Mākslīgā intelekta (AI) revolūcija zinātnes kopienā, piedāvājot inovatīvas rīku, kas asistē pētniekus dažādos to pētījumu posmos. AI analītiskās spējas arvien vairāk tiek izmantotas akadēmiskajā vidē, kur tehnoloģiju uzņēmumi visā pasaulē izstrādā risinājumus, kas bez šķēršļiem integrējas katru pētījumu darba kārtas soli.
Tagad zinātnieki var izmantot AI piedāvātos rīkus, piemēram, TLDR, lai sniegtu izpelnītos pētījumu rakstu kopsavilkumus, kartētās datu bāzes, lai atrastu pētniecības plaisas, konsensa motorus, lai atklātu ekspertu atziņas, un platformas kā piemēram HeyScience, lai atvieglotu vienaudžu pārskatus. Šie uzlabojumi ir piesaistījuši nozīmīgu investoru uzmanību, ar pamanāmu finansējumu iegūtu AI uzņēmumiem.
Piemēram, uzņēmums Elicit pēc nesenās izlaišanas ieguva iespaidīgus 9 miljonus dolāru savam pētījumu darba kārtas sistemā. Līdzīgi, Kalifornijas bāzētais start-up uzņēmums NobleAI nodrošināja 17 miljonus eiro, lai uzlabotu savu materiālo zinātņu un ķīmiskās sintēzes platformu.
Eiropas līdzinieki arī parādās, ar Oslo bāzēto uzņēmumu Iris, kas sazina 7,6 miljonus eiro finansējuma kārta. Iris galvenais produkts ir AI dzinējs, kas izkopj akadēmiskos rakstus, ļaujot pētniekiem ātri identificēt saistošu informāciju vairākos dokumentos, ievērojami samazinot pieprasīto darbību apjomu šiem uzdevumiem.
Iris platforma ieguvumi ir plaši, ietverot lietotāju spektru, no akadēmijas līdz uzņēmējdarbības klientiem kā Materiom un Somijas Pārtikas un Veterinārieves iestāde, kas izmanto tehnoloģiju stratēģiskiem mērķiem, piemēram, aviārās gripas kontrolei, izmantojot datu vadītas atziņas.
Iris izpilddirektore Anita Schjøll Abildgaard apstiprina, ka viņu AI rīki ļauj ātri pārskatīt milzu skaitu pētījumu rakstu, lai atrastu atbilstošu informāciju specializēto jomu krustpunktos – analīzi, kas manuāli aizņemtu mēnešiem.
Skarot AI tendenci radīt faktu netiešības – ko apliecina strīdīgā Galactica programma, kas Meta izstrādāja un drīz pēc tam pārtrauca sakarā ar nonsensu AI radītu tekstu izveidi – Iris izceļas, izmantojot kognitīvos grafikus, datu izguves un konteksta līdzības testus, lai nodrošinātu tās saturu.
Pagarinājot precizitāti, Iris strādā pie savārīšanas uzlabošanas AI izvadu saturam, verificējot pret strukturētiem zināšanu pamatiem un reāla dzīves avotu līdzībām. Abildgaard akcentē šo realitātes ankeru svarīgumu, tā kā precīza pamata ir decisīvi svarīga pētniecībā. Iris vēlas paplašināt savu rīku komplektu, lai palīdzētu pētniekiem orientēties informācijas ainavā ar lielāko faktisko godīgumu.
Galvenās jautājumus un atbilžu sadaļa:
1. Kādās galvenajās veidās AI tiek pielietots zinātniskajā pētījumā?
AI tiek izmantots, lai apkopotu zinātniskos rakstus, identificētu pētniecības plaisas, atklātu ekspertu atziņas, atvieglotu vienaudžu pārskatus un izgūtu informāciju no akadēmiskās literatūras.
2. Kādas izaicinājumi vai kontroversi saistīti ar AI zinātniskajā pētījumā?
Viens no nozīmīgākajiem izaicinājumiem ir nodrošināt AI radītā satura precizitāti un godīgumu, kā parādīts kontroversāli Meta Galactica programma, kas radīja nesaprotamus AI veidotas teksts. Saglabājot faktisko godīgumu AI izvadī , ir būtiski svarīgi, it īpaši pētniecībā.
AI priekšrocības zinātniskajā pētījumā:
– Ietaupa laiku, ātri analizējot un apkopojot lielu skaitu literatūras.
– Efektīvāk identificē pētniecības plaisas nekā manuāli veidi.
– Veicina plašāku un efektīvāku sadarbību un vienaudžu pārskatus.
– Piedāvā rīkus, lai labāk saprastu un kontrolētu globālas problēmas kā aviārā gripa.
AI negatīvās iezīmes zinātniskajā pētījumā:
– Potenciāls radīt nepareizu vai faktiski nepareizu informāciju.
– Nepieciešama nepārtraukta verifikācija pret strukturētiem zināšanu pamatiem un reālā dzīves datiem.
– Potenciāla atkarība no AI rīkiem varētu samazināt nejaušību lomu un individuālu atziņu atklājumos.
Saistītās saites:
– Lai iegūtu vairāk informācijas par jaunākajiem mākslīgā intelekta uzlabojumiem, apmeklējiet AI.org.
– Lai uzzinātu vairāk par AI pielietojumiem zinātniskajos pētījumos, apmeklējiet DeepMind.
– Lai iegūtu ieskatu par AI vadītiem materiālo zinātņu un ķīmiskās sintēzes uzlabojumiem, apmeklējiet IBM Watson Health.
Lūdzu, ņemiet vērā, ka šeit sniegtie URL ir ilustratīviem nolūkiem. Pirms pievienojat faktisku saturu vai saites, pārliecinieties, ka URL ir derīgi, piekļūstot vietnēm manuāli.