AI bilimsel araştırması: Makine öğreniminin gerçek amacı

GÖRÜNTÜ KREDİSİ:
Resim kredi
iStock

AI bilimsel araştırması: Makine öğreniminin gerçek amacı

AI bilimsel araştırması: Makine öğreniminin gerçek amacı

Alt başlık metni
Araştırmacılar, yapay zekanın çığır açıcı keşiflere yol açabilecek çok büyük miktarda veriyi değerlendirme kapasitesini test ediyor.
    • Yazar:
    • Yazar adı
      Kuantumrun Öngörüsü
    • Mayıs 11, 2023

    Hipotez geliştirmek, yaratıcılık, sezgi ve eleştirel düşünme gerektirdiğinden, geleneksel olarak yalnızca insan faaliyeti olarak kabul edilmiştir. Bununla birlikte, teknolojik gelişmelerle birlikte, bilim adamları yeni keşifler oluşturmak için makine öğrenimine (ML) giderek daha fazla yöneliyor. Algoritmalar, büyük miktarda veriyi hızla analiz edebilir ve insanların göremeyebileceği kalıpları belirleyebilir.

    bağlam

    Araştırmacılar, insan önyargılarına bağlı kalmak yerine, insan beyninden ilham alan bir tasarımla sinir ağı ML algoritmaları oluşturdular ve veri modellerine dayalı yeni hipotezler öne sürdüler. Sonuç olarak, birçok alan yakında bilimsel keşfi hızlandırmak ve insan önyargılarını azaltmak için makine öğrenimine dönebilir. Keşfedilmemiş pil malzemeleri söz konusu olduğunda, bilim adamları geleneksel olarak canlı molekülleri belirlemek için veritabanı arama tekniklerine, modellemeye ve bunların kimyasal algılarına güvendiler. Birleşik Krallık merkezli Liverpool Üniversitesi'nden bir ekip, yaratıcı süreci basitleştirmek için makine öğrenimi kullandı. 

    İlk olarak, araştırmacılar, değerli yeni bir malzeme üretme olasılıklarına göre kimyasal kombinasyonlara öncelik veren bir sinir ağı oluşturdu. Bilim adamları daha sonra laboratuvar çalışmalarına rehberlik etmek için bu sıralamaları kullandılar. Sonuç olarak, listelerindeki her şeyi test etmeden dört geçerli pil malzemesi seçeneği buldular ve onları aylarca deneme yanılma sürecinden kurtardılar. Makine öğreniminin araştırmaya yardımcı olabileceği tek alan yeni materyaller değildir. Araştırmacılar ayrıca daha önemli teknolojik ve teorik endişeleri çözmek için sinir ağlarını kullanıyor. Örneğin, Zürih'teki Teorik Fizik Enstitüsü'nden bir fizikçi olan Renato Renner, dünyanın makine öğrenimi kullanarak nasıl çalıştığına dair uyumlu bir açıklama geliştirmeyi umuyor. 

    Ek olarak, OpenAI'nin ChatGPT'si gibi daha gelişmiş üretken yapay zeka modelleri, araştırmacıların otomatik olarak yeni veriler, modeller ve hipotezler oluşturmasına olanak tanır. Bu başarı, üretken çekişmeli ağlar (GAN'lar), değişken otomatik kodlayıcılar (VAE'ler) ve dönüştürücü tabanlı dil modelleri (Önceden Eğitilmiş Üretken Transformer-3 veya GPT-3 gibi) gibi tekniklerle elde edilir. Bu yapay zeka modelleri, sentetik veri kümeleri oluşturmak, yeni makine öğrenimi mimarileri tasarlamak ve optimize etmek ve daha önce bilinmeyen verilerdeki kalıpları ve ilişkileri belirleyerek yeni bilimsel hipotezler geliştirmek için kullanılabilir.

    Yıkıcı etki

    Bilim adamları, araştırmaya yardımcı olmak için üretken AI'yı giderek daha fazla kullanabilirler. Kalıpları analiz etme ve bu bilgiye dayalı olarak sonuçları tahmin etme yeteneği ile bu modeller, insanlık tarafından çözülemeyen karmaşık bilim teorilerini çözebilir. Bu sadece zamandan ve paradan tasarruf etmekle kalmayacak, aynı zamanda insanın bilim anlayışının mevcut sınırlarının çok ötesine geçmesine de yardımcı olacaktır. 

    Bir araştırma ve geliştirme (Ar-Ge) girişimi, uygun finansmanı toplamayı muhtemelen daha kolay bulacaktır çünkü makine öğrenimi verileri daha hızlı işleyebilir. Sonuç olarak, bilim adamları daha iyi sonuçlar elde etmek için yeni çalışanlar işe alarak veya tanınmış işletme ve şirketlerle işbirliği yaparak daha fazla yardım arayacaklar. Bu ilginin genel etkisi, yalnızca bilimsel ilerlemeler için değil, aynı zamanda bilimsel alanlardaki profesyoneller için de olumlu olacaktır. 

    Bununla birlikte, potansiyel bir engel, bu uyarlanabilir modellerden elde edilen çözümlerin, özellikle de ilgili akıl yürütmenin, insanlar için kavraması genellikle zor olmasıdır. Makinelerin yalnızca yanıt vermesi ve çözümün nedenini açıklamaması nedeniyle, bilim adamları süreç ve sonuç konusunda kararsız kalabilirler. Bu belirsizlik, sonuçlara olan güveni zayıflatır ve analize yardımcı olabilecek sinir ağlarının sayısını azaltır. Bu nedenle araştırmacıların kendini açıklayabilecek bir model geliştirmesi gerekecektir.

    AI bilimsel araştırmasının çıkarımları

    AI bilimsel araştırmasının daha geniş etkileri şunları içerebilir:

    • Yapay zekaya fikri mülkiyet kredisi verilmesi de dahil olmak üzere araştırma makaleleri için yazarlık standartlarındaki değişiklikler. Benzer şekilde, AI sistemleri bir gün potansiyel Nobel Ödülü alıcıları olarak ödüllendirilir ve bu, bu algoritmaların mucit olarak kabul edilip edilmeyeceği konusunda yoğun tartışmalara neden olabilir.
    • Yapay zeka tarafından oluşturulan araştırmalar, bilimsel keşiflerde yapay zeka ve otonom sistemlerin kullanılmasıyla ilgili yeni sorumluluk biçimlerine ve daha fazla yasal ve etik sorulara yol açabilir.
    • Tıbbi gelişmeleri ve testleri hızlandırmak için çeşitli üretken yapay zeka araçlarıyla çalışan bilim adamları.
    • Bu ayrıntılı algoritmaları çalıştırmak için gereken yüksek bilgi işlem gücünün neden olduğu artan enerji kullanımı.
    • Geleceğin bilim insanları, iş akışlarında yapay zeka ve diğer makine öğrenimi araçlarını kullanmak üzere eğitiliyor.
    • Yapay zeka tarafından üretilen bilimsel deneyleri yürütmenin sınırlamaları ve gereklilikleri hakkında küresel standartlar oluşturan hükümetler.

    Dikkate alınması gereken sorular

    • Bir bilim adamıysanız, kurumunuz veya laboratuvarınız yapay zeka destekli araştırmayı nasıl dahil etmeyi planlıyor?
    • Yapay zeka tarafından üretilen araştırmaların bilim adamları ve araştırmacılar için iş piyasasını nasıl etkileyeceğini düşünüyorsunuz?

    Analiz referansları

    Bu içgörü için aşağıdaki popüler ve kurumsal bağlantılara başvurulmuştur: