Садржај
- АИ и машинско учење
- АИ проналази скривено знање
- Потенцијалне употребе и апликације
- Будућност АИ и истраживања
Вештачка интелигенција (АИ) већ може обављати многе задатке којима се људи поносе, као што су играње шаха и трговање залихама. Сада је нова студија Националне лабораторије Лавренце Беркелеи из америчког Министарства енергетике открила да је АИ способан да чита старе научне радове како би открио да су људи пропустили. Шта ово значи за будућност или истраживање?
АИ и машинско учење
У Националној лабораторији Лавренце Беркелеи, истраживачи су ставили заједно 3,3 милиона сажеци из научних радова који су првобитно објављени од 1922. до 2018. Они су створили алгоритам под називом Ворд2вец анализирати сажетке из 1.000 различитих часописа. Изгледа да чак ни вештачка интелигенција нема времена да прочита читаве радове.
Ворд2вец је оценио 500.000 речи из радова о науци о материјалима. АИ је користио машинско учење, што је апликација која му омогућава да учи и врши побољшања без посебног програмирања, да претвара речи у бројеве и проналази везе међу њима.
АИ проналази скривено знање
Истраживачи истичу да АИ "није обучавао науку о материјалима", али је био у могућности да користи математичке моделе и машинско учење да би пронашао везе међу радовима. Ворд2вец је био у стању да разуме значење речи и да нађе скривено знање које је људима недостајало.
Радови су се односили на термоелектричне материјале који због разлике у температури могу производити струју. На пример, они могу претворити топлоту у електричну енергију. Силицијум-германијум легуре су пример термоелектричних материјала.
Ворд2вец је смислио шта би могло да направи најбоље термоелектричне материјале и прецизно је предвидио будућа открића када су истраживачи зауставили апстракције 2008. То значи да је АИ успео да искористи претходна сазнања да предвиди шта су научници пронашли у каснијим годинама. Поред тога, Ворд2вец је смислио структуру периодичне табеле без да су је истраживачи морали програмирати.
Потенцијалне употребе и апликације
Научници мисле да би, ако је овај АИ постојао у прошлости, могло убрзати истраживање науке о материјалима на значајан начин. До сада су истраживачи учинили АИ листу најбољих термоелектричних материјала доступних јавности. Такође планирају да алгоритам који стоји иза Ворд2вец-а јавни, тако да га други могу користити и желе да створе бољи претраживач апстраката.
Способност АИ да скенира претходно објављени рад и направи нова открића снажна је карактеристика. Процењује се да је од 1665. до 2009. објављено 50 милиона чланака у часописима. Данас, отприлике 2,5 милиона чланака објављују се сваке године, а постоји више од 20 000 рецензираних часописа.
Када комбинујете интензивну конкуренцију да објавите више рада са све већим бројем научника широм света, добијате експлозију информација коју било који човек готово не може да анализира. Студија Јамеса Еванса открива још једну забринутост: Научници игноришу старија истраживања и уопште наводе мањи број студија. Ово ствара могућност да им недостаје или дуплира претходни рад без да га схвате.
АИ може помоћи комбиновањем старијих истраживања како би се пронашли релевантни извори и бољи наводи. Такође може помоћи у повезивању између различитих студија које људи могу пропустити.
Будућност АИ и истраживања
Шта раст АИ и проширење његових способности значе за истраживање? Неки научници поздрављају промене и прихватају нову технологију. Они мисле да ће вештачка интелигенција успети да направи открића која побољшавају живот људи.
Други се брину да ће АИ заменити људе и елиминирати посао. Критичари АИ су забринути да ће људе учинити лењовима јер ће машине моћи да одраде већину задатака. На којој год страни расправе о АИ били, јасно је да не постоје једноставна рјешења.