Содержание
- ИИ и машинное обучение
- AI находит скрытые знания
- Потенциальное использование и применение
- Будущее ИИ и исследований
Искусственный интеллект (ИИ) уже может выполнять многие задачи, которыми гордятся люди, такие как игра в шахматы и торговля акциями. Теперь новое исследование, проведенное Национальной лабораторией имени Лоуренса Беркли Министерства энергетики США, показало, что ИИ способен читать старые научные статьи, чтобы сделать открытие, которое пропустили люди. Что это значит для будущего или исследования?
ИИ и машинное обучение
В Национальной лаборатории им. Лоуренса Беркли ученые 3,3 миллиона рефераты из научных работ, которые были первоначально опубликованы с 1922 по 2018. Они создали алгоритм под названием Word2vec проанализировать рефераты из 1000 различных журналов. Кажется, что даже искусственный интеллект не успевает читать полные статьи.
Word2vec оценил 500 000 слов из материалов о материаловедении. ИИ использовал машинное обучение, которое представляет собой приложение, которое позволяет ему учиться и вносить улучшения без специального программирования, превращать слова в числа и находить связи между ними.
AI находит скрытые знания
Исследователи отмечают, что ИИ «не занимался материальными науками», но мог использовать математические модели и машинное обучение для нахождения связей между работами. Word2vec был в состоянии понять значение слов, чтобы найти скрытые знания, которые пропустили люди.
Бумаги были о термоэлектрических материалах, которые могут производить электричество из-за разницы в температуре. Например, они могут превращать тепло в электричество. Кремниево-германиевые сплавы являются примером термоэлектрических материалов.
Word2vec выяснил, что будет делать лучшие термоэлектрические материалы, и сделал точные прогнозы о будущих открытиях, когда исследователи остановили рефераты в 2008 году. Это означает, что ИИ смог использовать предыдущие знания для предсказания того, что ученые нашли в последующие годы. Кроме того, Word2vec выяснил структуру таблицы Менделеева без необходимости программировать ее исследователям.
Потенциальное использование и применение
Ученые считают, что если бы этот ИИ существовал в прошлом, он мог бы значительно ускорить исследования в области материаловедения. До сих пор исследователи составили список ИИ лучших термоэлектрических материалов, доступных для общественности. Они также планируют сделать алгоритм, стоящий за Word2vec, общедоступным, чтобы другие могли его использовать, и они хотят создать лучшую поисковую систему для рефератов.
Возможность ИИ сканировать ранее опубликованные работы и делать новые открытия - мощная функция. По оценкам, с 1665 по 2009 год было опубликовано 50 миллионов журнальных статей. Сегодня о 2,5 миллиона статей публикуются каждый год, и существует более 20 000 рецензируемых журналов.
Когда вы объединяете интенсивную конкуренцию, чтобы публиковать больше работ с растущим числом ученых по всему миру, вы получаете взрыв информации, которую практически невозможно проанализировать любому человеку. Исследование Джеймса Эванса выявило еще одну проблему: ученые игнорируют более старые исследования и ссылаются на меньшее количество исследований в целом. Это создает возможность того, что они пропустят или дублируют предыдущую работу, не осознавая этого.
ИИ может помочь, прочесывая старые исследования, чтобы найти соответствующие источники и лучшие цитаты. Это также может помочь установить связь между различными исследованиями, которые люди могут пропустить.
Будущее ИИ и исследований
Что означает рост ИИ и расширение его возможностей для исследований? Некоторые ученые приветствуют изменения и внедряют новые технологии. Они думают, что искусственный интеллект сможет сделать открытия, которые улучшат жизнь людей.
Другие беспокоятся, что ИИ заменит людей и лишит работы. Критики ИИ обеспокоены тем, что он сделает людей ленивыми, потому что машины смогут выполнять большинство задач. Независимо от того, с какой стороны вы обсуждаете ИИ, ясно, что простых решений не существует.