Стартап спрабуе новы трук для распрацоўкі AI для навуковых адкрыццяў
Стартап спрабуе новы трук для распрацоўкі AI для навуковых адкрыццяў
Развіццё штучнага інтэлекту для навуковых адкрыццяў стала манументальнай мэтай для тэхналагічных гігантаў. Такія кампаніі, як OpenAI і Anthropic, забяспечылі фінансаванне дзясяткаў мільярдаў, абяцаючы прарывы штучнага інтэлекту ў медыцыне, біялогіі і фізіцы. Тым не менш, сапраўдныя навуковыя адкрыцці, заснаваныя на штучным інтэлекце, застаюцца няўлоўнымі, як паказалі мінулыя інцыдэнты, такія як развянчаная матэматычная выснова, згенераваная ChatGPT. Асноўная праблема, на думку экспертаў, заключаецца ў тым, што сучасным вялікім моўным мадэлям (LLM) не хапае ўнутранай магчымасці для аўтаномнага стварэння новых навуковых ведаў.
Чаму вялікія лабараторыі штучнага інтэлекту змагаюцца з навуковымі адкрыццямі
Маркус Бюлер, прафесар машынабудавання Масачусецкага тэхналагічнага інстытута, вызначае фундаментальнае абмежаванне сучаснага прасунутага ІІ. Ён сцвярджае, што мадэлі, якія кіруюць сістэмамі OpenAI і Anthropic, не прызначаны для сапраўднага адкрыцця. Іх архітэктура заснавана на распазнаванні вобразаў з існуючых даных, а не на стварэнні новых тэорый або гіпотэз.
Гэта было яскрава праілюстравана восенню мінулага года, калі меркаванае матэматычнае адкрыццё ChatGPT было хутка развенчана. Эпізод падкрэсліў разрыў паміж аналітычнай здольнасцю штучнага інтэлекту і яго творчым, арыентаваным на адкрыцці мысленнем. Гэта праблема, якая нагадвае іншыя спробы штучнага інтэлекту, дзе тэхналогіі змагаюцца з арыгінальнасцю, падобна на крытыку, з якой сутыкаецца «акцёр» штучнага інтэлекту Цілі Норвуд за адсутнасць сапраўднай творчасці.
Асноўная праблема сучасных мадэляў штучнага інтэлекту
Вялікія моўныя мадэлі выдатна спраўляюцца з апрацоўкай і выкідам інфармацыі. Яны могуць канспектаваць тэксты, адказваць на пытанні і нават пісаць код на аснове сваіх навучальных дадзеных. Аднак яны дзейнічаюць у межах таго, чаму ўжо навучыліся.
Навуковае адкрыццё па сваёй прыродзе патрабуе кроку ў невядомае. Гэта ўключае ў сябе стварэнне новых сувязяў паміж рознымі галінамі і прапанову ідэй, якіх няма ні ў адным навучальным наборы дадзеных. Гэта скачок, на які сучасны генератыўны штучны інтэлект, арыентаваны на стварэнне кантэнту і аўтаматызацыю, не створаны. Індустрыя развіваецца, што відаць з такіх распрацовак, як абнаўленне WordPress Gutenberg, якое закладвае аснову для публікацыі штучнага інтэлекту, але галоўная праблема адкрыццяў застаецца.
Прадстаўляем Unreasonable Labs: новы падыход да штучнага інтэлекту для навукі
Каб ліквідаваць гэты прабел, прафесар Бюлер разам з Юань Цао, былым старэйшым навуковым супрацоўнікам Google DeepMind, заснаваў Unreasonable Labs. Стартап накіраваны на стварэнне прынцыпова іншага падыходу да распрацоўкі ІІ для навуковых адкрыццяў. Замест таго, каб спадзявацца выключна на масавы прыём дадзеных, яны будуюць сістэмы, здольныя да міждысцыплінарных разважанняў.
Unreasonable Labs нядаўна забяспечыла 13,5 мільёна долараў у раўндзе фінансавання пад кіраўніцтвам Playground Global. У раўндзе ўдзельнічалі AIX Ventures, E14 Fund і MS&AD Ventures. Гэтыя значныя інвестыцыі падкрэсліваюць веру рынку ў іх новую метадалогію.
