תוֹכֶן
בינה מלאכותית (AI) יכולה כבר לבצע רבות מהמשימות בהן בני האדם מתגאים, כמו משחק שחמט ומסחר במניות. כעת, מחקר חדש שנערך במעבדה הלאומית של לורנס ברקלי האמריקני של המחלקה לאנרגיה חשף כי AI מסוגלת לקרוא מאמרים מדעיים ישנים כדי לגלות גילוי שאנשים פספסו. מה המשמעות של זה לעתיד או למחקר?
AI ולמידה מכונה
במעבדה הלאומית של לורנס ברקלי חברו החוקרים 3.3 מיליון תקצירים ממאמרים מדעיים שפורסמו במקור בשנים 1922 עד 2018. הם יצרו אלגוריתם שנקרא Word2vec לנתח את התקצירים מאלף כתבי-עת שונים. נראה כי אפילו לבינה מלאכותית אין זמן לקרוא את העיתונים המלאים.
Word2vec העריך 500,000 מילים מהמאמרים בנושא מדעי חומרים. ה- AI השתמש בלמידת מכונות, שהיא אפליקציה המאפשרת לה ללמוד ולבצע שיפורים ללא תכנות ספציפית, להפוך מילים למספרים ולמצוא קשרים ביניהם.
AI מוצא ידע נסתר
החוקרים ציינו כי ל- AI לא היה "הכשרה במדע חומרים" אך הוא הצליח להשתמש במודלים מתמטיים ולמידת מכונות כדי למצוא קשרים בין העיתונים. Word2vec הצליחה להבין את משמעות המילים כדי למצוא ידע נסתר שאנשים החמיצו.
העיתונים היו על חומרים תרמו-אלקטרוניים, שיכולים לייצר חשמל בגלל הבדל בטמפרטורה. לדוגמה, הם יכולים להפוך חום לחשמל. סגסוגות סיליקון-גרמניום הן דוגמא לחומרים תרמו-אלקטריים.
Word2vec הבין מה יעשה את החומרים התרמו-אלקטריים הטובים ביותר וקבע תחזיות מדויקות לגבי תגליות עתידיות כאשר החוקרים הפסיקו את התקצירים בשנת 2008. פירוש הדבר כי ה- AI הצליח להשתמש בידע קודם כדי לחזות מה מדענים מצאו בשנים מאוחרות יותר. בנוסף, Word2vec הבין את מבנה הטבלה המחזורית מבלי שהחוקרים יצטרכו לתכנת אותה.
שימושים ויישומים פוטנציאליים
מדענים חושבים שאם AI זה היה קיים בעבר, הוא יכול היה להאיץ את מחקר מדעי החומרים בצורה משמעותית. עד כה, החוקרים ערכו את רשימת ה- AIs עם החומרים התרמו-אלקטריים הטובים ביותר שיש לציבור. הם גם מתכננים להפוך את האלגוריתם שמאחורי Word2vec לציבורי, כך שאחרים יוכלו להשתמש בו, והם רוצים ליצור מנוע חיפוש טוב יותר לתקצירים.
היכולת של AI לסרוק עבודות שפורסמו בעבר ולגלות תגליות חדשות היא תכונה רבת עוצמה. ההערכה היא כי בין השנים 1665 - 2009 פורסמו 50 מיליון מאמרים בכתב העת. היום בערך 2.5 מיליון מאמרים מתפרסמים מדי שנה, ויש יותר מ- 20,000 כתבי עת שנבדקו על ידי עמיתים.
כשאתה משלב בין תחרות אינטנסיבית לפרסום עבודה רבה יותר עם מספר גדל והולך של מדענים ברחבי העולם, אתה מקבל פיצוץ של מידע שכמעט בלתי אפשרי לאף אדם לנתח. מחקר שנערך על ידי ג'יימס אוונס מגלה חשש נוסף: מדענים מתעלמים ממחקרים ישנים ומצטטים פחות מחקרים באופן כללי. זה יוצר את האפשרות שהם יפספסו או ישכפלו עבודות קודמות מבלי שהם יבינו זאת.
AI יכול לעזור על ידי סרוק מחקרים ישנים כדי למצוא מקורות רלוונטיים וציטוטים טובים יותר. זה יכול גם לעזור ליצור קשרים בין מחקרים שונים שאנשים יכולים לפספס.
עתיד AI ומחקר
מה המשמעות של צמיחת ה- AI והרחבת יכולותיו למחקר? יש מדענים שמקבלים בברכה את השינויים ומחובקים טכנולוגיה חדשה. הם חושבים שהבינה המלאכותית תוכל לגלות תגליות שמשפרות את חייהם של האנשים.
אחרים חוששים כי AI יחליף אנשים ויחסל משרות. מבקרי AI חוששים שזה יגרום לבני אדם להיות עצלנים מכיוון שמכונות יוכלו לבצע את רוב המשימות. באיזה צד של הדיון ב- AI, ברור כי אין פתרונות קלים.