AI գիտական հետազոտություն. մեքենայական ուսուցման իրական նպատակը
AI գիտական հետազոտություն. մեքենայական ուսուցման իրական նպատակը
AI գիտական հետազոտություն. մեքենայական ուսուցման իրական նպատակը
- Հեղինակ:
- Թող 11, 2023
Հիպոթեզների մշակումն ավանդաբար համարվում է բացառապես մարդկային գործունեություն, քանի որ այն պահանջում է կրեատիվություն, ինտուիցիա և քննադատական մտածողություն: Այնուամենայնիվ, տեխնոլոգիական առաջընթացի հետ մեկտեղ գիտնականներն ավելի ու ավելի են դիմում մեքենայական ուսուցմանը (ML)՝ նոր հայտնագործություններ ստեղծելու համար: Ալգորիթմները կարող են արագ վերլուծել մեծ քանակությամբ տվյալներ և բացահայտել օրինաչափություններ, որոնք մարդիկ չեն կարող տեսնել:
Կոնտեքստ
Մարդկային նախապաշարմունքներից կախված լինելու փոխարեն՝ հետազոտողները կառուցել են նեյրոնային ցանցի ML ալգորիթմներ՝ ոգեշնչված մարդու ուղեղից՝ առաջարկելով նոր վարկածներ՝ հիմնված տվյալների օրինաչափությունների վրա: Արդյունքում, շատ ոլորտներ շուտով կարող են դիմել ML-ին՝ արագացնելու գիտական բացահայտումները և նվազեցնելու մարդկային կողմնակալությունը: Չուսումնասիրված մարտկոցների նյութերի դեպքում գիտնականները ավանդաբար հիմնվում են տվյալների բազայի որոնման տեխնիկայի, մոդելավորման և դրանց քիմիական իմաստի վրա՝ կենսունակ մոլեկուլները բացահայտելու համար: Մեծ Բրիտանիայում գործող Լիվերպուլի համալսարանի թիմն օգտագործել է ML՝ ստեղծագործական գործընթացը պարզեցնելու համար:
Նախ, հետազոտողները ստեղծեցին նեյրոնային ցանց, որն առաջնահերթություն էր տալիս քիմիական համակցություններին՝ հիմնվելով արժեքավոր նոր նյութի արտադրության հավանականության վրա: Այնուհետև գիտնականներն օգտագործել են այս վարկանիշները՝ առաջնորդելու իրենց լաբորատոր հետազոտությունները: Արդյունքում, նրանք գտան չորս կենսունակ մարտկոցի նյութերի ընտրություն՝ առանց իրենց ցուցակի ամեն ինչ փորձարկելու՝ խնայելով նրանց փորձությունների և սխալների ամիսներ: Նոր նյութերը միակ ոլորտը չեն, որտեղ ML-ը կարող է օգնել հետազոտությանը: Հետազոտողները նաև օգտագործում են նեյրոնային ցանցեր՝ ավելի կարևոր տեխնոլոգիական և տեսական խնդիրներ լուծելու համար: Օրինակ, Ցյուրիխի տեսական ֆիզիկայի ինստիտուտի ֆիզիկոս Ռենատո Ռենները հույս ունի համահունչ բացատրություն մշակել այն մասին, թե ինչպես է աշխարհը աշխատում ՄԼ-ի միջոցով:
Բացի այդ, ավելի բարդ գեներատիվ AI մոդելները, ինչպիսիք են OpenAI-ի ChatGPT-ը, հետազոտողներին թույլ են տալիս ավտոմատ կերպով ստեղծել նոր տվյալներ, մոդելներ և վարկածներ: Այս նվաճումը ձեռք է բերվում այնպիսի մեթոդների միջոցով, ինչպիսիք են գեներատիվ հակառակորդ ցանցերը (GANs), փոփոխական ինքնակոդավորիչներ (VAE) և տրանսֆորմատորների վրա հիմնված լեզվական մոդելներ (օրինակ՝ Generative Pre-trained Transformer-3 կամ GPT-3): Այս AI մոդելները կարող են օգտագործվել սինթետիկ տվյալների հավաքածուներ ստեղծելու, ML նոր ճարտարապետություններ նախագծելու և օպտիմալացնելու, ինչպես նաև գիտական նոր վարկածներ մշակելու համար՝ նախկինում անհայտ տվյալների օրինաչափություններն ու հարաբերությունները հայտնաբերելու միջոցով:
Խանգարող ազդեցություն
