Innhold
- AI og maskinlæring
- AI finner skjult kunnskap
- Potensielle bruksområder og applikasjoner
- Framtiden for AI og forskning
Kunstig intelligens (AI) kan allerede utføre mange av oppgavene som mennesker setter sin ære i, for eksempel å spille sjakk og handle med aksjer. Nå avslørte en ny studie fra U.S. Department of Energy's Lawrence Berkeley National Laboratory at AI er i stand til å lese gamle vitenskapelige artikler for å gjøre en oppdagelse som folk savnet. Hva betyr dette for fremtiden eller forskningen?
AI og maskinlæring
På Lawrence Berkeley National Laboratory har forskere satt sammen 3,3 millioner abstracts fra vitenskapelige artikler som opprinnelig ble publisert fra 1922 til 2018. De opprettet en algoritme kalt Word2vec å analysere sammendragene fra 1000 forskjellige tidsskrifter. Det ser ut til at selv kunstig intelligens ikke har tid til å lese de komplette artiklene.
Word2vec evaluerte 500 000 ord fra avisene om materialvitenskap. AI brukte maskinlæring, som er et program som lar den lære og gjøre forbedringer uten spesifikk programmering, for å gjøre ord til tall og finne sammenhenger mellom dem.
AI finner skjult kunnskap
Forskere påpekte at AI ikke hadde "noen opplæring i materialvitenskap", men var i stand til å bruke matematiske modeller og maskinlæring for å finne sammenhenger mellom avhandlingene. Word2vec var i stand til å forstå betydningen av ordene for å finne skjult kunnskap som mennesker savnet.
Papirene handlet om termoelektriske materialer, som kan produsere strøm på grunn av temperaturforskjell. For eksempel kan de gjøre om til varme til strøm. Silisium-germanium-legeringer er et eksempel på termoelektriske materialer.
Word2vec fant ut hva som ville gjøre de beste termoelektriske materialene og kom med nøyaktige spådommer om fremtidige funn da forskere stoppet abstraktene i 2008. Dette betyr at AI var i stand til å bruke tidligere kunnskap for å forutsi hva forskere fant på senere år. I tillegg fant Word2vec ut strukturen i det periodiske systemet uten at forskere måtte programmere den.
Potensielle bruksområder og applikasjoner
Forskere tror at hvis denne AI eksisterte i fortiden, kunne den ha akselerert materialvitenskapelig forskning på en betydelig måte. Så langt har forskere laget AIs-listen over de beste termoelektriske materialene tilgjengelig for publikum. De planlegger også å gjøre algoritmen bak Word2vec offentlig, slik at andre kan bruke den, og de ønsker å lage en bedre søkemotor for sammendrag.
AIs evne til å skanne tidligere publisert arbeid og gjøre nye funn er en kraftig funksjon. Det anslås at fra 1665 til 2009 har 50 millioner tidsskriftartikler blitt publisert. I dag, om lag 2,5 millioner artikler publiseres hvert år, og det er mer enn 20 000 fagfellevurderte tidsskrifter.
Når du kombinerer intens konkurranse for å publisere mer arbeid med et økende antall forskere over hele verden, får du en eksplosjon av informasjon som er nesten umulig for et menneske å analysere. En studie av James Evans avslører en annen bekymring: Forskere ignorerer eldre forskning og siterer færre studier generelt. Dette skaper muligheten for at de savner eller dupliserer tidligere arbeid uten å innse det.
AI kan hjelpe ved å kombinere gjennom eldre forskning for å finne relevante kilder og bedre sitasjoner. Det kan også bidra til å knytte forbindelser mellom forskjellige studier som folk kan savne.
Framtiden for AI og forskning
Hva betyr veksten av AI og utvidelsen av dens evner for forskning? Noen forskere ønsker endringene velkommen og omfavner ny teknologi. De tror at kunstig intelligens vil kunne gjøre funn som forbedrer folks liv.
Andre bekymrer seg for at AI vil erstatte mennesker og eliminere jobber. Kritikere av AI er opptatt av at det vil gjøre mennesker late fordi maskiner vil være i stand til å utføre de fleste oppgaver. Uansett hvilken side av AI-debatten du er om, er det tydelig at det ikke finnes noen enkle løsninger.