การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ของ AI: จุดประสงค์ที่แท้จริงของการเรียนรู้ของเครื่อง

• เขียนโดย:
• ชื่อผู้เขียน

  มองการณ์ไกลควอนตัมรัน
• May 11, 2023

การพัฒนาสมมติฐานแต่เดิมนั้นถือเป็นกิจกรรมของมนุษย์เพียงอย่างเดียว เนื่องจากต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ สัญชาตญาณ และการคิดเชิงวิพากษ์ อย่างไรก็ตาม ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี นักวิทยาศาสตร์หันมาใช้แมชชีนเลิร์นนิง (ML) มากขึ้นเพื่อสร้างการค้นพบใหม่ๆ อัลกอริทึมสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วและระบุรูปแบบที่มนุษย์อาจมองไม่เห็น

บริบท

แทนที่จะขึ้นอยู่กับอคติของมนุษย์ นักวิจัยได้สร้างอัลกอริธึม ML เครือข่ายประสาทด้วยการออกแบบที่ได้รับแรงบันดาลใจจากสมองของมนุษย์ โดยเสนอสมมติฐานใหม่ตามรูปแบบข้อมูล ด้วยเหตุนี้ หลายๆ พื้นที่อาจหันไปใช้ ML เพื่อเร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์และลดอคติของมนุษย์ ในกรณีของวัสดุแบตเตอรี่ที่ยังไม่ได้สำรวจ นักวิทยาศาสตร์มักอาศัยเทคนิคการค้นหาฐานข้อมูล การสร้างแบบจำลอง และความรู้สึกทางเคมีเพื่อระบุโมเลกุลที่มีชีวิต ทีมงานจาก University of Liverpool ในสหราชอาณาจักรใช้ ML เพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการสร้างสรรค์ 

ขั้นแรก นักวิจัยได้สร้างโครงข่ายประสาทเทียมที่จัดลำดับความสำคัญของการผสมสารเคมีตามความเป็นไปได้ในการผลิตวัสดุใหม่ที่มีคุณค่า จากนั้นนักวิทยาศาสตร์ใช้การจัดอันดับเหล่านี้เพื่อเป็นแนวทางในการศึกษาในห้องปฏิบัติการ เป็นผลให้พวกเขาพบตัวเลือกวัสดุแบตเตอรี่ที่ใช้งานได้สี่ตัวเลือกโดยไม่ต้องทดสอบทุกอย่างในรายการ ทำให้พวกเขาไม่ต้องลองผิดลองถูกหลายเดือน สื่อใหม่ไม่ใช่สาขาเดียวที่ ML อาจช่วยการวิจัยได้ นักวิจัยยังใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อแก้ปัญหาทางเทคโนโลยีและทางทฤษฎีที่สำคัญกว่า ตัวอย่างเช่น นักฟิสิกส์ที่ Zurich's Institute for Theoretical Physics, Renato Renner หวังที่จะพัฒนาคำอธิบายที่สอดคล้องกันว่าโลกทำงานอย่างไรโดยใช้ ML 

นอกจากนี้ แบบจำลอง AI เชิงกำเนิดที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น ChatGPT ของ OpenAI ช่วยให้นักวิจัยสร้างข้อมูล แบบจำลอง และสมมติฐานใหม่ได้โดยอัตโนมัติ ความสำเร็จนี้เกิดขึ้นได้จากเทคนิคต่างๆ เช่น generative adversarial network (GANs), Variational autoencoders (VAEs) และโมเดลภาษาที่ใช้ Transformer (เช่น Generative Pre-trained Transformer-3 หรือ GPT-3) โมเดล AI เหล่านี้สามารถใช้เพื่อสร้างชุดข้อมูลสังเคราะห์ ออกแบบและเพิ่มประสิทธิภาพสถาปัตยกรรม ML ใหม่ และพัฒนาสมมติฐานทางวิทยาศาสตร์ใหม่โดยการระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูลที่ไม่รู้จักมาก่อน