Գիտնականները կարող են գնալով ավելի շատ օգտագործել գեներատիվ արհեստական ինտելեկտը՝ հետազոտություններին օգնելու համար: Ունենալով օրինաչափություններ վերլուծելու և այդ գիտելիքների վրա հիմնված արդյունքները կանխատեսելու ունակությամբ այս մոդելները կարող են լուծել գիտության բարդ տեսություններ, որոնք մարդկության կողմից մնացել են չլուծված: Սա ոչ միայն կխնայի ժամանակն ու գումարը, այլև կօգնի գիտության մարդկային ըմբռնմանը դուրս գալ ներկայիս սահմաններից:
Հետազոտության և զարգացման (R&D) ձեռնարկությունը, հավանաբար, ավելի հեշտ կլինի համապատասխան ֆինանսավորում հավաքել, քանի որ ML-ն կարող է ավելի արագ մշակել տվյալները: Արդյունքում, գիտնականները ավելի շատ օգնություն կփնտրեն՝ նոր աշխատակիցներ ընդունելով կամ համագործակցելով հայտնի բիզնեսների և ընկերությունների հետ՝ ավելի լավ արդյունքներ ապահովելու համար: Այս հետաքրքրության ընդհանուր ազդեցությունը դրական կլինի ոչ միայն գիտական առաջընթացի, այլ նաև գիտական ոլորտի մասնագետների համար:
Այնուամենայնիվ, պոտենցիալ խոչընդոտն այն է, որ այս հարմարվողական մոդելների լուծումները մարդկանց համար հաճախ դժվար է հասկանալ, հատկապես ներգրավված պատճառաբանությունը: Քանի որ մեքենաները միայն պատասխաններ են տալիս և չեն բացատրում լուծման պատճառը, գիտնականները կարող են անորոշ մնալ գործընթացի և եզրակացության վերաբերյալ: Այս անհայտությունը թուլացնում է արդյունքների նկատմամբ վստահությունը և նվազեցնում է նեյրոնային ցանցերի թիվը, որոնք կարող են օգնել վերլուծությանը: Հետևաբար, հետազոտողների համար անհրաժեշտ կլինի մշակել մի մոդել, որը կարող է ինքն իրեն բացատրել:
AI գիտական հետազոտությունների հետևանքները
AI գիտական հետազոտությունների ավելի լայն հետևանքները կարող են ներառել.
- Հետազոտական հոդվածների հեղինակային չափորոշիչների փոփոխություններ, ներառյալ ինտելեկտուալ սեփականության վարկավորումը AI-ին: Նմանապես, AI համակարգերը մի օր կպարգևատրվեն որպես պոտենցիալ Նոբելյան մրցանակակիրներ, ինչը կարող է բուռն բանավեճեր առաջացնել այն մասին, թե արդյոք այդ ալգորիթմները պետք է ճանաչվեն որպես գյուտարարներ:
- AI-ի կողմից ստեղծված հետազոտությունը կարող է հանգեցնել պատասխանատվության նոր ձևերի և հետագա իրավական և էթիկական հարցերի՝ կապված գիտական հայտնագործություններում AI և ինքնավար համակարգերի օգտագործման հետ:
- Գիտնականները աշխատում են տարբեր գեներացնող AI գործիքներով՝ բժշկական զարգացումներին և փորձարկումներին արագ հետևելու համար:
- Այս մշակված ալգորիթմները գործարկելու համար անհրաժեշտ հաշվողական բարձր հզորության պատճառով էներգիայի սպառման ավելացում:
- Ապագա գիտնականները վերապատրաստվում են արհեստական ինտելեկտի և այլ ML գործիքների օգտագործման համար իրենց աշխատանքային գործընթացներում:
- Կառավարությունները ստեղծում են գլոբալ ստանդարտներ արհեստական ինտելեկտի կողմից ստեղծված գիտական փորձարկումների իրականացման սահմանափակումների և պահանջների վերաբերյալ:
Հարցեր, որոնք պետք է հաշվի առնել
- Եթե դուք գիտնական եք, ինչպե՞ս է ձեր հաստատությունը կամ լաբորատորիան պլանավորում ներառել AI-ի օգնությամբ հետազոտությունները:
- Ի՞նչ եք կարծում, արհեստական ինտելեկտի կողմից ստեղծված հետազոտությունն ինչպե՞ս կազդի գիտնականների և հետազոտողների աշխատաշուկայի վրա:
Insight հղումներ
Հետևյալ հանրաճանաչ և ինստիտուցիոնալ հղումները վկայակոչվել են այս պատկերացման համար.