Тадқиқоти илмии AI: Ҳадафи аслии омӯзиши мошинсозӣ

Кредити тасвирӣ:
Қарзи тасвирӣ
iStock

Тадқиқоти илмии AI: Ҳадафи аслии омӯзиши мошинсозӣ

Тадқиқоти илмии AI: Ҳадафи аслии омӯзиши мошинсозӣ

Матни зерсарлавҳа
Тадқиқотчиён қобилияти зеҳни сунъиро барои арзёбии миқдори зиёди маълумот, ки метавонанд ба кашфиётҳои пешрафта оварда расонанд, озмоиш мекунанд.
    • Муаллиф:
    • Номи муаллиф
      Пешгӯии Quantumrun
    • Мумкин аст 11, 2023

    Таҳияи гипотезаҳо ба таври анъанавӣ танҳо як фаъолияти инсонӣ ҳисобида мешуд, зеро он эҷодкорӣ, эҳсосот ва тафаккури интиқодӣ талаб мекунад. Бо вуҷуди ин, бо пешрафти технологӣ, олимон барои тавлиди кашфиётҳои нав бештар ба омӯзиши мошинсозӣ (ML) муроҷиат мекунанд. Алгоритмҳо метавонанд миқдори зиёди маълумотро зуд таҳлил кунанд ва намунаҳоеро муайян кунанд, ки одамон онҳоро дида наметавонанд.

    Мавзӯи

    Ба ҷои вобаста ба тасаввуроти инсон, муҳаққиқон алгоритмҳои шабакаи нейронии ML-ро бо тарҳе, ки аз мағзи сари инсон илҳом гирифта шудаанд, сохтаанд ва фарзияҳои навро дар асоси намунаҳои додаҳо пешниҳод мекунанд. Дар натиҷа, бисёр соҳаҳо метавонанд ба зудӣ ба ML муроҷиат кунанд, то кашфиҳоро суръат бахшанд ва ғаразҳои инсониро коҳиш диҳанд. Дар мавриди маводи батареяи омӯхтанашуда, олимон одатан ба усулҳои ҷустуҷӯи пойгоҳи додаҳо, моделсозӣ ва ҳисси кимиёвии онҳо барои муайян кардани молекулаҳои қобили ҳаёт такя мекунанд. Як гурӯҳ аз Донишгоҳи Ливерпули Бритониёи Кабир барои содда кардани раванди эҷодӣ ML-ро истифода бурд. 

    Аввалан, муҳаққиқон як шабакаи нейронеро эҷод карданд, ки ба комбинатсияҳои кимиёвӣ бар асоси эҳтимолияти тавлиди маводи нави пурарзиш афзалият медоданд. Баъдан олимон ин рейтингҳоро барои роҳнамоии таҳқиқоти лаборатории худ истифода бурданд. Дар натиҷа, онҳо бидуни озмоиши ҳама чизҳои дар рӯйхат будаи худ чор интихоби оқилонаи маводи батареяро пайдо карданд ва онҳоро моҳҳои озмоиш ва иштибоҳ сарфа карданд. Маводҳои нав ягона соҳае нестанд, ки ML метавонад ба тадқиқот кӯмак расонад. Муҳаққиқон инчунин шабакаҳои нейронро барои ҳалли масъалаҳои муҳими технологӣ ва назариявӣ истифода мебаранд. Масалан, физики Институти физикаи назариявии Сюрих, Ренато Реннер умедвор аст, ки шарҳи муттаҳидшудаи ҷаҳонро бо истифода аз ML чӣ гуна кор мекунад. 

    Илова бар ин, моделҳои мураккабтари тавлидкунандаи AI ба монанди ChatGPT OpenAI ба муҳаққиқон имкон медиҳанд, ки ба таври худкор маълумот, моделҳо ва гипотезаҳои нав тавлид кунанд. Ин комёбӣ тавассути усулҳо ба монанди шабакаҳои рақобатии тавлидӣ (GANs), кодгузорҳои вариатсионӣ (VAEs) ва моделҳои забони ба трансформатор асосёфта (ба мисли Transformer-3 ё GPT-3) ба даст оварда мешавад. Ин моделҳои AI метавонанд барои тавлиди маҷмӯаҳои додаҳои синтетикӣ, тарҳрезӣ ва оптимизатсияи меъмории нави ML ва таҳияи фарзияҳои нави илмӣ тавассути муайян кардани шаклҳо ва муносибатҳо дар додаҳое, ки қаблан номаълум буданд, истифода шаванд.

