Dirbtinis intelektas (AI) revoliuciniškai transformuoja mokslo bendruomenę, siūlydamas inovatyvius įrankius, kurie padeda tyrėjams įvairiuose jų tyrimų etapuose. AI analitinė galias vis dažniau naudoja akademijoje, kur technologijų bendrovės iš viso pasaulio kuria sprendimus, kurie sėkmingai integruojami kiekvieną tyrėjų darbo etapą.
Mokslininkai dabar gali pasinaudoti AI varomais įrankiais, tokiais kaip TLDR, skirtais tyrimų dokumentų santraukoms, kartografiniai duomenys, padedantys nustatyti mokslinius spragas, konsensuso varikliai, atskleidžiantys ekspertų įžvalgas, ir platformos, pvz., HeyScience, palengvinančios kolegų įvertinimus. Šie pažangumai sulaukė dideles investuotojų pastangas, aiškiai demonstruojant įdomų AI pradedančiųjų investuotojų dėmesį.
Pavyzdžiui, įmonė Elicit po savo pradžios įgavo įspūdingų 9 mln. USD investicijų savo tyrimų darbo sitemai. Panašiai įsikūrusi Kalifornijoje pradėjo veiklą startuolis NobleAI gavo 17 mln. eurų, siekdamas pagerinti savo medžiagos mokslos ir chemijos sintezės platformą.
Taip pat atsiranda Europos partneriai, pavyzdžiui, Oslui pagrįsta įmonė Iris finansavimo raunde gavo 7,6 mln. eurų. Iris pagrindinis produktas yra AI variklis, kuris rūpestingai tirta akademines publicistikos, leidžiant mokslininkams greitai identifikuoti reikšmingą informaciją iš daugybės dokumentų, drastiškai sumažindamas laiką, reikalingą tokiam uždaviniui atlikti rankiniu būdu.
Iriso platforma naudinga plačiam naudotojų spektrui, nuo akademijos iki įmonių klientų, tokiam kaip Materiom ir Suomijos maisto tarnyba, kurie naudoja technologiją strateginiais tikslais, pvz., avių gripo kontrolė naudojant duomenimis grįstas įžvalgas.
Iris generalinė direktorė Anita Schjøll Abildgaard patvirtina, kad jų AI įrankiai leidžia greitai peržvelgti didelį kiekį tyrimų darbų, siekiant rasti reikšmingos informacijos persikirtį tarp specializuotų sričių, analizė, su kuria rankiniu būdu užtruktų mėnesių.
Atsižvelgiant į AI polinkį generuoti faktinių netikslumų – kaip tai matyti kontroversiškame Meta programoje Galactica, greitai nutrauktoje dėl absurdiškai sugeneruotų AI teksto – Iris išsiskiria, nes naudoja kognityvinius grafinius, duomenų išgavimą ir konteksto panašumo testus, siekdama užtikrinti savo turinio tikslumą.
Iris, siekdama suteikti tikslumą, taip pat dirba suteikdama savo AI rezultatams patikimumą, patvirtindama, remdamasi struktūrizuotomis žinių bazėmis ir realaus pasaulio šaltinių panašumais. Abildgaard pabrėžia šių realybės antraščių svarbą, nes tikslūs pagrindai moksle yra iš pats svarbiausi. Iris siekia plėsti savo įrankių rinkinį, kad galėtų padėti mokslininkams orientuotis informacijos peizažu, išlaikant kiek įmanoma didžiausią faktinę integritetą.
Svarbūs klausimai ir atsakymai:
Kokios yra pagrindinės būdai, kuriuos AI taikomi moksliniuose tyrimuose?
AI naudojamas santraukoms daryti iš tyrimų darbų, nustatyti mokslinius trūkumus, atskleisti ekspertų įžvalgas, palengvinti kolegų peržiūras ir išgauti informaciją iš akademinės publicistikos.
Kokios iššūkiai ar kontroversijos susijusios su AI moksliniuose tyrimuose?
Vienas iš pagrindinių iššūkių yra užtikrinti AI sugeneruoto turinio ir turtingumo tikslumą, kaip tai patvirtina Meta Galactica programos kontroversija, kuri dėl absurdiškai sugeneruotų AI tekstų buvo greitai nutraukta. Faktinio AI rezultatų tikslumo palaikymas yra esminis, ypač moksliniai tyrimai.
AI pranašumai moksliniuose tyrimuose:
– Taupo laiką, greitai analizuodamas ir santraukas dideliam literatūros apimčiui.
– Nustato mokslinius trūkumus efektyviau nei rankiniai metodai.
– Palengvina platesnį ir efektyvesnį bendradarbiavimą ir kolegų peržiūras.
– Siūlo įrankius, skirtus sūrmasti globalius klausimus, pvz., avių gripą.
AI trūkumai moksliniuose tyrimuose:
– Potencialas generuoti nepatikimą ar faktiniškai netikslą informaciją.
– Būtinybė nuolat tikrinti prieš struktūrizuotomis žinių bazėmis ir realiais gyvenimo duomenimis.
– Potenciali priklausomybė nuo AI įrankių galėtų sumažinti serendipity ir individualių įžvalgų vaidmenį atradimams.
Susiję nuorodos:
– Daugiau informacijos apie naujausius dirbtinio intelekto pažangumus rasite AI.org.
– Norėdami sužinoti daugiau apie AI taikymą moksliniuose tyrimuose, apsilankykite DeepMind.
– Norėdami sužinoti daugiau apie AI skatintą medžiagos mokslo ir chemijos sintezės tobulinimą, apsilankykite IBM Watson Health.
Turėkite omenyje, kad čia pateikti URL-ai yra iliustraciniais tikslais. Prieš pridedant faktinį turinį ar nuorodas, įsitikinkite, kad URL-ai yra galiojantys, pasiekdami tinklapius rankiniu būdu.