Вучымся з "Ага" момантаў у гісторыі навукі
Гіпотэза Бюлера заключаецца ў тым, што многія вялікія адкрыцці ўзнікаюць з момантаў "ага". Гэта выпадкі, калі вучоны прымяняе тэорыю або канцэпцыю з адной вобласці для вырашэння праблемы ў зусім іншай вобласці. Гэта перакрыжаванае апыленне ідэй з'яўляецца ключом да прарыву.
Класічным прыкладам з'яўляецца праца Джона Хопфілда ў 1982 годзе. Ён прымяніў канцэпцыі фізікі кандэнсаванага асяроддзя да толькі зараджалася вобласці штучнага інтэлекту. Гэта прывяло да развіцця сетак Хопфілда, тыпу нейронных сетак, здольных вучыцца і выклікаць успаміны. Гэта была рэвалюцыйная ідэя, якая нарадзілася ў выніку злучэння не звязаных паміж сабой дысцыплін.
Чым штучны інтэлект Unreasonable Labs адрозніваецца ад асноўных мадэляў
ШІ, які распрацоўваецца ў Unreasonable Labs, прызначаны для імітацыі гэтай здольнасці чалавека да міждысцыплінарнага разумення. Іх мэта складаецца не ў стварэнні больш шырокай моўнай мадэлі, а ў стварэнні сістэмы, якая можа разважаць у розных навуковых галінах.
Міждысцыплінарныя графікі ведаў: замест навучання толькі на тэксце іх штучны інтэлект аб'ядноўвае структураваныя веды з розных навуковых абласцей, ад біялогіі да фізікі. Механізмы аналагавага разважання: асноўная тэхналогія сканцэнтравана на пошуку аналогій і паралеляў паміж, здавалася б, не звязанымі паняццямі, што з'яўляецца ключавым рухавіком навуковых інавацый. Стварэнне гіпотэз: сістэма распрацавана, каб прапаноўваць правяраемыя навуковыя гіпотэзы, а не проста аналізаваць існуючыя даныя.
Такі падыход уяўляе сабой значны адыход ад стратэгій набыцця больш буйных кампанійтэхналагічныя фірмы, такія як набыццё Zendesk стартапа Forethought у галіне штучнага інтэлекту, якія часта засяроджваюцца на ўдасканаленні існуючых прыкладанняў для абслугоўвання кліентаў, а не на піянеры новых форм адкрыццяў.
Будучыня адкрыццяў на аснове штучнага інтэлекту
У выпадку поспеху тэхналогія Unreasonable Labs можа паскорыць даследаванні ў важных галінах. Уявіце сабе штучны інтэлект, які можа прапанаваць новае злучэнне лекаў, спалучаючы прынцыпы хіміі і генетыкі. Або мадэль, якая прапануе новы матэрыял для ўстойлівай энергетыкі шляхам злучэння канцэпцый нанатэхналогій і тэрмадынамікі.
Патэнцыйныя магчымасці прымянення велізарныя - ад паскарэння медыцынскіх даследаванняў да вырашэння складаных экалагічных праблем. Гэта ўяўляе сабой наступны рубеж для ІІ, які выходзіць за межы аўтаматызацыі і становіцца сапраўдным партнёрам у чалавечай вынаходлівасці.
Выснова: наступная хваля інавацый штучнага інтэлекту
Гонка па распрацоўцы штучнага інтэлекту для навуковых адкрыццяў разгараецца, але сапраўдны поспех можа заключацца ў спецыялізаваных стартапах, такіх як Unreasonable Labs. Іх засяроджанасць на міждысцыплінарных развагах прапануе перспектыўны шлях па-за межамі абмежаванняў сучасных вялікіх моўных мадэляў. Шлях да стварэння штучнага інтэлекту, які можа сапраўды адкрываць, толькі пачынаецца.
Сачыце за апошнімі інавацыямі ў галіне штучнага інтэлекту і тэхналогій. Каб атрымаць больш інфармацыі і лёгка падзяліцца гэтым артыкулам, стварыце сваю бясплатную старонку са спасылкай у біяграфіі на Seemless, каб курыраваць ваш любімы кантэнт.
