Съдържание
- AI и машинно обучение
- AI намира скрити знания
- Потенциални приложения и приложения
- Бъдещето на ИИ и изследванията
Изкуственият интелект (AI) вече може да изпълнява много от задачите, с които хората се гордеят, като например игра на шах и търговия с акции. Сега ново проучване на американската Национална лаборатория на Лоурънс Бъркли от Министерството на енергетиката разкри, че AI е способен да чете стари научни документи, за да направи откритие, което хората са пропуснали. Какво означава това за бъдещето или изследванията?
AI и машинно обучение
В Националната лаборатория на Лорънс Беркли изследователите вземат заедно 3.3 милиона резюмета от научни трудове, които първоначално са публикувани от 1922 до 2018 г. Те създадоха алгоритъм, наречен Word2vec да анализира резюметата от 1000 различни списания. Изглежда, че дори изкуственият интелект няма време да прочете пълните документи.
Word2vec оцени 500 000 думи от документите за материалите. AI използва машинно обучение, което е приложение, което му позволява да учи и да прави подобрения без конкретно програмиране, да превръща думите в числа и да намира връзки между тях.
AI намира скрити знания
Изследователите посочват, че AI не е имал „обучение по материалознание“, но е в състояние да използва математически модели и машинно обучение, за да намери връзки между документите. Word2vec успя да разбере значението на думите, за да намери скрито знание, което хората са пропуснали.
Документите бяха за термоелектрически материали, които могат да произвеждат електричество поради разлика в температурата. Например, те могат да превърнат топлината в електричество. Силициево-германиевите сплави са пример за термоелектрични материали.
Word2vec измисли какво би направило най-добрите термоелектрически материали и направи точни прогнози за бъдещи открития, когато изследователите спряха резюметата през 2008 г. Това означава, че ИИ беше в състояние да използва предишни знания, за да предскаже какво са открили учените през следващите години. Освен това Word2vec измисли структурата на периодичната таблица, без изследователите да трябва да я програмират.
Потенциални приложения и приложения
Учените смятат, че ако този ИИ е съществувал в миналото, той би могъл да ускори изследванията по материалознание по значим начин. Досега изследователите са направили AIs списък на най-добрите термоелектрически материали, достъпни за обществеността. Те също планират да направят алгоритъма зад Word2vec публичен, така че другите да го използват и искат да създадат по-добра търсачка за резюмета.
Способността на AI да сканира публикуваната по-рано работа и да прави нови открития е мощна функция. Според изчисленията му от 1665 до 2009 г. са публикувани 50 милиона статии в списанията. Днес около 2,5 милиона статии се публикуват всяка година и има повече от 20 000 рецензирани списания.
Когато комбинирате интензивна конкуренция за публикуване на повече работа с нарастващ брой учени по целия свят, получавате експлозия от информация, която за всеки човек е почти невъзможна да анализира. Проучване на Джеймс Евънс разкрива още една тревога: Учените пренебрегват по-старите изследвания и цитират по-малко изследвания. Това създава възможността те да липсват или дублират предишна работа, без да я осъзнават.
AI може да помогне чрез комбиниране чрез по-стари изследвания за намиране на подходящи източници и по-добри цитати. Също така може да помогне за свързване между различни изследвания, които хората могат да пропуснат.
Бъдещето на ИИ и изследванията
Какво означават растежът на AI и разширяването на неговите способности за изследвания? Някои учени приветстват промените и използват новите технологии. Те смятат, че изкуственият интелект ще може да направи открития, които подобряват живота на хората.
Други се притесняват, че AI ще замести хората и ще премахне работните места. Критиците на AI са загрижени, че това ще направи хората мързеливи, защото машините ще могат да вършат повечето задачи. Каквато и страна на дебата за ИИ да е, ясно е, че няма лесни решения.