Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) επαναστατικοποιεί την επιστημονική κοινότητα παρέχοντας 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 απροβλημάτιστα σε κάθε στάδιο της ερευνητικής ροής εργασιών.
Οι επιστήμονες έχουν πλέον πρόσβαση σε εργαλεία με Τεχνητή Νοημοσύνη, όπως το TLDR για τη σύνοψη ερευνητικών εργασιών, βάσεις δεδομένων χαρτογράφησης για την εντοπισμό κενών στην έρευνα, μηχανές συναίνεσης για την ανακάλυψη ειδικών απόψεων και πλατφόρμες όπως το HeyScience για τη διευκόλυνση της αμοιβαίας εκτίμησης. Αυτές οι εξελίξεις έχουν κεντρίσει το ενδιαφέρον των επενδυτών, με σημαντικές επενδύσεις που αποκτήθηκαν από εταιρείες Τεχνητής Νοημοσύνης.
Η εταιρεία Elicit, για παράδειγμα, συγκέντρωσε εντυπωσιακά 9 εκατομμύρια δολάρια λίγο μετά την πρώτη της εμφάνιση για το σύστημα ροής ερευνητικών εργασιών της. Παρόμοια, η εταιρεία NobleAI με έδρα την Καλιφόρνια ασφάλισε 17 εκατομμύρια ευρώ για τη βελτίωση της πλατφόρμας της υλικοτεχνικής και χημικής σύνθεσης.
Οι ευρωπαϊκοί συναδέλφοι αναδύονται επίσης, με την εταιρεία Iris με έδρα το Όσλο να συγκεντρώνει 7,6 εκατομμύρια ευρώ σε μια γύρο χρηματοδότησης. Το κύριο προϊόν της Iris είναι ένα μηχανισμός Τεχνητής Νοημοσύνης που διαχωρίζει την ακαδημαϊκή λογοτεχνία, επιτρέποντας στους ερευνητές να εντοπίζουν γρήγορα σχετικές πληροφορίες σε πολλά έγγραφα, μειώνοντας δραστικά την προσπάθεια που παραδοσιακά απαιτείται για τέτοιες εργασίες.
Η πλατφόρμα της Iris εξυπηρετεί ένα ευρύ φάσμα χρηστών, από την ακαδημαϊκή κοινότητα έως τους εταιρικούς πελάτες όπως η Materiom και η Αρχή Τροφίμων της Φινλανδίας, οι οποίοι αξιοποιούν την τεχνολογία για στρατηγικούς σκοπούς, όπως ο έλεγχος της επιδημίας της πτωχεύτρας μέσω δεδομένων.
Η διευθύντρια εκτελεστικής γραμμής της Iris, Anita Schjøll Abildgaard, επιβεβαιώνει ότι τα εργαλεία τους με Τεχνητή Νοημοσύνη επιτρέπουν την γρήγορη διαβίβαση μέσω μεγάλου αριθμού ερευνητικών εργασιών για την εύρεση σχετικών πληροφοριών στον τομέα των εξειδικευμένων πεδίων, μια ανάλυση που θα απαιτούσε μήνες όταν γινόταν χειροκίνητα.
Επιδιώκοντας να αντιμετωπίσει την τάση της Τεχνητής Νοημοσύνης προς τη δημιουργία πραγματικών ανακρίβειων — όπως φάνηκε στο συζητήσιμο πρόγραμμα Galactica που ξεκίνησε από την Meta και τερματίστηκε γρήγορα λόγω της παραγωγής άσχετων κειμένων που δημιουργήθηκαν από την Τεχνητή Νοημοσύνη — η Iris ξεχωρίζει χρησιμοποιώντας γνωσιογραφήματα, εξαγωγή δεδομένων και δοκιμές ομοιότητας πλαισίου για να διασφαλίσει την ακρίβεια του περιεχομένου της.
Η Iris δεσμεύεται να παρέχει ακρίβεια, εργάζεται επίσης για τη βελτίωση της αληθείας των περιεχομένων των εργαλείων της με Τεχνητή Νοημοσύνη επαληθεύοντας απέναντι σε δομημένες βάσεις γνώσης και ομοιότητες με πηγές από την πραγματική ζωή. Η Abildgaard υπογραμμίζει τη σημασία αυτών των αγκυρώσεων πραγματικότητας, εφόσον οι ακριβείς βάσεις έχουν μεγάλη σημασία στην έρευνα. Η Iris επιδοκιμάζεται να επεκτείνει περαιτέρω τα εργαλεία της για να βοηθήσει τους ερευνητές στην πλοήγηση στο τοπίο των πληροφοριών με απόλυτη ακριβή πληροφορία.
Κύριες Ερωτήσεις και Απαντήσεις:
Ποιοι είναι οι κύριοι τρόποι με τους οποίους η Τεχνητή Νοημοσύνη εφαρμόζεται στην επιστημονική έρευνα;
Η Τεχνητή Νοημοσύνη χρησιμοποιείται για τη σύνοψη ερευνητικών εργασιών, τον εντοπισμό ερευνητικών κενών, την ανάδειξη εξειδικευμένων απόψεων, τη διευκόλυνση των αμοιβαίων αξιολογήσεων και την εξαγωγή πληροφοριών από την ακαδημαϊκή λογοτεχνία.
Ποιες προκλήσεις ή αμφισβητήσεις σχετίζονται με την Τεχνητή Νοημοσύνη στην επιστημονική έρευνα;
Ένα από τα κύρια προβλήματα περιλαμβάνει τη διασφάλιση της ακρίβειας και αληθείας του περιεχομένου που δημιουργείται από την Τεχνητή Νοημοσύνη, όπως φαίνεται από την αμφιβολία που περιβάλλει το πρόγραμμα Galactica της Meta, το οποίο παρήγαγε ασυνάρτητα κείμενα που δημιουργήθηκαν από την Τεχνητή Νοημοσύνη. Η διατήρηση της ακριβούς αναδρομής των περιεχομένων της Τεχνητής Νοημοσύνης είναι κρίσιμη, ιδίως στην έρευνα.
Πλεονεκτήματα της Τεχνητής Νοημοσύνης στην Επιστημονική Έρευνα:
– Εξοικονομεί χρόνο αναλύοντας γρήγορα και συνοψίζοντας μεγάλο όγκο λογοτεχνίας.
– Εντοπίζει τα κενά έρευνας αποδοτικότερα σε σύγκριση με τις χειροκίνητες μεθόδους.
– Διευκολύνει την πιο ευρεία και αποτελεσματική συνεργασία και αξιολόγηση από ομότιμους.
– Προσφέρει εργαλεία για καλύτερη κατανόηση και ρύθμιση παγκόσμιων θεμάτων όπως η γρίπη των πουλερικών.
Μειονεκτήματα της Τεχνητής Νοημοσύνης στην Επιστημονική Έρευνα:
– Πιθ