Η τεχνητή νοημοσύνη επιταχύνει την επιστημονική ανακάλυψη: Ο επιστήμονας που δεν κοιμάται ποτέ

• Συγγραφέας:
• όνομα συγγραφέα

  Quantumrun Foresight
• Δεκέμβριος 12, 2023

Περίληψη Insight

Το AI, ειδικά πλατφόρμες όπως το ChatGPT, επιταχύνει σημαντικά την επιστημονική ανακάλυψη αυτοματοποιώντας την ανάλυση δεδομένων και τη δημιουργία υποθέσεων. Η ικανότητά του να επεξεργάζεται τεράστιες ποσότητες επιστημονικών δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας για την πρόοδο πεδίων όπως η χημεία και η επιστήμη των υλικών. Η τεχνητή νοημοσύνη έπαιξε καθοριστικό ρόλο στην ανάπτυξη του εμβολίου για τον COVID-19, αποδεικνύοντας την ικανότητά του για γρήγορη, συνεργατική έρευνα. Οι επενδύσεις σε υπερυπολογιστές «exascale», όπως το έργο Frontier του Υπουργείου Ενέργειας των ΗΠΑ, υπογραμμίζουν τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης να οδηγήσει σε επιστημονικές ανακαλύψεις στον τομέα της υγείας και της ενέργειας. Αυτή η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στην έρευνα προωθεί τη διεπιστημονική συνεργασία και την ταχεία δοκιμή υποθέσεων, αν και εγείρει επίσης ερωτήματα σχετικά με τις ηθικές και πνευματικές επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης ως συν-ερευνητή.

Το AI επιταχύνει το πλαίσιο επιστημονικής ανακάλυψης

Η επιστήμη, από μόνη της, είναι μια δημιουργική διαδικασία. Οι ερευνητές πρέπει συνεχώς να διευρύνουν το μυαλό και τις προοπτικές τους για να δημιουργήσουν νέα φάρμακα, χημικές εφαρμογές και καινοτομίες στον κλάδο γενικότερα. Ωστόσο, ο ανθρώπινος εγκέφαλος έχει τα όριά του. Εξάλλου, υπάρχουν περισσότερες πιθανές μοριακές μορφές από ό,τι υπάρχουν άτομα στο σύμπαν. Κανένα άτομο δεν μπορεί να τα εξετάσει όλα. Αυτή η ανάγκη να εξερευνήσουν και να δοκιμάσουν την άπειρη ποικιλομορφία των πιθανών επιστημονικών πειραμάτων έχει ωθήσει τους επιστήμονες να υιοθετούν συνεχώς νέα εργαλεία για να επεκτείνουν τις ερευνητικές τους ικανότητες - το πιο πρόσφατο εργαλείο είναι η τεχνητή νοημοσύνη.
 
Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην επιστημονική ανακάλυψη καθοδηγείται (2023) από βαθιά νευρωνικά δίκτυα και παραγωγικά πλαίσια τεχνητής νοημοσύνης ικανά να παράγουν επιστημονική γνώση μαζικά από όλο το δημοσιευμένο υλικό για ένα συγκεκριμένο θέμα. Για παράδειγμα, οι παραγωγικές πλατφόρμες τεχνητής νοημοσύνης όπως το ChatGPT μπορούν να αναλύσουν και να συνθέσουν τεράστιες ποσότητες επιστημονικής βιβλιογραφίας, βοηθώντας τους χημικούς στην έρευνα νέων συνθετικών λιπασμάτων. Τα συστήματα AI μπορούν να περιηγηθούν σε εκτεταμένες βάσεις δεδομένων με διπλώματα ευρεσιτεχνίας, ακαδημαϊκές εργασίες και δημοσιεύσεις, διατυπώνοντας υποθέσεις και καθοδηγώντας την ερευνητική κατεύθυνση.

