Η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) επανασχεδιάζει την επιστημονική κοινότητα προσφέροντας καινοτόμα εργαλεία που βοηθούν τους ερευνητές σε διάφορα στάδια της μελέτης τους. Η αναλυτική ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης εφαρμόζεται όλο και περισσότερο στην ακαδημαϊκή κοινότητα, όπου τεχνολογικές εταιρείες παγκοσμίως δημιουργούν λύσεις που ενσωματώνονται άψογα σε κάθε στάδιο της ερευνητικής διαδικασίας.
Οι επιστήμονες έχουν πλέον πρόσβαση σε εργαλεία με την υποστήριξη της τεχνητής νοημοσύνης, όπως το TLDR για τη σύνοψη ερευνητικών εργασιών, χαρτογραφικές βάσεις δεδομένων για την εντοπισμό ερευνητικών κενών, μηχανές συναίνεσης για την ανακάλυψη ειδικών απόψεων και πλατφόρμες όπως το HeyScience για τη διευκόλυνση της κριτικής από συναδέλφους. Αυτές οι εξελίξεις έχουν τραβήξει σημαντικό ενδιαφέρον επενδυτών, με εντυπωσιακή χρηματοδότηση που αποκτήθηκε από startups του τομέα της τεχνητής νοημοσύνης.
Η εταιρεία Elicit, για παράδειγμα, συγκέντρωσε εντυπωσιακά 9 εκατομμύρια δολάρια λίγο μετά την έναρξή της για το σύστημα ερευνητικής ροής της. Αντίστοιχα, η startup NobleAI με έδρα την Καλιφόρνια ασφάλισε 17 εκατομμύρια ευρώ για τη βελτίωση της πλατφόρμας της στον τομέα της επιστήμης υλικών και της χημικής σύνθεσης.
Οι ευρωπαϊκοί συμπαίκτες αναδύονται επίσης, με την εταιρεία Iris με έδρα το Όσλο να συγκεντρώνει 7,6 εκατομμύρια ευρώ σε μια γύρο χρηματοδότησης. Το κορυφαίο προϊόν της Iris είναι ένας μηχανισμός τεχνητής νοημοσύνης που διατρέχει την ακαδημαϊκή βιβλιογραφία, επιτρέποντας στους ερευνητές να εντοπίζουν γρήγορα σχετικές πληροφορίες σε πολλά έγγραφα, μειώνοντας δραστικά την προσπάθεια που παραδοσιακά απαιτούνταν για τέτοιου είδους εργασίες.
Η πλατφόρμα της Iris επωφελεί ευρύ φάσμα χρηστών από την ακαδημαϊκή κοινότητα έως εταιρικούς πελάτες όπως τα Materiom και Finnish Food Authority, οι οποίοι εκμεταλλεύονται την τεχνολογία για στρατηγικούς σκοπούς, όπως ο έλεγχος της πτηνιακής γρίπης μέσω ερευνητικών εισηγήσεων.
Η διευθύντρια της Iris, Anita Schjøll Abildgaard, επιβεβαιώνει ότι τα εργαλεία της τεχνητής νοημοσύνης τους επιτρέπουν να αναζητήσουν γρήγορα μέσα από μεγάλο αριθμό ερευνητικών εργασιών τις σχετικές πληροφορίες στο συντεινό των ειδικευμένων πεδίων, μια ανάλυση που θα έπαιρνε μήνες με το χέρι.
Αντιμετωπίζοντας την τάση της τεχνητής νοημοσύνης να δημιουργεί πληροφοριακές ανακρίβειες – όπως φάνηκε στο περίφημο πρόγραμμα Galactica που ξεκίνησε από την Meta και αποσύρθηκε γρήγορα λόγω της παραγωγής παράλογων κειμένων που παρήγαγε η τεχνητή νοημοσύνη – η Iris ξεχωρίζει με τη χρήση γράφων γνώσης, εξαγωγής δεδομένων και δοκιμών ομοιότητας πλαισίου για να διασφαλίσει την ακρίβεια του περιεχομένου της.
Αφοσιωμένη στην παροχή ακρίβειας, η Iris εργάζεται επίσης για τη βελτίωση της αξιοπιστίας του περιεχομένου των εξόδων της τεχνητής νοημοσύνης με επαλήθευση εναντίον δομημένων βάσεων γνώσης και ομοιοτήτων πηγών στον πραγματικό κόσμο. Η Abildgaard υπογραμμίζει τη σημασία αυτών των αγκυρώσεων στην πραγματικότητα, καθώς οι ακριβείς βάσεις είναι απόλυτα σημαντικές στην έρευνα. Η Iris εξετάζει τη διευρυνση του εργαλειομού της για την ενίσχυση της βοήθειας των ερευνητών στο να πλοηγηθούν στο τοπίο πληροφοριών με απόλυτη περιεκτικότητα.
Κύρια ερωτήματα και απαντήσεις:
Ποιοι είναι οι κύριοι τρόποι εφαρμογής της ΤΝ στην επιστημονική έρευνα;
Η ΤΝ χρησιμοποιείται για τη σύνοψη ερευνητικών εργασιών, τον εντοπισμό ερευνητικών κενών, την ανακάλυψη ειδικών απόψεων, τη διευκόλυνση της κριτικής από συναδέλφους και την εξαγωγή πληροφοριών από την ακαδημαϊκή βιβλιογραφία.
Τι προκλήσεις ή αμφιλεγόμενα συνδέονται με την ΤΝ στην επιστημονική έρευνα;
Ένα από τα κύρια προβλήματα είναι η διασφάλιση της ακρίβειας και της αξιοπιστίας των περιεχομένων που δημιουργεί η ΤΝ, όπως φαίνεται από την αμφισβήτηση που δημιούργησε το πρόγραμμα Galactica της Meta, το οποίο παρήγαγε παράλογα κείμενα. Η διατήρηση της ακριβούς ακεραιότητας των εξόδων της ΤΝ είναι πρωταρχική, ειδικά στην έρευνα.
Πλεονεκτήματα της ΤΝ στην επιστημονική έρευνα:
– Εξοικονομεί χρόνο αναλύοντας και συνοψίζοντας γρήγορα μεγάλους όγκους βιβλιογραφίας.
– Εντοπίζει ερευνητικά κενά αποτελεσματικότερα από τις χειρωνακτικές μεθόδους.
– Διευκολύνει την ευρεία και αποτελεσματικότερη συνεργασία και κριτική από συναδέλφους.
– Προσφέρει εργαλεία για καλύτερη κατανόηση και έλεγχο παγκόσμιων ζητημάτων όπως η πτηνιακή γρίπη.
Μειονεκτήματα της ΤΝ στην επιστημονική έρευνα:
– Πιθανότητα δημιουργίας αναξιόπιστων ή γεγονότων ανακρίβειών πληροφοριών.
– Η ανάγκη συνεχούς επαλήθευσης έναντι δομημένων βάσεων γνώσης και δεδομένων από την πραγματική ζωή.
– Η πιθανή εξάρτηση από τα εργαλεία ΤΝ θα μπορούσε να μειώσει τον ρόλο της τυχαιότητας και της ατομικής εμβέλειας στην ανακάλυψη.
The source of the article is from the blog guambia.com.uy