Изкуствен интелект (AI) революционира научната общност чрез предлагането на иновативни инструменти, които помагат на изследователите в различните етапи на техните изследвания. Аналитичните способности на AI се използват все по-често в академичната среда, където технологични компании от целия свят създават решения, които се интегрират перфектно във всеки етап на научния процес.
Научниците в момента разполагат с инструменти подпомагани от AI, като TLDR за резюмиране на изследователските документи, карти на бази данни за откриване на пропуски в научните изследвания, съгласителни механизми за откриване на експертни мнения и платформи като HeyScience за улесняване на колегиалните рецензии. Тези напредъци са привлекли значителното внимание на инвеститорите, като някои от AI стартъпите са получили значителни финансови средства.
Компанията Elicit, например, събра внушителните 9 милиона долара в кратко време след старта си на пазара за системата си по управление на изследованията. Подобно на това, стартъпът от Калифорния NobleAI постигна финансиране от 17 милиона евро за подобряване на платформата си за материални науки и химичен синтез.
Има и европейски партньори, като компанията Iris със седалище в Осло, която събра 7,6 милиона евро в кръг на финансиране. Флагманският продукт на Iris е интелектуален двигател, който прецежда академична литература, позволявайки на изследователите бързо да идентифицират важна информация от различни документи, намалявайки значително усилията, които обичайно се изискват за подобни задачи.
Платформата на Iris ползва широк кръг от потребители, вариращи от академични до корпоративни клиенти като Materiom и Финландския орган по храни, които използват технологията за стратегически цели като управление на птичия грип чрез данни на базата и науката.
Директорът изпълнителен директор на Iris, Анита Шьол Абилдгор, потвърждава, че техните инструменти на AI позволяват бърз преглед на голям брой научни документи, за да намерят съответната информация на срещата на специализираните области, анализ, който би отнел месеци в случай на ръчно прочитане.
За да се справим с тенденцията на AI към генериране на фактически неточности — очевидна в контроверзната програма Галактика, стартирана от Мета и бързо прекратена заради производството на безсмислени AI-генерирани текстове — Iris се отличава чрез използването на когнитивни графики, извличане на данни и тестове за сходство на контекста, за да гарантира точността на своето съдържание.
Ангажирана да предостави прецизност, Iris също работи по подобряване на вярността на съдържанието на своите AI изходи, като ги проверява спрямо структурирани бази данни за знание и реални източници. Абилдгор подчертава важността на тези анкери към реалността, като точните основи са от първостепенно значение за научните изследвания. Iris има за цел да разшири своите инструменти, за да помогне на изследователите да се справят с информационната среда с най-висока фактическа честност.
Ключови въпроси и отговори:
Какви са основните начини, по които се прилага AI в научните изследвания?
AI се използва за резюмиране на научните документи, идентифициране на пропуски в научните изследвания, откриване на експертни мнения, улесняване на колегиалния преглед и извличане на информация от академичната литература.
Какви предизвикателства или контроверзии са свързани с AI в научните изследвания?
Един от ключовите предизвикателства включва гарантирането на точността и вярността на AI-генерираното съдържание, както е видно от контроверзата около програмата Галактика на Мета, която произвежда безсмислени AI-генерирани текстове. Поддържането на фактическата целост на изходите на AI е от съществено значение, особено в научните изследвания.
Предимства на AI в Научните Изследвания:
– Спестява време чрез бърз анализ и резюмиране на големи обеми научни литератури.
– Определя по-ефективно пропуските в научните изследвания от ръчните методи.
– Улеснява по-широко и по-ефективно сътрудничество и колегиален преглед.
– Предлага инструменти за по-добро разбиране и контролиране на глобални проблеми като птичия грип.
Недостатъци на AI в Научните Изследвания:
– Възможност за генериране на ненадеждна или фактически неточна информация.
– Необходимост от непрекъсната проверка спрямо структурирани бази данни за знание и реални данни от живота.
– Възможната зависимост от инструменти на AI може да намали ролята на „случайността“ и индивидуалните прозорства в откритията.
Свързани връзки:
– За повече информация за последните постижения в областта на изкуствения интелект, посетете AI.org.
– За да разберете повече за приложенията на интелигентните алгоритми в заниманията по наука, посетете DeepMind.
– За информация за подобренията в материалните науки и химичния синтез, основани на AI, посетете IBM Watson Health.
Моля, обърнете внимание, че предоставените тук URL-и са за илюстративни цели. Преди да добавяте фактическо съдържание или връзки, се уверете, че URL-ите са валидни, като посетите уебсайтовете ръчно.