„ИИ учен“, създаден да провежда собствени експерименти. Какво ще означава това за научните открития?

Изследователи от Sakana.AI, основана в Токио компания, са работили върху създаването на огромен езиков модел (LLM), предопределен особено за научни проучвания.

Изследователи от Sakana.AI са създали модел на изкуствен интелект (AI), който може да е в положение да автоматизира целия развой на научно проучване.

„ Ученият с AI “ може да разпознава проблем, създават хипотези, ползват хрумвания, организират опити, проучват резултатите и пишат отчети.

Изследователите също включиха второстепенен езиков модел за партньорска инспекция и оценка на качеството на тези отчети и валидиране на констатации.

„ Ние някак си мислим за това като за вид GPT-1 миг за генеративно научно изобретение “, Робърт Ланге, академик откривател и член-основател на Sakana. AI, сподели пред Euronews Next, добавяйки, че сходно на ранните стадии на AI в други области, същинският му капацитет в науката едвам в този момент стартира да се осъществя.

Интегриране на AI в научните проучвания

е изправен пред някои ограничавания заради сложността на региона и продължаващите проблеми с тези принадлежности, като халюцинации и въпроси по отношение на собствеността.

И въпреки всичко въздействието му в науката може към този момент са по-широко публикувани, в сравнение с мнозина осъзнават, постоянно употребявани без ясно откриване от откриватели.

По-рано тази година, модели на писане и характерна приложимост на думи в университетски публикации след стартирането на към този момент добре познатия AI chatbot, ChatGPT, пресметна, че към 60 000 научни публикации може да са били усъвършенствани или полирани благодарение на AI принадлежности.

Въпреки че потреблението на AI в научните проучвания може да породи някои етични опасения, то може също по този начин да даде опция за нов прогрес в региона, когато се прави вярно, като Европейската комисия споделя, че AI може да работи като „ катализатор за научни открития и основен инструмент в научния развой “.

The Проектът AI Scientist към момента е в начален стадий, като откривателите разгласиха публикация в предпечатна версия предишния месец и системата има някои забележителни ограничавания.

Някои от минусите, както е разказано в детайли от откривателите, включват погрешно използване на хрумвания, несправедливи съпоставения с базовите линии и сериозни неточности при писане и оценка на резултатите.

Все отново Ланге ги вижда въпроси като решаващи стъпала и чака, че моделът на AI ще се усъвършенства доста с повече запаси и време.

„ Когато мислите за историята на моделите за машинно образование, като генерирането на изображения модели, чатботове сега, също и модели за текст към видео, те постоянно стартират с някои дефекти и някои може би изображения, които се генерират, които не са супер образно приятни “, сподели Ланге.

" Но с времето, когато влагаме повече групови запаси като общественост, те стават доста по-мощни и доста по-способни ", добави той.

Инструмент за подкрепяне на учените, а не за тяхното заменяне

Изкуственият академик, когато беше тестван, показваше от време на време степен на самостоятелност посредством проявление на държание, което имитира дейностите на човешки откриватели, като да вземем за пример предприемане на спомагателни непредвидени стъпки, с цел да се подсигурява триумф.

Например, вместо да усъвършенства кода си, с цел да работи по-бързо, когато опитът лиши повече време от предстоящото, той се опита да промени настройките си, с цел да удължи периода.

Все отново AI Scientist не е предопределен да размени човешките откриватели, а да добави работата им, споделят неговите основатели.

p>

„ Мисля, че с доста от инструментите на ИИ се надяваме, че те няма да заменят хората напълно, а по-скоро ще създадат допустимо хората да работят на равнището на абстракция, върху което желаят да работят който те са в действителност, в действителност страхотни ", сподели Ланге.

Допълнително той изясни, че като се имат поради актуалните ограничавания на AI моделите, човешката инспекция към момента е значима, с цел да се подсигурява точността и надеждността на генерираните от AI проучвания. Те също по този начин ще останат от значително значение в области като партньорска инспекция и установяване на насоки за проучване, сподели той.

Етично потребление на ИИ в науката

С напредването на консолидираното на ИИ в научните проучвания Ланге акцентира, че е нужна бистрота.

Един от методите да извършите това е да добавите водни знаци към документи, генерирани от AI, което може да подсигурява, че приносът на AI се разкрива намерено.

„ Аз съм огромен последовател на правенето на сигурни, че всички тези неща са създадени групово, както и итеративно, тъй че да можем да се уверим, че те са безвредно внедрени “, сподели Ланге.

Имайки отворен код за моделите и прозрачността по отношение на тяхното развиване също може да подкрепи етичната приложимост на тези AI системи в науката.

" Смятаме, че моделите с отворен код могат да прибавят доста към тази полемика. Така че главно, по линия на демократизацията, Мисля, че като се има поради, че този развой е толкоз на ниска цена, всеки може да се включи и би трябвало овреме да се включи “, сподели Ланге.

Той добави, че се надява планът AI Scientist да провокира по-широк диалог за бъдещето на научни проучвания и къде AI се вписва в тях.

„ Надяваме се, че този документ или този план може да провокира огромна полемика в общността за това по какъв начин да се води просвета през идващите години напред, и също, може би в по-широк мащаб, за това какво в действителност съставлява научният принос, в основата си “.