Ομοίως, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιήσει τα δεδομένα που αναλύει για να επινοήσει πρωτότυπες υποθέσεις για να διευρύνει την αναζήτηση νέων μοριακών σχεδίων, σε μια κλίμακα που ένας μεμονωμένος επιστήμονας θα θεωρούσε αδύνατο να ταιριάξει. Τέτοια εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης όταν συνδυάζονται με μελλοντικούς κβαντικούς υπολογιστές θα είναι ικανά να προσομοιώνουν γρήγορα νέα μόρια για να ανταποκρίνονται σε οποιαδήποτε συγκεκριμένη ανάγκη με βάση την πιο πολλά υποσχόμενη θεωρία. Στη συνέχεια, η θεωρία θα αναλυθεί χρησιμοποιώντας αυτόνομες εργαστηριακές δοκιμές, όπου ένας άλλος αλγόριθμος θα αξιολογούσε τα αποτελέσματα, θα εντοπίσει κενά ή ελαττώματα και θα εξάγει νέες πληροφορίες. Θα προέκυπταν νέα ερωτήματα, και έτσι η διαδικασία θα ξεκινούσε ξανά σε έναν ενάρετο κύκλο. Σε ένα τέτοιο σενάριο, οι επιστήμονες θα επιβλέπουν περίπλοκες επιστημονικές διαδικασίες και πρωτοβουλίες αντί για μεμονωμένα πειράματα.

Αποδιοργανωτικός αντίκτυπος

Ένα παράδειγμα του τρόπου με τον οποίο η τεχνητή νοημοσύνη έχει χρησιμοποιηθεί για την επιτάχυνση της επιστημονικής ανακάλυψης ήταν η δημιουργία του εμβολίου για τον COVID-19. Μια κοινοπραξία 87 οργανισμών, που κυμαίνονται από τον ακαδημαϊκό κόσμο έως τις εταιρείες τεχνολογίας, επέτρεψε σε παγκόσμιους ερευνητές να έχουν πρόσβαση σε υπερυπολογιστές (συσκευές με υπολογιστικές δυνατότητες υψηλής ταχύτητας που μπορούν να εκτελούν αλγόριθμους ML) για να χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη για να εξετάσουν υπάρχοντα δεδομένα και μελέτες. Το αποτέλεσμα είναι μια δωρεάν ανταλλαγή ιδεών και αποτελέσματα πειραμάτων, πλήρης πρόσβαση στην προηγμένη τεχνολογία και ταχύτερη και ακριβέστερη συνεργασία. Επιπλέον, οι ομοσπονδιακοί φορείς συνειδητοποιούν τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης να αναπτύξει γρήγορα νέες τεχνολογίες. Για παράδειγμα, το Υπουργείο Ενέργειας των ΗΠΑ (DOE) ζήτησε από το Κογκρέσο προϋπολογισμό έως και 4 δισεκατομμυρίων δολαρίων για 10 χρόνια για να επενδύσει σε τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης για να ενισχύσει τις επιστημονικές ανακαλύψεις. Αυτές οι επενδύσεις περιλαμβάνουν υπερυπολογιστές «εξακλίμακας» (με δυνατότητα εκτέλεσης μεγάλου όγκου υπολογισμών).

Τον Μάιο του 2022, η DOE ανέθεσε στην τεχνολογική εταιρεία Hewlett Packard (HP) τη δημιουργία του ταχύτερου υπερυπολογιστή exascale, του Frontier. Ο υπερυπολογιστής αναμένεται να επιλύει υπολογισμούς ML έως και 10 φορές πιο γρήγορα από τους σημερινούς υπερυπολογιστές και να βρίσκει λύσεις σε προβλήματα που είναι 8 φορές πιο περίπλοκα. Ο οργανισμός θέλει να επικεντρωθεί σε ανακαλύψεις στη διάγνωση του καρκίνου και των ασθενειών, στις ανανεώσιμες πηγές ενέργειας και στα αειφόρα υλικά. 

