Permulaan Mencuba Helah Baharu untuk Membangunkan AI Untuk Penemuan Sains
Permulaan Mencuba Helah Baharu untuk Membangunkan AI Untuk Penemuan Sains
Membangunkan kecerdasan buatan untuk penemuan sains telah menjadi matlamat monumental untuk gergasi teknologi. Syarikat seperti OpenAI dan Anthropic telah memperoleh berpuluh-puluh bilion dalam pembiayaan dengan janji-janji kejayaan AI dalam bidang perubatan, biologi dan fizik. Walau bagaimanapun, penemuan saintifik yang didorong oleh AI yang sebenar masih sukar difahami, seperti yang ditunjukkan oleh insiden masa lalu seperti penemuan matematik yang dijana oleh ChatGPT yang tidak disangkal. Cabaran teras, menurut pakar, ialah model bahasa besar (LLM) semasa tidak mempunyai keupayaan intrinsik untuk menjana pengetahuan saintifik novel secara autonomi.
Mengapa Makmal AI Besar Bergelut dengan Penemuan Saintifik
Markus Buehler, seorang profesor kejuruteraan MIT, mengenal pasti batasan asas dalam AI maju hari ini. Beliau berhujah bahawa model sistem kuasa daripada OpenAI dan Anthropic tidak direka untuk penemuan tulen. Seni bina mereka adalah berdasarkan pengecaman corak daripada data sedia ada, bukan pada mencipta teori atau hipotesis baharu.
Ini digambarkan dengan jelas pada musim luruh yang lalu apabila penemuan matematik yang dikatakan oleh ChatGPT telah ditolak dengan cepat. Episod itu menyerlahkan jurang antara kuasa analisis AI dan pemikiran kreatifnya yang berorientasikan penemuan. Ini adalah cabaran yang mengingatkan usaha AI lain di mana teknologi bergelut dengan keaslian, sama seperti kritikan yang dihadapi oleh 'pelakon' AI Tilly Norwood kerana kekurangan kreativiti tulen.
Masalah Teras dengan Model AI Semasa
Model bahasa besar cemerlang dalam memproses dan memuntahkan maklumat. Mereka boleh meringkaskan teks, menjawab soalan dan juga menulis kod berdasarkan data latihan mereka. Walau bagaimanapun, mereka beroperasi dalam lingkungan apa yang telah mereka pelajari.
Penemuan saintifik, dengan sifatnya, memerlukan melangkah ke dalam yang tidak diketahui. Ia melibatkan pembentukan hubungan baharu antara medan yang berbeza dan mencadangkan idea yang tidak terdapat dalam mana-mana set data latihan. Ini adalah lonjakan yang AI generatif semasa, memfokuskan pada penciptaan kandungan dan automasi, tidak dibina untuk dibuat. Industri ini berkembang, seperti yang dilihat dengan perkembangan seperti kemas kini WordPress Gutenberg yang meletakkan asas untuk penerbitan AI, tetapi cabaran utama untuk penemuan kekal.
Memperkenalkan Makmal Tidak Munasabah: Pendekatan Baharu AI untuk Sains
Untuk menangani jurang ini, Profesor Buehler mengasaskan bersama Unreasonable Labs dengan Yuan Cao, bekas saintis penyelidikan kakitangan kanan di Google DeepMind. Permulaan ini bertujuan untuk merintis pendekatan yang berbeza secara asas untuk membangunkan AI untuk penemuan saintifik. Daripada bergantung semata-mata pada pengingesan data secara besar-besaran, mereka membina sistem yang mampu membuat penaakulan antara disiplin.
Unreasonable Labs baru-baru ini memperoleh $13.5 juta dalam pusingan pembiayaan yang diketuai oleh Playground Global. Pusingan itu menyaksikan penyertaan daripada AIX Ventures, E14 Fund dan MS&AD Ventures. Pelaburan penting ini menekankan kepercayaan pasaran terhadap metodologi baru mereka.
Belajar daripada Detik "Aha" dalam Sejarah Sains
Hipotesis Buehler ialah banyak penemuan hebat timbul daripada detik-detik "aha". Ini adalah contoh di mana seorang saintis menggunakan teori atau konsep dari satu bidang untuk menyelesaikan masalah dalam domain yang sama sekali berbeza. Pendebungaan silang idea ini adalah kunci kepada kejayaan.
Contoh klasik ialah karya John Hopfield pada tahun 1982. Dia menggunakan konsep daripada fizik jirim pekat kepada bidang kecerdasan buatan yang baru muncul ketika itu. Ini membawa kepada pembangunan rangkaian Hopfield, sejenis rangkaian saraf yang mampu mempelajari dan mengingati kenangan. Ia adalah idea revolusioner yang lahir daripada menghubungkan disiplin yang tidak berkaitan.
Bagaimana AI Makmal yang Tidak Munasabah Berbeza daripada Model Arus Perdana
AI yang dibangunkan di Unreasonable Labs direka untuk meniru kapasiti manusia ini untuk cerapan antara disiplin. Matlamat mereka bukan untuk mencipta model bahasa yang lebih besar tetapi untuk membina sistem yang boleh menaakul merentas domain saintifik.
Graf Pengetahuan Antara Disiplin: Daripada latihan pada teks sahaja, AI mereka menyepadukan pengetahuan berstruktur daripada pelbagai bidang saintifik, daripada biologi kepada fizik. Enjin Penaakulan Analogi: Teknologi teras memberi tumpuan kepada mencari analogi dan persamaan antara konsep yang kelihatan tidak berkaitan, pemacu utama inovasi saintifik. Penjanaan Hipotesis: Sistem ini direka bentuk untuk mencadangkan hipotesis saintifik yang boleh diuji, bukan hanya menganalisis data sedia ada.
Pendekatan ini mewakili perubahan ketara daripada strategi pemerolehan yang lebih besarfirma teknologi, seperti pemerolehan Zendesk bagi pemula AI Forethought, yang sering menumpukan pada memperhalusi aplikasi perkhidmatan pelanggan sedia ada dan bukannya merintis bentuk penemuan baharu.
Masa Depan Penemuan Didorong AI
Jika berjaya, teknologi Unreasonable Labs boleh mempercepatkan penyelidikan dalam bidang kritikal. Bayangkan AI yang boleh mencadangkan sebatian ubat baharu dengan menggabungkan prinsip daripada kimia dan genetik. Atau model yang mencadangkan bahan baharu untuk tenaga lestari dengan menghubungkan konsep daripada nanoteknologi dan termodinamik.
Aplikasi berpotensi adalah luas, daripada mempercepatkan penyelidikan perubatan kepada menyelesaikan cabaran alam sekitar yang kompleks. Ini mewakili sempadan seterusnya untuk AI, bergerak melangkaui automasi untuk menjadi rakan kongsi sejati dalam kepintaran manusia.
Kesimpulan: Gelombang Seterusnya Inovasi AI
Perlumbaan untuk membangunkan AI untuk penemuan sains semakin memanas, tetapi kejayaan sebenar mungkin terletak pada syarikat permulaan khusus seperti Unreasonable Labs. Tumpuan mereka pada penaakulan antara disiplin menawarkan laluan yang menjanjikan melangkaui batasan model bahasa besar semasa. Perjalanan untuk mencipta AI yang benar-benar boleh ditemui baru sahaja bermula.
Ikuti perkembangan terkini tentang inovasi terkini dalam AI dan teknologi. Untuk mendapatkan lebih banyak cerapan dan berkongsi artikel ini dengan mudah, buat halaman pautan dalam bio percuma anda di Semless untuk mengatur kandungan kegemaran anda.