    Таъсири вайронкунанда

    Олимон метавонанд афзояндаи AI-и тавлидкунандаро барои кӯмак ба таҳқиқот истифода баранд. Бо қобилияти таҳлили намунаҳо ва пешгӯии натиҷаҳо дар асоси ин дониш, ин моделҳо метавонанд назарияҳои мураккаби илмро, ки аз ҷониби инсоният ҳалношуда мондаанд, ҳал кунанд. Ин на танҳо вақт ва маблағро сарфа мекунад, балки инчунин ба фаҳмиши инсон дар бораи илм кӯмак мекунад, ки аз ҳудуди ҳозираи он дуртар васеътар шавад. 

    Корхонаи тадқиқотӣ ва рушд (R&D) эҳтимолан ҷамъоварии маблағҳои мувофиқро осонтар хоҳад кард, зеро ML метавонад маълумотро зудтар коркард кунад. Дар натиҷа, олимон тавассути киро кардани коргарони нав ё ҳамкорӣ бо корхонаҳо ва ширкатҳои маъруф барои ба даст овардани натиҷаҳои беҳтар кӯмаки бештар меҷӯянд. Таъсири умумии ин таваҷҷӯҳ на танҳо барои пешрафтҳои илмӣ, балки барои мутахассисони соҳаҳои илмӣ низ мусбат хоҳад буд. 

    Бо вуҷуди ин, монеаи эҳтимолӣ дар он аст, ки ҳалли ин моделҳои мутобиқшавӣ аксар вақт фаҳмидани одамонро душвор мегардонад, хусусан далелҳои марбут. Аз сабаби он ки мошинҳо танҳо ҷавоб медиҳанд ва сабаби ҳалли онро шарҳ намедиҳанд, олимон метавонанд дар бораи раванд ва хулоса номуайян боқӣ монанд. Ин норавшанӣ эътимодро ба натиҷаҳо заиф мекунад ва шумораи шабакаҳои нейронро, ки метавонанд дар таҳлил кӯмак кунанд, коҳиш медиҳад. Аз ин рӯ, ба муҳаққиқон лозим меояд, ки моделеро таҳия кунанд, ки метавонад худро шарҳ диҳад.

    Натиҷаҳои тадқиқоти илмии AI

    Оқибатҳои васеътари тадқиқоти илмии AI метавонанд инҳоро дар бар гиранд:

    • Тағирот дар стандартҳои муаллифӣ барои мақолаҳои илмӣ, аз ҷумла додани кредити моликияти зеҳнӣ ба AI. Ба ҳамин монанд, системаҳои AI як рӯз ҳамчун гирандагони эҳтимолии Ҷоизаи Нобел дода мешаванд, ки ин метавонад баҳсҳои шадидро дар бораи он, ки оё ин алгоритмҳо ҳамчун ихтироъкор эътироф мешаванд, ба вуҷуд оранд.
    • Тадқиқоти аз ҷониби AI тавлидшуда метавонад ба шаклҳои нави масъулият ва саволҳои минбаъдаи ҳуқуқӣ ва ахлоқии марбут ба истифодаи AI ва системаҳои автономӣ дар кашфиётҳои илмӣ оварда расонад.
    • Олимон бо асбобҳои гуногуни тавлидкунандаи AI кор мекунанд, то пешрафтҳои тиббӣ ва санҷишро пайгирӣ кунанд.
    • Афзоиши истифодаи нерӯи барқ, ки аз қувваи баланди ҳисоббарорӣ барои иҷро кардани ин алгоритмҳои мукаммал зарур аст.
    • Олимони оянда барои истифодаи AI ва дигар абзорҳои ML дар ҷараёни кории худ омӯзонида мешаванд.
    • Ҳукуматҳо стандартҳои ҷаҳонӣ оид ба маҳдудиятҳо ва талаботи гузаронидани таҷрибаҳои илмии аз ҷониби AI тавлидшуда эҷод мекунанд.

    Саволҳо барои баррасӣ

    • Агар шумо олим бошед, муассиса ё лабораторияи шумо чӣ гуна ба нақша гирифтааст, ки тадқиқоти AI-ро ворид кунад?
    • Ба фикри шумо, тадқиқоте, ки аз ҷониби AI тавлид шудааст, ба бозори кори олимон ва муҳаққиқон чӣ гуна таъсир мерасонад?

    Истинодҳои фаҳмиш

    Барои ин фаҳмиш истинодҳои зерини маъмул ва институтсионалӣ истинод карда шуданд: