Panaliti ilmiah AI: Tujuan leres mesin diajar

• Author:
• Ngaran pangarang

  Quantumrun tetempoan
• Bisa 11, 2023

Ngembangkeun hipotesis sacara tradisional dianggap ngan ukur kagiatan manusa, sabab butuh kréatipitas, intuisi, sareng pamikiran kritis. Nanging, ku kamajuan téknologi, para ilmuwan beuki ngalih ka machine learning (ML) pikeun ngahasilkeun pamanggihan novel. Algoritma tiasa nganalisis jumlah data anu ageung gancang sareng ngaidentipikasi pola anu teu tiasa ditingali ku manusa.

konteks

Tinimbang gumantung kana preconceptions manusa, peneliti geus diwangun jaringan neural algoritma ML kalawan desain diideuan ku otak manusa, suggesting hipotesis anyar dumasar kana pola data. Hasilna, seueur daérah anu enggal-enggal janten ML pikeun ngagancangkeun penemuan ilmiah sareng ngirangan bias manusa. Dina kasus bahan batré anu teu acan dijelajah, para ilmuwan sacara tradisional ngandelkeun téknik milarian pangkalan data, modél, sareng rasa kimiana pikeun ngaidentipikasi molekul anu tiasa dianggo. Tim ti Universitas Liverpool anu berbasis di Inggris ngagunakeun ML pikeun nyederhanakeun prosés kréatif. 

Kahiji, panalungtik nyieun jaringan saraf nu prioritized kombinasi kimiawi dumasar likelihood maranéhna pikeun ngahasilkeun bahan anyar berharga. Élmuwan teras ngagunakeun réngking ieu pikeun nungtun studi laboratorium. Hasilna, aranjeunna mendakan opat pilihan bahan batré anu séhat tanpa nguji sadayana dina daptarna, nyéépkeun sababaraha bulan percobaan sareng kasalahan. Bahan anyar sanés hiji-hijina widang dimana ML tiasa ngabantosan panalungtikan. Panaliti ogé ngagunakeun jaringan saraf pikeun ngajawab masalah téknologi sareng téoritis anu langkung signifikan. Contona, saurang fisikawan di Zurich's Institute for Theoretical Physics, Renato Renner, ngaharepkeun pikeun ngembangkeun katerangan anu padu ngeunaan kumaha dunya jalanna nganggo ML. 

Salaku tambahan, modél AI generatif anu langkung canggih sapertos OpenAI's ChatGPT ngamungkinkeun para panaliti sacara otomatis ngahasilkeun data, modél, sareng hipotesis énggal. Prestasi ieu dihontal ku téknik sapertos jaringan adversarial generatif (GAN), autoencoders variasi (VAEs), sareng modél basa dumasar trafo (sapertos Generative Pre-trained Transformer-3 atanapi GPT-3). Modél AI ieu tiasa dianggo pikeun ngahasilkeun sét data sintétik, ngararancang sareng ngaoptimalkeun arsitéktur ML énggal, sareng ngembangkeun hipotesis ilmiah énggal ku cara ngidentipikasi pola sareng hubungan dina data anu saacanna teu dipikanyaho.

Dampak ngaganggu

Élmuwan tiasa langkung seueur ngagunakeun AI generatif pikeun ngabantosan panalungtikan. Kalayan kamampuan pikeun nganalisis pola sareng ngaramalkeun hasil dumasar kana pangaweruh éta, modél-modél ieu tiasa ngabéréskeun téori-téori ilmiah anu kompleks anu tetep teu kaungkab ku umat manusa. Ieu mah ngan ukur bakal ngahemat waktos sareng artos, tapi ogé bakal ngabantosan pamahaman élmu manusa pikeun manjangkeun jauh saluareun watesna ayeuna. 

Usaha panalungtikan sareng pamekaran (R&D) sigana bakal langkung gampang pikeun ngumpulkeun dana anu pas sabab ML tiasa ngolah data langkung gancang. Hasilna, para ilmuwan bakal milarian langkung seueur bantosan ku cara nyewa karyawan énggal atanapi kolaborasi sareng usaha sareng perusahaan anu terkenal pikeun ngahasilkeun hasil anu langkung saé. Dampak sakabéh kapentingan ieu bakal positip, henteu ngan pikeun kamajuan ilmiah tapi ogé pikeun profésional dina widang ilmiah. 

Sanajan kitu, hiji roadblock poténsi nyaéta yén solusi tina model adaptif ieu remen nangtang pikeun manusa pikeun nangkep, utamana nalar aub. Kusabab mesin ngan ukur masihan jawaban sareng henteu ngajelaskeun alesan di balik solusi, para ilmuwan tiasa tetep teu pasti ngeunaan prosés sareng kacindekan. Kasamaan ieu ngaleuleuskeun kapercayaan kana hasil sareng ngirangan jumlah jaringan saraf anu tiasa ngabantosan analisa. Ku kituna, panalungtik diperlukeun pikeun ngembangkeun model anu bisa ngajelaskeun sorangan.

Implikasi panalungtikan ilmiah AI

Implikasi anu langkung ageung tina panalungtikan ilmiah AI tiasa kalebet:

• Parobihan standar pangarang pikeun makalah panalungtikan, kalebet masihan kiridit hak cipta intelektual ka AI. Nya kitu, sistem AI hiji poé bakal dileler salaku poténsi panarima Hadiah Nobel, nu bisa ngabalukarkeun debat sengit on naha algoritma ieu kudu diaku salaku inventors.
• Panalitian anu dibangkitkeun AI tiasa nyababkeun bentuk tanggung jawab énggal sareng patarosan hukum sareng étika salajengna anu aya hubunganana sareng ngagunakeun AI sareng sistem otonom dina panemuan ilmiah.
• Élmuwan damel sareng sababaraha alat AI generatif pikeun ngalacak kamajuan médis sareng tés gancang.
• Ngaronjatkeun pamakean énergi anu disababkeun ku kakuatan komputasi anu luhur anu diperyogikeun pikeun ngajalankeun algoritma anu rumit ieu.
• Élmuwan kahareup dilatih ngagunakeun AI sareng alat ML sanés dina alur kerjana.
• Pamaréntah nyiptakeun standar global ngeunaan watesan sareng syarat pikeun ngalaksanakeun ékspérimén ilmiah anu dibangkitkeun AI.

Patarosan anu kedah diperhatoskeun

• Upami anjeun élmuwan, kumaha lembaga atanapi laboratorium anjeun ngarencanakeun pikeun ngalebetkeun panalungtikan anu dibantuan AI?
• Kumaha saur anjeun panalungtikan anu dibangkitkeun AI bakal mangaruhan pasar padamelan pikeun ilmuwan sareng peneliti?