人工智能（AI）正在通过提供创新工具彻底改变科学界，协助研究人员在研究的各个阶段。AI的分析能力越来越多地应用于学术界，全球的科技公司正在开发无缝整合到研究工作流的解决方案。
如今，科学家们可以利用由人工智能驱动的工具，例如TLDR用于总结研究论文、制定地图数据库来找出研究领域的差距、共识引擎以发现专家见解，以及像HeyScience这样的平台来促进同行评审。这些进步引起了重要的投资者关注，许多人工智能初创公司获得了重要的资金支持。
例如，公司Elicit在其推出后不久便筹集了令人瞩目的900万美元用于其研究工作流系统。类似地，总部位于加利福尼亚的初创公司NobleAI筹集了1700万欧元用于增强其材料科学和化学合成平台。
欧洲的同行也开始崛起，奥斯陆的Iris公司在一轮融资中筹集了760万欧元。Iris的旗舰产品是一款AI引擎，可以筛查学术文献，使研究人员能够快速找到多个文档中的相关信息，大大减少了传统上针对此类任务所需的努力。
Iris的平台惠及广泛的用户群，从学术界到像Materiom和芬兰食品管理局这样的公司客户，这些客户利用技术来实现战略目标，例如通过数据驱动的见解来控制禽流感。
Iris的首席执行官Anita Schjøll Abildgaard证实，他们的人工智能工具可以快速筛选海量研究论文，以找到交叉专业领域的相关信息，而这个分析如果通过手动方式进行，则会花费数月的时间。
鉴于人工智能倾向于产生事实错误——如Meta公司推出的备受争议的Galactica计划，并因生成的毫无意义的AI文本而被迅速停止—Iris通过采用认知图、数据提取和上下文相似性测试等手段来确保其内容的准确性。
致力于提供精确信息，Iris还在努力增强他们的AI输出内容的真实性，通过验证结构化知识库和真实世界来源的相似性。Abildgaard强调这些现实锚点的重要性，因为准确的基础在研究中至关重要。Iris希望进一步扩展其工具包，以帮助研究人员以最大的事实完整性来浏览信息领域。
关键问题和答案：
人工智能在科学研究中有哪些主要应用方式？
人工智能用于总结研究论文、确定研究差距、发现专家见解、促进同行评审，以及从学术文献中提取信息。
与科学研究中的人工智能相关的挑战或争议有哪些？
其中一个关键挑战包括确保AI生成内容的准确性和真实性，就像围绕Meta的Galactica计划而产生的争议那样，该计划生成了毫无意义的AI文本。保持AI输出的事实完整性至关重要，尤其是在研究中。
科学研究中人工智能的优势：
– 通过快速分析和总结海量文献节省时间。
– 比手工方法更有效地确定研究空白。
– 促进更广泛和更有效的合作和同行评审。
– 提供更好地理解和控制全球问题，如禽流感的工具。
科学研究中人工智能的劣势：
– 有可能生成不可靠或事实不准确的信息。
– 需要持续验证依靠结构化知识库和实际数据。
– 对人工智能工具的依赖可能会减少偶然性和个人洞察力在发现中的作用。
相关链接：
– 要了解人工智能最新进展的更多信息，请访问AI.org。
– 要了解学术研究中人工智能应用的更多信息，请访问DeepMind。
– 要了解人工智能驱动的材料科学和化学合成改进的见解，请访问IBM Watson Health。
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