Die begin probeer 'n nuwe truuk om KI te ontwikkel vir wetenskapontdekking
Die begin probeer 'n nuwe truuk om KI te ontwikkel vir wetenskapontdekking
Die ontwikkeling van kunsmatige intelligensie vir wetenskaplike ontdekking het 'n monumentale doelwit vir tegnologiereuse geword. Maatskappye soos OpenAI en Anthropic het tientalle miljarde se befondsing verseker met beloftes van KI-deurbrake in medisyne, biologie en fisika. Egte KI-gedrewe wetenskaplike ontdekking bly egter ontwykend, soos gedemonstreer deur vorige voorvalle soos 'n ontduikte ChatGPT-gegenereerde wiskundebevinding. Die kernuitdaging, volgens kenners, is dat huidige groottaalmodelle (LLM's) nie die intrinsieke vermoë het om nuwe wetenskaplike kennis outonoom te genereer nie.
Waarom groot KI-laboratoriums sukkel met wetenskaplike ontdekking
Markus Buehler, 'n MIT-ingenieursprofessor, identifiseer 'n fundamentele beperking in vandag se gevorderde KI. Hy voer aan dat die modelle wat stelsels van OpenAI en Anthropic aandryf nie ontwerp is vir ware ontdekking nie. Hul argitektuur is gebaseer op patroonherkenning uit bestaande data, nie op die skep van nuwe teorieë of hipoteses nie.
Dit is verlede herfs skerp geïllustreer toe 'n beweerde wiskundige ontdekking deur ChatGPT vinnig ontken is. Die episode het die gaping tussen KI se analitiese krag en sy kreatiewe, ontdekkingsgeoriënteerde denke uitgelig. Dit is 'n uitdaging wat herinner aan ander KI-pogings waar die tegnologie sukkel met oorspronklikheid, baie soos die kritiek wat die KI 'akteur' Tilly Norwood in die gesig gestaar het vir 'n gebrek aan opregte kreatiwiteit.
Die kernprobleem met huidige KI-modelle
Groot taalmodelle blink uit in die verwerking en herhaling van inligting. Hulle kan tekste opsom, vrae beantwoord en selfs kode skryf op grond van hul opleidingsdata. Hulle funksioneer egter binne die grense van wat hulle reeds geleer het.
Wetenskaplike ontdekking vereis uit die aard daarvan om in die onbekende in te stap. Dit behels die vorming van nuwe verbindings tussen uiteenlopende velde en die voorstel van idees wat nie in enige opleidingdatastel voorkom nie. Dit is 'n sprong wat die huidige generatiewe KI, gefokus op inhoudskepping en outomatisering, nie gebou is om te maak nie. Die bedryf is besig om te ontwikkel, soos gesien met ontwikkelings soos die WordPress Gutenberg-opdatering wat grondslag lê vir KI-publisering, maar die kernuitdaging vir ontdekking bly.
Bekendstelling van onredelike laboratoriums: 'n nuwe benadering tot KI vir wetenskap
Om hierdie leemte aan te spreek, het professor Buehler saam met Yuan Cao, 'n voormalige senior personeel navorsingswetenskaplike by Google DeepMind, Unreasonable Labs gestig. Die opstart beoog om 'n fundamenteel ander benadering tot die ontwikkeling van KI vir wetenskaplike ontdekking te baan. In plaas daarvan om net op massiewe data-inname staat te maak, bou hulle stelsels wat interdissiplinêr kan redeneer.
Unreasonable Labs het onlangs $13,5 miljoen verseker in 'n befondsingsronde gelei deur Playground Global. Die rondte het deelgeneem van AIX Ventures, E14 Fund en MS&AD Ventures. Hierdie beduidende belegging onderstreep die mark se geloof in hul nuwe metodologie.
Leer uit "Aha"-oomblikke in wetenskapgeskiedenis
Buehler se hipotese is dat baie groot ontdekkings ontstaan uit "aha" oomblikke. Dit is gevalle waar 'n wetenskaplike 'n teorie of konsep van een veld toepas om 'n probleem in 'n heeltemal ander domein op te los. Hierdie kruisbestuiwing van idees is die sleutel tot deurbrake.
’n Klassieke voorbeeld is John Hopfield se werk in 1982. Hy het konsepte van gekondenseerde materie-fisika op die destyds ontluikende veld van kunsmatige intelligensie toegepas. Dit het gelei tot die ontwikkeling van Hopfield-netwerke, 'n tipe neurale netwerk wat in staat is om herinneringe te leer en te herroep. Dit was 'n revolusionêre idee wat gebore is uit die koppeling van onverwante dissiplines.
Hoe Onredelike Labs se KI verskil van hoofstroommodelle
Die KI wat by Unreasonable Labs ontwikkel word, is ontwerp om hierdie menslike kapasiteit vir interdissiplinêre insig na te boots. Hulle doel is nie om 'n groter taalmodel te skep nie, maar om 'n sisteem te bou wat oor wetenskaplike domeine heen kan redeneer.
Interdissiplinêre kennisgrafieke: In plaas van opleiding op teks alleen, integreer hul KI gestruktureerde kennis van verskeie wetenskaplike velde, van biologie tot fisika. Analogiese redenasie-enjins: Die kerntegnologie fokus op die vind van analogieë en parallelle tussen oënskynlik onverwante konsepte, 'n sleuteldrywer van wetenskaplike innovasie. Hipotese generering: Die stelsel word ontwerp om toetsbare wetenskaplike hipoteses voor te stel, nie net bestaande data te ontleed nie.
Hierdie benadering verteenwoordig 'n beduidende afwyking van die verkrygingstrategieë van grotertegnologiefirmas, soos die Zendesk-verkryging van KI-opstart Forethought, wat dikwels daarop fokus om bestaande kliëntedienstoepassings te verfyn eerder as om nuwe vorme van ontdekking te baan.
Die toekoms van KI-gedrewe ontdekking
As dit suksesvol is, kan Unreasonable Labs se tegnologie navorsing in kritieke gebiede versnel. Stel jou 'n KI voor wat 'n nuwe geneesmiddelverbinding kan voorstel deur beginsels uit chemie en genetika te kombineer. Of 'n model wat 'n nuwe materiaal vir volhoubare energie voorstel deur konsepte uit nanotegnologie en termodinamika te koppel.
Die potensiële toepassings is groot, van versnelde mediese navorsing tot die oplossing van komplekse omgewingsuitdagings. Dit verteenwoordig die volgende grens vir KI, wat verby outomatisering beweeg om 'n ware vennoot in menslike vindingrykheid te word.
Gevolgtrekking: Die volgende golf van KI-innovasie
Die wedloop om KI vir wetenskaplike ontdekking te ontwikkel is besig om op te warm, maar ware sukses lê dalk by gespesialiseerde opstarters soos Unreasonable Labs. Hulle fokus op interdissiplinêre redenasie bied 'n belowende pad verby die beperkings van huidige groot taalmodelle. Die reis na die skep van 'n KI wat werklik kan ontdek, begin net.
Bly op hoogte van die nuutste innovasies in KI en tegnologie. Vir meer insigte en om hierdie artikel maklik te deel, skep jou gratis skakel-in-bio-bladsy op Seemless om jou gunsteling-inhoud saam te stel.
