Dirbtinis intelektas (AI) pervers mokslinę bendruomenę, siūlydamas inovatyvius įrankius, kurie padeda tyrėjams įvairiose jų studijų stadijose. AI analitinė galia vis labiau naudojama akademijoje, kur technologijų įmonės visame pasaulyje kuria sprendimus, kurie sklandžiai integruojasi į kiekvieną tyrimo eigoje esantį žingsnį.
Mokslininkai dabar turi prieigą prie AI varomo įrankių, tokių kaip TLDR, skirtų studijų santraukai, karografinių duomenų bazių norint nustatyti tyrimų spragas, konsensuso varikliai, atskleidžiantys ekspertų įžvalgas, bei platformos, tokių kaip HeyScience, palengvinančios kolegialinį vertinimą. Šie pažangūs sprendimai sulaukė didelio investuotojų dėmesio, su pastebimu finansavimu, kurį gavo AI pradedančios įmonės.
Pavyzdžiui, įmonė Elicit, per trumpą laiką po savo paleidimo surinko įspūdingą 9 milijonus dolerių savo tyrimų darbo srauto sistemai. Panašiai, Kalifornijoje įsikūrusi pradėjusi veikti įmonė NobleAI įgijo 17 milijonų eurų, kad pagerintų savo medžiagų mokslės ir cheminės sintezės platformą.
Europos lygiavertės įmonės taip pat atsiranda, pavyzdžiui, Osle įsikūrusi įmonė Iris sukaupė 7,6 milijono eurų finansavimą. Iris pagrindinis produktas yra AI varomas variklis, kuris peržiūri akademinę literatūrą, leisdamas tyrėjams greitai nustatyti reikšmingą informaciją iš kelių dokumentų, ženkliai sumažindamas reikalingą pastangų kiekį šiems uždaviniams atlikti.
Iris platforma naudinga plačiam vartotojų spektrui, nuo akademijos iki įmonių klientų kaip Materiom ir Suomijos maisto tarnyba, kurie naudoja technologiją strateginiams tikslams, pvz., paukščių gripo kontrolės datais paremtoms įžvalgoms.
Iris vykdančioji direktorė Anita Schjøll Abildgaard patvirtina, kad jų AI įrankiai leidžia greitai peržiūrėti didžiulį mokslinių straipsnių kiekį, kad būtų galima rasti svarbią informaciją specializuotų sričių sankirtoje, analizę, kuri buvo atlikta mėnesiais rankiniu būdu.
Įvertinant AI polinkį į faktų netikslumus – kaip matyti iš ginčo dėl kontroversiško Meta paleisto ir greitai sustabdyto programa Galactica, kuri dėl AI sukurtų nesąmoningų tekstų gamybos buvo greitai nutraukta, Iris išsiskiria, panaudojant pažintinės lentelės, duomenų išgavimo ir konteksto panašumo testus, kad užtikrintų savo turinio tikslumą.
Susitelkusi suteikti tiksliumą, Iris taip pat dirba prie savo AI išvestų rezultatų turinio patikimumo stiprinimo, patikrinant juos prieš struktūrizuotas žinių bazes ir realaus pasaulio šaltinių panašumus. Abildgaard pabrėžia šių realybės ančių svarbą, nes tiksli pagrindai yra labai svarbūs tyrimams. Iris siekia plėsti savo įrankių rinkinį, kad padėtų tyrėjams naršyti informacijos kraštovaizdį su aukščiausiu faktais pagrįstu teisingumu.
Svarbūs klausimai ir atsakymai:
Kokias pagrindines sritis AI taikomas moksliniams tyrimams?
AI naudojamas siekiant sumušti tyrimų darbus, nustatant tyrimų spragas, atskleidžiant ekspertų įžvalgas, palengvinant kolegialinį vertinimą ir ištraukiant informaciją iš akademinės literatūros.
Kokios iššūkiai ar ginčai susiję su AI moksliniuose tyrimuose?
Vienas pagrindinių iššūkių yra užtikrinti AI sukurtų turinių tikslumą ir patikimumą, kaip parodyta Meta programos Galactica kontroversija, kuri pagamino beprasmį AI sukurtą tekstą. AI išvestų rezultatų faktinio tikslo išlaikymas yra būtinas, ypač tyrimams.
AI pranašumai moksliniuose tyrimuose:
– Sutaupo laiko greitai analizuojant ir santraukiant didelius literatūros kiekius.
– Nustato tyrimų spragas efektyviau nei rankiniai metodai.
– Palengvina plačią ir efektyvesnę bendradarbiavimą bei kolegialinį vertinimą.
– Siūlo įrankius geriau suprasti ir kontroliuoti globalius klausimus, tokius kaip paukščių gripas.
AI trūkumai moksliniuose tyrimuose:
– Galimybė sukurti nepatikimą ar faktiškai neteisingą informaciją.
– Būtinybė nuolat patikrinti prieš struktūrizuotas žinių sistemas ir realaus gyvenimo duomenis.
– Galimybė priklausyti nuo AI įrankių gali sumažinti atsitiktinumą ir individo įžvalgas atradimuose.
Susiję nuorodos:
– Norėdami sužinoti daugiau apie naujausias dirbtinio intelekto pažangos galimybes, apsilankykite AI.org.
– Norėdami sužinoti daugiau apie AI taikymą moksliniuose tyrimuose, apsilankykite DeepMind.
– Norėdami sužinoti daugiau apie AI kuriamą medžiagos mokslą ir cheminės sintezės tobulinimą, apsilankykite IBM Watson Health.
Atkreipkite dėmesį, kad čia pateikti URL yra iliustraciniai tikslai. Prieš pridedant faktinį turinį ar nuorodas, įsitikinkite, kad URL yra galiojantys, pasiekdami svetaines rankiniu būdu.