Стартапот пробува нов трик за развој на вештачка интелигенција за научно откривање
Стартапот пробува нов трик за развој на вештачка интелигенција за научно откривање
Развојот на вештачка интелигенција за научно откритие стана монументална цел за технолошките гиганти. Компаниите како OpenAI и Anthropic обезбедија десетици милијарди средства со ветувања за откритија на вештачката интелигенција во медицината, биологијата и физиката. Сепак, вистинското научно откритие поттикнато од вештачката интелигенција останува неостварливо, како што покажаа минати инциденти, како што е разоткриено математички наод генерирано од ChatGPT. Главниот предизвик, според експертите, е тоа што сегашните големи јазични модели (LLMs) немаат внатрешна способност самостојно да генерираат ново научно знаење.
Зошто големите лаборатории за вештачка интелигенција се борат со научно откритие
Маркус Булер, професор по инженерство на МИТ, идентификува фундаментално ограничување во денешната напредна вештачка интелигенција. Тој тврди дека моделите што ги напојуваат системите од OpenAI и Anthropic не се дизајнирани за вистинско откривање. Нивната архитектура се заснова на препознавање на шаблони од постоечките податоци, а не на создавање нови теории или хипотези.
Ова беше јасно илустрирано минатата есен, кога наводното математичко откритие од ChatGPT беше брзо разоткриено. Епизодата го истакна јазот помеѓу аналитичката моќ на вештачката интелигенција и нејзиното креативно размислување ориентирано кон откривање. Тоа е предизвик кој потсетува на други напори за вештачка интелигенција каде технологијата се бори со оригиналноста, слично како критиката со која се соочи „актерот“ со вештачка интелигенција Тили Норвуд за недостаток на вистинска креативност.
Главниот проблем со актуелните модели со вештачка интелигенција
Големите јазични модели се одлични во обработката и регургитирањето информации. Тие можат да резимираат текстови, да одговараат на прашања, па дури и да пишуваат код врз основа на нивните податоци за обука. Сепак, тие работат во рамките на она што веќе го научиле.
Научното откритие, по својата природа, бара навлегување во непознатото. Тоа вклучува формирање на нови врски помеѓу различни полиња и предлагање идеи кои не се присутни во ниту една база на податоци за обука. Ова е скок за кој сегашната генеративна вештачка интелигенција, фокусирана на создавање содржина и автоматизација, не е направена. Индустријата се развива, како што се гледа со случувањата како што е ажурирањето на WordPress Гутенберг, кое поставува основа за објавување со вештачка интелигенција, но главниот предизвик за откривање останува.
Воведување на неразумни лаборатории: нов пристап кон вештачката интелигенција за науката
За да се реши овој јаз, професорот Булер ја основал Unreasonable Labs со Јуан Као, поранешен научник за истражување на висок персонал во Google DeepMind. Стартапот има за цел да биде пионер на фундаментално поинаков пристап за развој на вештачка интелигенција за научни откритија. Наместо да се потпираат само на масовно внесување податоци, тие градат системи способни за интердисциплинарно расудување.
Неразумните лаборатории неодамна обезбедија 13,5 милиони долари во кругот на финансирање предводен од Playground Global. Во рундата учествуваа AIX Ventures, E14 Fund и MS&AD Ventures. Оваа значајна инвестиција ја нагласува вербата на пазарот во нивната нова методологија.
Учење од „Аха“ моменти во историјата на науката
Хипотезата на Булер е дека многу големи откритија произлегуваат од „аха“ моментите. Ова се случаи кога научникот применува теорија или концепт од едно поле за да реши проблем во сосема различен домен. Ова вкрстено опрашување на идеи е клучно за откритија.
Класичен пример е работата на Џон Хопфилд во 1982 година. Тој ги примени концептите од физиката на кондензирана материја до тогашното поле на вештачката интелигенција. Ова доведе до развој на Hopfield мрежите, еден вид невронска мрежа способна за учење и потсетување на спомени. Тоа беше револуционерна идеја родена од поврзување на неповрзани дисциплини.
Како вештачката интелигенција на Unreasonable Labs се разликува од главните модели
Вештачката интелигенција што се развива во Unreasonable Labs е дизајнирана да го имитира овој човечки капацитет за интердисциплинарен увид. Нивната цел не е да создадат поголем јазичен модел, туку да изградат систем кој може да расудува низ научните домени.
Интердисциплинарни графикони на знаење: наместо обука само за текст, нивната вештачка интелигенција интегрира структурирано знаење од повеќе научни области, од биологија до физика. Мотори за аналогно расудување: Основната технологија се фокусира на наоѓање аналогии и паралели помеѓу навидум неповрзани концепти, клучен двигател на научните иновации. Генерирање хипотези: Системот е дизајниран да предложи научни хипотези што може да се тестираат, а не само да ги анализира постоечките податоци.
Овој пристап претставува значително отстапување од стратегиите за стекнување на поголемитетехнолошки фирми, како што е купувањето на Zendesk на стартапот за вештачка интелигенција Forethought, кои често се фокусираат на рафинирање на постоечките апликации за услуги на клиентите наместо на пионерски нови форми на откривање.
Иднината на откривањето управувано од вештачка интелигенција
Доколку биде успешна, технологијата на Unreasonable Labs би можела да го забрза истражувањето во критичните области. Замислете вештачка интелигенција која може да предложи ново соединение на лекови со комбинирање на принципите од хемијата и генетиката. Или модел кој предлага нов материјал за одржлива енергија преку поврзување на концептите од нанотехнологијата и термодинамиката.
Потенцијалните апликации се огромни, од забрзување на медицинските истражувања до решавање на сложени еколошки предизвици. Ова ја претставува следната граница за вештачката интелигенција, надминувајќи ја автоматизацијата за да стане вистински партнер во човечката генијалност.
Заклучок: Следниот бран на иновации со вештачка интелигенција
Трката за развој на вештачка интелигенција за научно откритие се вжештува, но вистинскиот успех може да лежи кај специјализираните стартапи како Unreasonable Labs. Нивниот фокус на интердисциплинарното расудување нуди ветувачки пат надвор од ограничувањата на сегашните големи јазични модели. Патувањето до создавање на вештачка интелигенција што навистина може да открие е само почеток.
Останете ажурирани за најновите иновации во вештачката интелигенција и технологијата. За повеќе сознанија и за лесно споделување на овој напис, креирајте ја вашата бесплатна страница со линк-во-био на Seemless за да ја курирате вашата омилена содржина.
