Искусственный интеллект вошел в нашу повседневную жизнь.
Фактически, почти все мы были тронуты этим - будь то рекомендации по продукту, которые появляются на наших платформах социальных сетей, или чат-боты, с которыми мы взаимодействуем.
Проще говоря, ИИ относится к любой машине, которая ведет себя таким образом, который считался бы умным или умным, если бы люди демонстрировали такое же поведение.
Широкий спектр отраслей стремится исследовать ИИ, поскольку он обещает радикально сократить время, затрачиваемое на кропотливые и трудоемкие задачи, но также обеспечивает результаты, которые могут имитировать человеческий интеллект.
Поэтому ИИ представляет огромный интерес для исследователей, поскольку он может изменить ход научных открытий.
И хотя прикладные программы на базе ИИ в процессе исследований находятся на начальной стадии, сфера возможностей и возможностей, которые ИИ может открыть для исследователей, кажется бесконечной.
Давайте посмотрим на некоторые из них.
Анализ данных
За прошедшие годы способность исследователей в различных областях создавать и хранить данные возросла до такой степени, что мы испытываем поток данных.
Это иногда мешает исследователям анализировать огромные объемы данных на предмет закономерностей и понимания.
Учитывая методы глубокого обучения, которые предоставляет ИИ, он может сыграть решающую роль в облегчении работы исследователей в области анализа данных.
Вице-президент группы продуктов Intel для искусственного интеллекта:
После того, как вы обучите систему глубокого обучения на достаточном количестве примеров, она продемонстрирует отличную способность предсказать результат, который будет дан точной моделью. Это приводит к эффективности, которая может превратить часы или дни в секунды.
(Gadi Singer)
Новые открытия
Комбинация человеческого интеллекта и техники глубокого обучения ИИ, которая относится к обучающему подходу ИИ, который подражает человеческому интеллекту, может помочь нам использовать ранее изученные области.
Новые методы машинного обучения охватывают практически бесконечное множество вариантов - подобно всем возможным мутациям в ДНК человека.
Таким образом, автоматизация науки может позволить грамотно проводить большие эксперименты.
Интересно, что ИИ также используется фармацевтическими компаниями для извлечения информации из научных статей и других письменных материалов, которые могут выявить новые гипотезы для проверки.
Это может привести к новому открытию новых и более сильнодействующих лекарств, методов лечения и т. д.
ИИ, таким образом, демонстрирует потенциал, помогающий исследователям охватить области, которые были восприняты как сложные.
Журнальные процессы
Академическая публикация является неотъемлемой частью проведения исследований.
Одной из проблем, с которой сталкиваются большинство редакторов журналов и рецензентов, является обеспечение того, чтобы они могли обнаруживать несоответствия в данных, статистике, ссылках и изображениях в обрабатываемых ими рукописях.
Кроме того, обнаружение плагиата является еще одним важным процессом в оценке рукописи.
ИИ здесь может проявиться и помочь с эффективностью и точностью пометить несоответствия.
В некоторых областях научных открытий и публикаций ИИ осуществил переход от идей к применению.
Давайте посмотрим на них поближе.
Есть ли какие-либо ограничения на использование искусственного интеллекта?
Хотя ИИ рассматривается многими как будущее науки и исследований, есть ли у него какие-либо ограничения?
Некоторые ученые предвидят будущее автоматизированной науки, но при этом следует вывод, что слепое использование любого исследовательского механизма не дает автоматического ответа на все вопросы.
Поэтому, хотя ИИ может поддерживать научные открытия, ему все равно потребуется понимание человека, чтобы обыскивать ИИ результаты или анализ.
Более того, инструменты и программное обеспечение на базе искусственного интеллекта обходятся дорого, и поэтому эти дорогие инструменты могут быть доступны немногим исследователям.
Автоматизированная наука стремится показать, что полученные выводы будут беспристрастными, точными и надежными.
Тем не менее, могут быть предостережения относительно либерального использования ИИ в некоторых процессах публикации журналов.
Например, обсуждая использование ИИ в процессе рецензирования, возникают такие суждения:
Инструменты машинного обучения, обученные на ранее опубликованных статьях, могут усилить существующие предубеждения в рецензировании.
(Дуглас Хевен)
Таким образом, вмешательство человека и принятие решений могут продолжать играть жизненно важную роль, даже если зависимость от ИИ может возрасти.
Несмотря на предполагаемые проблемы, искусственный интеллект считается будущим научного развития и прогресса, которые могут привести науку к новым вершинам.