Kako bo umetna inteligenca vplivala na znanstveno raziskovanje

Devašiš Šrestha

Grafična dodelitev: ScienceNordic / Mette Friis-Mikkelsen

Tehnologija je že od nekdaj igrala pomembno vlogo pri znanstvenih prebojih, umetna inteligenca pa naj bi naredila korak naprej in dvignila smer znanstvenega raziskovanja na nove ravni. Ta tehnologija ponuja rešitev za vse zapletene raziskovalne izzive, s katerimi so se morali spoprijeti znanstveniki v preteklosti in zlasti v sedanjosti. Zdaj se lahko takšnih izzivov lotijo ​​veliko bolj učinkovito in pravočasno kot ljudje. V digitalni dobi, v kateri je vesolje informacij, večina tega pa živi v kibernetskem prostoru, se ljudem ni treba spoprijeti z nalogo ročne analize ogromne količine razpoložljivih podatkov, da bi opazili vzorce, odkrili nepravilnosti in dobili koristne vpoglede. Namesto tega se za lažje in učinkovite takšne naloge uporabljajo orodja AI.

Giovanni Colavizza, podatkovni znanstvenik, ki opravlja raziskave na Inštitutu Alan Turing v Londonu o celoviti analizi znanstvenih publikacij, je v International Journal of Science zapisal, da so sodobna orodja AI opremljena z zmogljivostmi "najsodobnejših informacij za iskanje informacij" . Članek navaja, da je na spletu na voljo obilica znanstvene literature, vsako leto pa se objavi milijon novih raziskovalnih prispevkov. Glede na tako neverjetno hitrost objavljanja je znanstvenikom skoraj nemogoče razvrščati, analizirati in oceniti ogromno količino raziskovalnih člankov za preizkušanje različnih hipotez. Te težave je mogoče rešiti z vrhunskimi tehnološkimi orodji, ki jih poganja umetna inteligenca, ki lahko znanstvenikom pomagajo pri pridobivanju določene vsebine na zahtevo, saj imajo možnost filtriranja, razvrščanja in skupinskih rezultatov iskanja. Primer takšne tehnologije je Iris.ai, ki deluje kot raziskovalni sodelavec, ki uporabnikom pomaga pri načrtovanju in pridobivanju ustreznih znanstvenih spoznanj.

Orodja, ki jih poganja AI, kot je Iris, imajo tako neverjetno zmogljivost shranjevanja in obdelave, da "lahko v nobenem trenutku prebere prepise vseh TED pogovorov" in tukaj je "kako natančno deluje Iris.ai." V članku "5 načinov umetne inteligence bo zmotilo znanost "ai, ki jih poganjajo orodja, kot je Iris, so posebej zasnovana z osupljivo zmožnostjo, da" preslikajo znanost okoli TED pogovora ", saj lahko" analizirajo (-e) skripte pogovorov. S pomočjo algoritmov za obdelavo naravnega jezika lahko takšna orodja (…) odkrijejo akademsko literaturo z odprtim dostopom in poiščejo ključne prispevke, povezane z vsebino govora, in elegantno vizualizirajo skupine povezanih raziskovalnih člankov. Za raziskovalce to pomeni, da vnesejo 300–500 besedni opis svoje raziskovalne teme ali zgolj naslov obstoječega prispevka za Iris, da ustvari zemljevid s 1000 ustreznih dokumentov, kot je navedeno v „Kako tehnologija AI lahko ukroti znanstveno literaturo.“

Irisov soustanovitelj Mario Ritola je omenil, da je prihodnji cilj njihove ekipe, da Iris iz znanstvenega sodelavca spremeni v pravega znanstvenika. To pomeni, da lahko sam ustvari hipotezo po analizi in pregledu obstoječih znanstvenih prispevkov, zbira podatke z izvajanjem poskusov in simulacij ter piše nove prispevke na podlagi izida. Omenja tudi „demokratizacijo dostopa do znanstvenega znanja“ in javno dostopnost z uporabo asistentov AI, ki lahko presodijo ustrezne informacije z „izkoriščanjem AI“.

Dejansko je ekipa pri IBM-u že dosegla tisto, kar gospa Ritola predvideva. Navajajo, da so razvili algoritme AI, ki omogočajo nova znanstvena odkritja in dela, z združevanjem rudarjenja besedil, vizualizacije in analitike, da bi izluščili dejstva in predlagali nove hipoteze, ki bodo verjetno resnične. To bi lahko pomenilo, da bodo znanstvene raziskave v bližnji prihodnosti lahko samodejno sprostile znanstvenike in se osredotočile na pomembnejše naloge.

Umetna inteligenca pomaga znanstveni skupnosti tudi pri akademskem založništvu. Pomaga lahko pri strokovnih pregledih, iskanju in pridobivanju objavljenih vsebin, pa tudi pri odkrivanju plagiatorstva in odkrivanju podatkov, kot je omenjeno v "Umetna inteligenca v raziskavah in založništvu". Orodja, ki jih poganjajo AI, so uporabna tudi pri znanstveni komunikaciji, saj niso nagnjena k enaki pristranskosti kot ljudje.

Umetna inteligenca poleg akademij vpliva tudi na znanstveno novinarstvo. Bertrand Pecquerie, izvršni direktor Globalne uredniške mreže, pravi, da bo "AI katalizator tretjih motenj v novinarstvu in bo morda spremenil način, kako izdelujemo in porabljamo novice." V današnjem svetu "računalniki lahko pripovedujejo zgodbe brez ljudi. Časopisi, ki pišejo novice, kot sta Quakebot LA Timesa ali Heliograf Washington Posta, lahko ustvarijo večje količine novic kot ljudje in z veliko hitrejšim tempom. Verjetno se bodo znašli v redakcijah in prevzeli večji del medijskega dela - v naslednjih nekaj letih.

Fascinantno dejstvo je, da ti boti lahko med pisanjem znanstvenih člankov in člankov celo posnemajo glas vašega slavnega pisatelja. Poleg tega so ti roboti opremljeni z zmogljivostmi, ki jih novinarji in uredniki potrebujejo desetletja za razvoj, tj. »Napovedujejo najpomembnejše raziskovalne prispevke, o katerih bodo poročali, in dele tistih prispevkov, na katere bi morali biti osredotočeni, da bi našli novice, ki so pomembne.« AI lahko premaga izzivi in ​​težave, s katerimi se pogosto soočajo pisci znanosti z omejenimi izkušnjami z nalogo.

Vstopamo v novo dobo znanstvenega raziskovanja, v katerem bodo naloge na tem svetu izvajali stroji, s katerimi se znanstveniki osredotočajo na večja vprašanja raziskav in razvoja. Tako se obeta umetna inteligenca, ki bo temeljito preoblikovala znanstvene raziskave in raziskovanje. AI ne bo le pripeljal do inovacij, odkritij in znanstvenega napredka, temveč bo tudi pospešil raziskovalni proces.