Konstgjord intelligens läste gamla vetenskapliga tidningar och gjorde en upptäckt

Posted on
Författare: Monica Porter
Skapelsedatum: 22 Mars 2021
Uppdatera Datum: 3 Juli 2024
Anonim
Konstgjord intelligens läste gamla vetenskapliga tidningar och gjorde en upptäckt - Vetenskap
Konstgjord intelligens läste gamla vetenskapliga tidningar och gjorde en upptäckt - Vetenskap

Innehåll

Artificiell intelligens (AI) kan redan utföra många av de uppgifter som människor stolta över, till exempel att spela schack och handel med aktier. Nu avslöjade en ny studie från US Department of Energy's Lawrence Berkeley National Laboratory att AI kan läsa gamla vetenskapliga artiklar för att upptäcka som folk missade. Vad betyder detta för framtiden eller forskningen?

AI och maskininlärning

Vid Lawrence Berkeley National Laboratory har forskare satt samman 3,3 miljoner abstracts från vetenskapliga artiklar som ursprungligen publicerades 1922 till 2018. De skapade en algoritm som heter Word2vec att analysera abstrakterna från 1 000 olika tidskrifter. Det verkar som att även konstgjord intelligens inte har tid att läsa hela artiklarna.

Word2vec utvärderade 500 000 ord från tidningarna om materialvetenskap. AI använde maskininlärning, som är en applikation som gör att den kan lära sig och göra förbättringar utan specifik programmering, för att göra ord till siffror och hitta anslutningar bland dem.

AI hittar dold kunskap

Forskare påpekade att AI hade "ingen utbildning i materialvetenskap" men kunde använda matematiska modeller och maskininlärning för att hitta kopplingar mellan tidningarna. Word2vec kunde förstå betydelsen av orden för att hitta dold kunskap som människor missade.

Tidningarna handlade om termoelektriska material, som kan producera el på grund av en temperaturskillnad. Till exempel kan de förvandla värme till el. Kisel-germaniumlegeringar är ett exempel på termoelektriska material.

Word2vec räknade ut vad som skulle göra de bästa termoelektriska materialen och gjorde exakta förutsägelser om framtida upptäckter när forskarna stoppade abstrakterna 2008. Detta innebär att AI kunde använda tidigare kunskap för att förutsäga vad forskare fann under senare år. Dessutom räknade Word2vec ut strukturen i det periodiska systemet utan att forskare skulle behöva programmera det.

Potentiella användningar och applikationer

Forskare tror att om denna AI funnits tidigare, kunde den ha påskyndat materialvetenskaplig forskning på ett betydande sätt. Hittills har forskare gjort AI: s lista över de bästa termoelektriska materialen tillgängliga för allmänheten. De planerar också att göra algoritmen bakom Word2vec offentlig så att andra kan använda den, och de vill skapa en bättre sökmotor för abstrakta.

AI: s förmåga att skanna tidigare publicerat arbete och göra nya upptäckter är en kraftfull funktion. Det uppskattas att från 1665 till 2009 har 50 miljoner artiklar publicerats. I dag, ungefär 2,5 miljoner artiklar publiceras varje år, och det finns mer än 20 000 peer-review-tidskrifter.

När du kombinerar intensiv konkurrens för att publicera mer arbete med ett växande antal forskare runt om i världen, får du en explosion av information som är nästan omöjlig för någon människa att analysera. En studie av James Evans avslöjar en annan oro: Forskare ignorerar äldre forskning och citerar färre studier i allmänhet. Detta skapar möjligheten att de saknar eller duplicerar tidigare arbete utan att inse det.

AI kan hjälpa till genom att kombinera äldre forskning för att hitta relevanta källor och bättre citat. Det kan också hjälpa till att skapa samband mellan olika studier som människor kan missa.

Framtiden för AI och forskning

Vad betyder tillväxten av AI och utvidgningen av dess förmåga för forskning? Vissa forskare välkomnar förändringarna och omfattar ny teknik. De tror att konstgjord intelligens kommer att kunna göra upptäckter som förbättrar människors liv.

Andra oroar sig för att AI kommer att ersätta människor och eliminera jobb. Kritiker av AI är oroliga för att det kommer att göra människor lata eftersom maskiner kommer att kunna utföra de flesta uppgifter. Oavsett vilken sida av AI-debatten du är om, är det tydligt att det inte finns några enkla lösningar.