Το DOE έχει χρηματοδοτήσει πολλά επιστημονικά ερευνητικά έργα, συμπεριλαμβανομένων των σπαστών ατόμων και της αλληλουχίας γονιδιώματος, κάτι που είχε ως αποτέλεσμα ο οργανισμός να διαχειρίζεται τεράστιες βάσεις δεδομένων. Ο οργανισμός ελπίζει ότι αυτά τα δεδομένα θα μπορούσαν μια μέρα να οδηγήσουν σε ανακαλύψεις που μπορούν να προωθήσουν την παραγωγή ενέργειας και την υγειονομική περίθαλψη, μεταξύ άλλων. Από την εξαγωγή νέων φυσικών νόμων έως καινοτόμες χημικές ενώσεις, το AI/ML αναμένεται να κάνει τη βασική δουλειά που θα άρει τις ασάφειες και θα αυξήσει τις πιθανότητες επιτυχίας στην επιστημονική έρευνα.

Συνέπειες της τεχνητής νοημοσύνης που επιταχύνει την επιστημονική ανακάλυψη

Οι ευρύτερες συνέπειες της επιτάχυνσης της επιστημονικής ανακάλυψης της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να περιλαμβάνουν: 

• Διευκόλυνση της ταχείας ενσωμάτωσης της γνώσης σε διαφορετικούς επιστημονικούς κλάδους, προωθώντας καινοτόμες λύσεις σε πολύπλοκα προβλήματα. Αυτό το όφελος θα ενθαρρύνει τη διεπιστημονική συνεργασία, συνδυάζοντας γνώσεις από τομείς όπως η βιολογία, η φυσική και η επιστήμη των υπολογιστών.
• Το AI χρησιμοποιείται ως βοηθός εργαστηρίου για όλες τις χρήσεις, αναλύοντας τεράστια σύνολα δεδομένων πολύ πιο γρήγορα από τους ανθρώπους, οδηγώντας σε ταχύτερη δημιουργία υποθέσεων και επικύρωση. Η αυτοματοποίηση των εργασιών ρουτίνας της έρευνας θα ελευθερώσει τους επιστήμονες να επικεντρωθούν σε πολύπλοκα προβλήματα και στην ανάλυση δοκιμών και αποτελεσμάτων πειραμάτων.
• Ερευνητές που επενδύουν στο να δώσουν δημιουργικότητα στην τεχνητή νοημοσύνη για να αναπτύξουν τις δικές τους ερωτήσεις και λύσεις σε επιστημονικές έρευνες σε διάφορους τομείς σπουδών.
• Η επιτάχυνση της εξερεύνησης του διαστήματος ως AI θα βοηθήσει στην επεξεργασία αστρονομικών δεδομένων, στον εντοπισμό ουράνιων αντικειμένων και στον σχεδιασμό αποστολών.
• Ορισμένοι επιστήμονες επιμένουν ότι ο συνάδελφός τους ή ο συν-ερευνητής τους στην τεχνητή νοημοσύνη πρέπει να λάβει πνευματικά δικαιώματα και τίτλους δημοσίευσης.
• Περισσότεροι ομοσπονδιακοί φορείς που επενδύουν σε υπερυπολογιστές, δίνοντας τη δυνατότητα όλο και πιο προηγμένων ερευνητικών ευκαιριών για επιστημονικά εργαστήρια πανεπιστημίων, δημόσιων φορέων και ιδιωτικού τομέα.
• Ταχύτερη ανάπτυξη φαρμάκων και ανακαλύψεις στην επιστήμη των υλικών, τη χημεία και τη φυσική, που μπορούν να οδηγήσουν σε μια άπειρη ποικιλία μελλοντικών καινοτομιών.

Ερωτήσεις για σχολιασμό

• Εάν είστε επιστήμονας ή ερευνητής, πώς χρησιμοποιεί ο οργανισμός σας την τεχνητή νοημοσύνη στην έρευνα;
• Ποιοι είναι οι πιθανοί κίνδυνοι από την ύπαρξη AI ως συν-ερευνητές;