ผลกระทบก่อกวน

นักวิทยาศาสตร์อาจใช้ AI กำเนิดเพื่อช่วยในการวิจัยมากขึ้นเรื่อยๆ ด้วยความสามารถในการวิเคราะห์รูปแบบและทำนายผลลัพธ์ตามความรู้นั้น แบบจำลองเหล่านี้อาจแก้ปัญหาทฤษฎีวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อนที่มนุษยชาติยังคงไขไม่ได้ สิ่งนี้ไม่เพียงจะช่วยประหยัดเวลาและเงินเท่านั้น แต่ยังช่วยให้มนุษย์เข้าใจวิทยาศาสตร์ได้ขยายออกไปไกลกว่าขอบเขตปัจจุบัน 

กิจการวิจัยและพัฒนา (R&D) มีแนวโน้มที่จะรวบรวมเงินทุนที่เหมาะสมได้ง่ายกว่า เนื่องจาก ML สามารถประมวลผลข้อมูลได้เร็วกว่า เป็นผลให้นักวิทยาศาสตร์จะขอความช่วยเหลือมากขึ้นโดยการจ้างพนักงานใหม่หรือร่วมมือกับธุรกิจและบริษัทที่มีชื่อเสียงเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น ผลกระทบโดยรวมของความสนใจนี้จะเป็นไปในเชิงบวก ไม่เพียงแต่สำหรับความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงมืออาชีพในสาขาวิทยาศาสตร์ด้วย 

อย่างไรก็ตาม สิ่งกีดขวางที่อาจเป็นไปได้คือวิธีแก้ปัญหาจากแบบจำลองที่ปรับเปลี่ยนได้เหล่านี้มักจะท้าทายสำหรับมนุษย์ที่จะเข้าใจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเหตุผลที่เกี่ยวข้อง เนื่องจากเครื่องนี้เพียงแต่ให้คำตอบและไม่ได้อธิบายเหตุผลเบื้องหลังการแก้ปัญหา นักวิทยาศาสตร์จึงอาจไม่แน่ใจเกี่ยวกับกระบวนการและข้อสรุป ความคลุมเครือนี้ทำให้ความเชื่อมั่นในผลลัพธ์อ่อนแอลง และลดจำนวนโครงข่ายประสาทเทียมที่สามารถช่วยในการวิเคราะห์ได้ ดังนั้นนักวิจัยจึงจำเป็นต้องพัฒนาแบบจำลองที่สามารถอธิบายตัวเองได้

นัยของการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ของ AI

ผลการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ของ AI อาจรวมถึง:

• การเปลี่ยนแปลงมาตรฐานการประพันธ์บทความวิจัย รวมถึงการให้เครดิตทรัพย์สินทางปัญญาแก่ AI ในทำนองเดียวกัน วันหนึ่งระบบ AI จะได้รับรางวัลในฐานะผู้รับรางวัลโนเบล ซึ่งอาจทำให้เกิดการถกเถียงกันอย่างรุนแรงว่าอัลกอริทึมเหล่านี้ควรได้รับการยอมรับว่าเป็นผู้ประดิษฐ์หรือไม่
• การวิจัยที่สร้างโดย AI อาจนำไปสู่รูปแบบใหม่ของความรับผิดและคำถามทางกฎหมายและจริยธรรมเพิ่มเติมที่เกี่ยวข้องกับการใช้ AI และระบบอัตโนมัติในการค้นพบทางวิทยาศาสตร์
• นักวิทยาศาสตร์ทำงานร่วมกับเครื่องมือกำเนิด AI ต่างๆ เพื่อติดตามการพัฒนาและการทดสอบทางการแพทย์อย่างรวดเร็ว
• การใช้พลังงานที่เพิ่มขึ้นเกิดจากพลังการประมวลผลสูงที่จำเป็นในการเรียกใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อนเหล่านี้
• นักวิทยาศาสตร์ในอนาคตได้รับการฝึกฝนให้ใช้ AI และเครื่องมือ ML อื่นๆ ในเวิร์กโฟลว์
• รัฐบาลสร้างมาตรฐานสากลเกี่ยวกับข้อจำกัดและข้อกำหนดของการทดลองทางวิทยาศาสตร์ที่สร้างโดย AI

คำถามที่ต้องพิจารณา

• หากคุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ สถาบันหรือห้องปฏิบัติการของคุณมีแผนอย่างไรที่จะรวมการวิจัยที่มีเอไอช่วยไว้
• คุณคิดว่าการวิจัยที่สร้างโดย AI จะส่งผลกระทบต่อตลาดงานสำหรับนักวิทยาศาสตร์และนักวิจัยอย่างไร