A mesterséges intelligencia (MI) forradalmasága a tudományos közösséget innovatív eszközökkel támogatja, melyek segítik a kutatókat tanulmányaik különböző szakaszaiban. Az MI analitikai hatalma egyre inkább jelen van az akadémián, ahol a technológiai vállalatok világszerte olyan megoldásokat fejlesztenek, melyek könnyedén integrálódnak a kutatási folyamat minden lépésébe.
A tudósoknak most már hozzáférésük van MI által támogatott eszközökhöz, például a TLDR-hez a tanulmányok összefoglalásához, a térképes adatbázisokhoz a kutatási hézagok azonosításához, a konszenzus-motorokhoz a szakértői beállítottságok felderítéséhez, és olyan platformokhoz, mint a HeyScience a peer review folyamatának segítésére. Ezek az előrelépések jelentős befektetői figyelmet váltottak ki, AI induló vállalkozások jelentős tőkebevonással rendelkeznek.
Például az Elicit cég impresszív 9 millió dollárt gyűjtött be röviddel indulása után a kutatási folyamatrendszeréért. Hasonlóan, a kaliforniai székhelyű NobleAI induló cég 17 millió eurót szerzett be anyagtudománya és vegyi szintézise platformjának fejlesztésére.
Az európai társirányú cégek is előtérbe kerülnek, például az Oslo-i Iris cég, amely 7,6 millió eurót gyűjtött be tőkeemelésén. Az Iris zászlóshajó terméke egy MI motor, amely áttekinti az akadémiai irodalmat, lehetővé téve a kutatóknak, hogy gyorsan azonosítsák a releváns információkat több dokumentumban átlagon, jelentősen csökkentve az ilyen feladatokra hagyományosan szükséges erőfeszítésen.
Az Iris platformjának széles körű felhasználói a kutatóktól a Materiom és a Finnish Food Authority nevű vállalatok, akik stratégiai célokra használják a technológiát, például az avian influenza ellenőrzését adatalapú betekintések segítségével.
Az Iris vezérigazgatója, Anita Schjøll Abildgaard megerősíti, hogy MI eszközeik gyors átnézését teszik lehetővé a kutatási papírok hatalmas mennyiségének annak érdekében, hogy a szakosodott területek között releváns információkat találjanak meg, ez az elemzés hónapokig tartott volna manuálisan.
Az MI hajlamára, hogy ténybeli pontatlanságokat generáljon – amelyet a Meta által indított, gyorsan megszüntetett Galactica program vitatott esete is megmutatott -, az Iris kiemelkedik, a kognitív diagramokat, az adatok kinyerését és az összefüggési hasonlósági teszteket alkalmazva, hogy biztosítsa tartalmuk pontosságát.
Megtartva a pontosságot, az Iris azon dolgozik, hogy az MI kimeneteinek tartalmi valóságosságát növelje a strukturált tudásbázisokhoz és a valóságos forrásokkal való hasonlóságokhoz történő ellenőrzéssel. Abildgaard hangsúlyozza ezeknek a valóságos alapoknak a fontosságát, mivel az alapok pontosaknak lenniége az elemzésben kulcsfontosságú. Az Iris tovább szeretné bővíteni a szerszámkészletét annak érdekében, hogy a kutatóknak segítsen a legfolyamatosabb valóságos integritás mellett az információterületen történő navigálásban.
Kulcskérdések és válaszok:
Milyen főbb módon alkalmazzák az MI-t a tudományos kutatásban?
Az MI-t felhasználják a kutatási munkák összefoglalására, a kutatási hézagok azonosítására, a szakértői beállítottságok feltárására, a peer review folyamatonak megkönnyítésére, és az akadémiai irodalomból történő információk kinyerésére.
Milyen kihívások vagy viták kapcsolódnak az MI-hez a tudományos kutatásban?
Az egyik kulcskérdés a MI által generált tartalom pontosságának és valósághűségének biztosítása, amint azt a Meta Galactica program körüli vitás eset is mutatja, amely nonszensz AI által generált szövegeket hozott létre. Az MI kimeneteinek faktikus integritásának fenntartása kulcsfontosságú, különösen a kutatásban.
MI előnyei a tudományos kutatásban:
– Időt takarít meg a hatalmas mennyiségű irodalom gyors elemzésével és összefoglalásával.
– Hatékonyabban azonosít kutatási hézagokat a manuális módszereknél.
– Tágabb és hatékonyabb együttműködést és peer review-t tesz lehetővé.
– Eszközöket kínál a globális problémák, például az avian influenza jobb megértéséhez és ellenőrzéséhez.
MI hátrányai a tudományos kutatásban:
– Potenciálja a megbízhatatlan vagy ténybeli pontatlan információk előállítására.
– Szükség van a folyamatos ellenőrzésre a strukturált tudásbázisok és a valós életből származó adatok felé.
– Az MI eszközökre való potenciális támaszkodás csökkentheti a véletlenszerűség és az egyéni bepillantás szerepét a felfedezésben.
Kapcsolódó linkek:
– További információkért az mesterséges intelligencia legújabb előrelépéseivel kapcsolatban, látogasson el az AI.org weboldalra.
– Az AI alkalmazásokról a tudományos kutatásban, tekintse meg a DeepMind oldalt.
– Az AI vezérelt anyagtudomány és vegyi szintézis fejlesztéseibe való bepillantásért, látogasson el az IBM Watson Health weboldalra.
Kérjük, vegye figyelembe, hogy itt megadott URL-ek csak illusztratív célokat szolgálnak. Mielőtt hozzáadna tényeket vagy linkeket, győződjön meg arról, hogy az URL-ek érvényesek az oldalak manuális elérésével.