NộI Dung
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ mà con người tự hào, chẳng hạn như chơi cờ và giao dịch cổ phiếu. Giờ đây, một nghiên cứu mới từ Phòng thí nghiệm năng lượng Hoa Kỳ Lawrence Berkeley đã tiết lộ rằng AI có khả năng đọc các bài báo khoa học cũ để thực hiện một khám phá mà mọi người bỏ lỡ. Điều này có ý nghĩa gì cho tương lai hoặc nghiên cứu?
AI và học máy
Tại phòng thí nghiệm quốc gia Lawrence Berkeley, các nhà nghiên cứu tập hợp lại 3,3 triệu tóm tắt từ các bài báo khoa học được xuất bản lần đầu từ năm 1922 đến 2018. Họ đã tạo ra một thuật toán gọi là Word2vec để phân tích tóm tắt từ 1.000 tạp chí khác nhau. Có vẻ như ngay cả trí tuệ nhân tạo cũng không có thời gian để đọc các bài báo hoàn chỉnh.
Word2vec đã đánh giá 500.000 từ từ các bài báo về khoa học vật liệu. AI đã sử dụng máy học, đây là một ứng dụng cho phép nó học hỏi và cải tiến mà không cần lập trình cụ thể, để biến các từ thành số và tìm kết nối giữa chúng.
AI tìm kiến thức ẩn
Các nhà nghiên cứu chỉ ra rằng AI "không được đào tạo về khoa học vật liệu" nhưng có thể sử dụng các mô hình toán học và học máy để tìm mối liên hệ giữa các bài báo. Word2vec đã có thể hiểu ý nghĩa của các từ để tìm kiến thức ẩn mà con người đã bỏ lỡ.
Các bài báo là về vật liệu nhiệt điện, có thể sản xuất điện vì sự khác biệt về nhiệt độ. Ví dụ, họ có thể biến nhiệt thành điện. Hợp kim silicon-gecmani là một ví dụ về vật liệu nhiệt điện.
Word2vec đã tìm ra điều gì sẽ tạo ra vật liệu nhiệt điện tốt nhất và đưa ra dự đoán chính xác về những khám phá trong tương lai khi các nhà nghiên cứu ngừng tóm tắt vào năm 2008. Điều này có nghĩa là AI có thể sử dụng kiến thức trước đó để dự đoán những gì các nhà khoa học tìm thấy trong những năm sau đó. Ngoài ra, Word2vec đã tìm ra cấu trúc của bảng tuần hoàn mà không cần các nhà nghiên cứu phải lập trình nó.
Ứng dụng và ứng dụng tiềm năng
Các nhà khoa học nghĩ rằng nếu AI này tồn tại trong quá khứ, nó có thể đã tăng tốc nghiên cứu khoa học vật liệu theo một cách quan trọng. Cho đến nay, các nhà nghiên cứu đã đưa ra danh sách AI về các vật liệu nhiệt điện tốt nhất có sẵn cho công chúng. Họ cũng có kế hoạch làm cho thuật toán đằng sau Word2vec trở nên công khai, vì vậy những người khác có thể sử dụng nó và họ muốn tạo ra một công cụ tìm kiếm tốt hơn cho các tóm tắt.
Khả năng AI quét các tác phẩm đã được công bố trước đó và thực hiện những khám phá mới là một tính năng mạnh mẽ. Ước tính từ năm 1665 đến năm 2009, 50 triệu bài báo đã được xuất bản. Hôm nay, về 2,5 triệu bài viết được xuất bản hàng năm, và có hơn 20.000 tạp chí đánh giá ngang hàng.
Khi bạn kết hợp sự cạnh tranh khốc liệt để xuất bản nhiều công việc hơn với số lượng các nhà khoa học ngày càng tăng trên khắp thế giới, bạn sẽ nhận được một sự bùng nổ thông tin mà hầu như không ai có thể phân tích được. Một nghiên cứu của James Evans cho thấy một mối quan tâm khác: Các nhà khoa học đang bỏ qua nghiên cứu cũ và trích dẫn ít nghiên cứu hơn nói chung. Điều này tạo ra khả năng họ thiếu hoặc sao chép công việc trước đó mà không nhận ra điều đó.
AI có thể giúp đỡ bằng cách kết hợp thông qua nghiên cứu cũ hơn để tìm các nguồn có liên quan và trích dẫn tốt hơn. Nó cũng có thể giúp tạo kết nối giữa các nghiên cứu khác nhau mà mọi người có thể bỏ lỡ.
Tương lai của AI và nghiên cứu
Sự phát triển của AI và mở rộng khả năng của nó có ý nghĩa gì đối với nghiên cứu? Một số nhà khoa học đang chào đón những thay đổi và đang nắm lấy công nghệ mới. Họ nghĩ rằng trí tuệ nhân tạo sẽ có thể thực hiện những khám phá giúp cải thiện cuộc sống của người dân.
Những người khác lo lắng rằng AI sẽ thay thế con người và loại bỏ công việc. Các nhà phê bình về AI lo ngại rằng nó sẽ khiến con người lười biếng vì máy móc sẽ có thể thực hiện hầu hết các nhiệm vụ. Bất kể bên nào của cuộc tranh luận về AI, bạn đều nói rõ rằng không có giải pháp dễ dàng nào.