍ کړي او د انسان تعصب کم کړي. د بیټرۍ د غیر کشف شوي موادو په حالت کې، ساینس پوهانو په دودیز ډول د ډیټابیس لټون تخنیکونو، ماډلینګ، او د دوی کیمیاوي احساس باندې تکیه کړې ترڅو د وړ مالیکولونو پیژندلو لپاره. د انګلستان میشته لیورپول پوهنتون څخه یوې ډلې د تخلیقي پروسې ساده کولو لپاره ML ګومارلی. 

لومړی، څیړونکو یو عصبي شبکه جوړه کړه چې د کیمیاوي ترکیبونو لومړیتوب یې د ارزښتناکه نوي موادو تولید احتمال پراساس دی. بیا ساینس پوهانو دا درجه بندي د خپلو لابراتوار مطالعاتو لارښود کولو لپاره کارولې. د پایلې په توګه، دوی د دوی په لیست کې د هرڅه ازموینې پرته د بیټرۍ څلور وړ انتخابونه وموندل، چې دوی یې د میاشتو محاکمې او تېروتنې څخه ساتي. نوي مواد یوازینی ساحه نه ده چیرې چې ML کیدای شي د څیړنې سره مرسته وکړي. څیړونکي نور د پام وړ ټیکنالوژیکي او نظري اندیښنو حل کولو لپاره عصبي شبکې هم کاروي. د مثال په توګه، د نظري فزیک لپاره د زیورخ په انسټیټیوټ کې فزیک پوه، ریناټو رینر، هیله لري چې د ML په کارولو سره نړۍ څنګه کار کوي یو همغږي توضیحات رامینځته کړي. 

سربیره پردې، ډیر پیچلي تولیدي AI ماډلونه لکه د OpenAI ChatGPT څیړونکو ته اجازه ورکوي چې په اتوماتيک ډول نوي ډیټا، ماډلونه، او فرضیې تولید کړي. دا لاسته راوړنه د تخنیکونو له لارې ترلاسه کیږي لکه د تولیدي مخالفو شبکو (GANs)، تغیراتي اتوماتیک کوډر (VAEs)، او د ټرانسفارمر پر بنسټ د ژبې ماډلونه (لکه د تولید دمخه روزل شوي ټرانسفارمر-3 یا GPT-3). دا AI ماډلونه د مصنوعي ډیټا سیټونو رامینځته کولو ، د نوي ML جوړښتونو ډیزاین او مطلوب کولو لپاره کارول کیدی شي ، او په ډیټا کې د نمونو او اړیکو په پیژندلو سره نوي ساینسي فرضیې رامینځته کړي چې دمخه نامعلوم و.

ګډوډي اغیزې

ساینس پوهان ممکن په زیاتیدونکي ډول د څیړنې سره د مرستې لپاره تولیدي AI وکاروي. د نمونو تحلیل کولو او د دې پوهې پراساس د پایلو وړاندوینې کولو وړتیا سره ، دا ماډل ممکن د ساینس پیچلي تیوري حل کړي چې د انسانیت لخوا حل شوي ندي. دا به نه یوازې وخت او پیسې خوندي کړي ، بلکه دا به د ساینس په اړه د انسان پوهه کې هم مرسته وکړي ترڅو د اوسني حدونو څخه لرې وغځوي. 

د څیړنې او پراختیا (R&D) شرکت به احتمال ولري چې د مناسبو تمویل راټولول اسانه وي ځکه چې ML کولی شي معلومات ګړندي پروسس کړي. د پایلې په توګه، ساینس پوهان به د نوي کارمندانو په ګمارلو یا د مشهورو سوداګریزو او شرکتونو سره همکاري کولو سره د لا زیاتو مرستو غوښتنه وکړي ترڅو غوره پایلې تولید کړي. د دې علاقې ټولیزه اغیزه به مثبته وي، نه یوازې د ساینسي پرمختګونو لپاره بلکې په ساینسي برخو کې د متخصصینو لپاره. 

په هرصورت، د سړک یو احتمالي خنډ دا دی چې د دې تطبیقي ماډلونو حلونه په مکرر ډول د انسانانو لپاره ستونزمن وي چې پوه شي، په ځانګړې توګه استدلال شامل دي. د ماشینونو له امله چې یوازې ځوابونه ورکوي او د حل لامل نه توضیح کوي ، ساینس پوهان ممکن د پروسې او پایلې په اړه ناڅرګند پاتې شي. دا ناڅرګندتیا په پایلو باور کمزوری کوي او د عصبي شبکو شمیر کموي چې کولی شي تحلیل کې مرسته وکړي. نو ځکه، دا به د څیړونکو لپاره اړین وي چې یو ماډل رامینځته کړي چې کولی شي خپل ځان تشریح کړي.

د AI ساینسي څیړنې اغیزې

د AI ساینسي څیړنې پراخه اغیزې ممکن پدې کې شامل وي:

• د څیړنیزو مقالو لپاره د لیکوالۍ په معیارونو کې بدلونونه، په شمول AI ته د فکري ملکیت کریډیټ ورکول. په ورته ډول، د AI سیسټمونه یوه ورځ د احتمالي نوبل جایزې ګټونکو په توګه ورکړل شي، کوم چې کولی شي په دې اړه شدید بحثونه رامینځته کړي چې ایا دا الګوریتمونه باید د اختراع کونکو په توګه ومنل شي.
• د AI لخوا رامینځته شوې څیړنه ممکن د مسؤلیت نوي ډولونو او په ساینسي کشفونو کې د AI او خودمختاره سیسټمونو کارولو پورې اړوند نور قانوني او اخلاقي پوښتنې رامینځته کړي.
• ساینس پوهان د مختلف تولیدي AI وسیلو سره کار کوي ترڅو طبي پرمختګونه او ازموینې ګړندي تعقیب کړي.
• د دې پراخو الګوریتمونو چلولو لپاره د اړتیا وړ لوړ کمپیوټري ځواک له امله رامینځته شوي انرژي کارول.
• راتلونکي ساینس پوهان روزل شوي ترڅو د دوی کاري جریان کې AI او نور ML وسیلې وکاروي.
• حکومتونه د AI لخوا رامینځته شوي ساینسي تجربو ترسره کولو محدودیتونو او اړتیاو په اړه نړیوال معیارونه رامینځته کوي.

د غور کولو لپاره پوښتنې

• که تاسو ساینس پوه یاست، ستاسو اداره یا لابراتوار څنګه پلان لري چې د AI په مرسته شوي څیړنې پکې شاملې کړي؟
• تاسو څنګه فکر کوئ چې د AI لخوا رامینځته شوې څیړنه به د ساینس پوهانو او څیړونکو لپاره د کار بازار اغیزه وکړي؟