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人工知能（AI）は、チェスや株式取引など、人間が誇りにしている多くのタスクをすでに実行できます。現在、米国エネルギー省のローレンスバークレー国立研究所の新しい研究により、AIは人々が見逃した発見をするために古い科学論文を読むことができることが明らかになりました。これは将来または研究にとって何を意味しますか？
AIと機械学習
ローレンスバークレー国立研究所では、研究者が集まって 330万 アブストラクト もともと1922年から2018年に発行された科学論文から。彼らはと呼ばれるアルゴリズムを作成しました Word2vec 1,000の異なるジャーナルの抄録を分析します。人工知能でさえ、完全な論文を読む時間がないようです。
Word2vecは、材料科学に関する論文の500,000語を評価しました。 AIは、機械学習を使用しました。これは、特定のプログラミングなしで学習および改善を行い、単語を数字に変換し、それらの間のつながりを見つけることを可能にするアプリケーションです。
AIが隠された知識を見つける
研究者は、AIには「材料科学のトレーニングはない」が、数学モデルと機械学習を使用して論文間のつながりを見つけることができたと指摘しています。 Word2vecは単語の意味を理解し、人間が見逃した隠された知識を見つけることができました。
論文は熱電材料に関するもので、温度の違いにより電気を生み出すことができます。たとえば、熱を電気に変えることができます。シリコンゲルマニウム合金は熱電材料の例です。
Word2vecは、2008年に研究者が抄録を中止したときに、最高の熱電材料を作るものを見つけ出し、将来の発見について正確な予測を行いました。さらに、Word2vecは、研究者がプログラムを作成しなくても周期表の構造を把握しました。
潜在的な用途と用途
科学者は、このAIが過去に存在した場合、材料科学の研究を大幅に加速できたと考えています。これまでのところ、研究者は、一般に利用可能な最高の熱電材料のAIリストを作成しました。また、Word2vecの背後にあるアルゴリズムを公開することで、他の人が使用できるようにし、抄録のより良い検索エンジンを作成したいと考えています。
以前に公開された作品をスキャンして新しい発見をするAIの機能は、強力な機能です。その推定では、1665年から2009年までに、5,000万件の雑誌記事が発行されました。今日、約 250万件の記事 毎年発行されており、20,000以上の査読付きジャーナルがあります。
激しい競争を組み合わせて、より多くの研究成果を世界中の科学者と発表すると、人間が分析することはほとんど不可能な情報の爆発的増加が発生します。ジェームズ・エヴァンスの研究は別の懸念を明らかにしています：科学者は古い研究を無視し、一般的に少ない研究を引用しています。これにより、彼らは気付かないうちに以前の作品を失ったり、複製したりする可能性が生まれます。
AIは、関連するソースとより良い引用を見つけるために、古い研究を徹底的に調べることで役立ちます。また、人々が見逃す可能性のあるさまざまな研究を結びつけるのにも役立ちます。
AIと研究の未来
AIの成長とその能力の拡大は、研究にとってどのような意味がありますか？一部の科学者は変化を歓迎し、新しい技術を受け入れています。彼らは、人工知能が人々の生活を改善する発見をすることができると考えています。
他の人々は、AIが人々を置き換え、仕事を排除することを心配しています。 AIの批評家は、マシンがほとんどのタスクを実行できるため、人間が怠け者になることを懸念しています。 AIのどちらの側で議論しても、簡単な解決策がないことは明らかです。