現在、AI はすでに、新しい抗生物質、バッテリーやソーラーパネル用の新素材の発見、短期的な天候の予測、核融合の制御など、既存の科学プロセスの一部をより高速かつ効率的に行うことができています。 Google DeepMind の CEO、デミス・ハサビス氏は AI を望遠鏡に例え、「AI は新たな発見のルネサンスをもたらし、人類の知恵を倍加するものになるかもしれない」と信じています。
シカゴ大学の社会学者ジャムシード・スーラティ氏とジェームズ・エヴァンス氏が『Nature Human Behavior』誌に発表した最近の論文は、このアプローチを新しい方法で拡張したものです。研究者たちは、コンセプトと著者の両方を考慮するようにシステムをトレーニングし、以前よりも優れた結果を達成しました。さらに、主流の研究方向を回避し、通常の状況では発見される可能性が低い「エイリアン」仮説を特定するシステムが必要です。このアプローチは、科学的発見を加速するのに役立つだけでなく、新たな「盲点」を明らかにします。
かつては、機械が人間の最高のプレイヤーに勝つのは数十年先のことだと思われていましたが、テクノロジーは予想よりも速く進歩しています。ロボット科学者がますます有能になるにつれ、将来のロボット科学者とチェスができる AI システムを戦わせることが可能になるでしょう。
アダムを作成したケンブリッジ大学の AI 研究者、ロス キング氏は次のように述べています。「もし AI が仮説空間全体を探索できる、あるいはこの空間を拡張できるとしたら、人間は仮説空間のほんの一部しか探索していないことが分かるかもしれません。おそらく彼ら自身の科学的偏見によるものでしょう。」
ロボット科学者は、科学分野における効率の問題を解決することで、独自の方法で科学研究を変革してきました。科学研究の効率は徐々に低下しており、知識のフロンティアの開発を促進することが困難になっています。機械は人間よりも速く、安価に、より正確に実験作業を実行できるため、ロボット科学者は AI 駆動システムを通じてこの問題を解決できます。そして 24 時間働くことができます。さらに、再現可能な実験結果を提供し、再現性の危機を軽減できます。
科学における AI の可能性と課題
**AI は科学において大きな可能性を秘めていますが、いくつかの課題にも直面しています。 **
より優れたハードウェアとソフトウェア、およびその 2 つの緊密な統合に加えて、検査室自動化システム間の相互運用性の向上や、AI アルゴリズムがセマンティック情報を交換および解釈できるようにする共通標準も必要です。もう 1 つの障害は、科学者が AI ベースのツールに慣れていないことです。さらに、自動化によって自分たちの仕事が脅かされるのではないかと心配する研究者もいます。
しかし、南カリフォルニア大学のコンピューター科学者ヨランダ・ギル博士は、AIの影響は現在「広範囲に及び、広範囲に広がっている」と述べた。多くの科学者は現在、「AIパートナーを積極的に探している」。 AI の可能性に対する意識は、特に材料科学や創薬の分野で高まっており、専門家が独自の AI システムを構築しています。
エコノミスト: AI は科学研究の方法を変えることができますか?
人工知能 (AI) は、前例のない方法で科学分野を形成しています。 **研究プロセスの加速から新しい研究仮説の生成まで、AI の追加は科学に大きな可能性をもたらします。 **
今年初め、現代AIのゴッドファーザーの一人であるヤン・ルカン氏は、「AIは人間の知能を増強することによって、新たなルネッサンスを引き起こし、おそらく啓蒙の新たな段階を引き起こすかもしれない」と述べた。
しかし、AI は科学そのものの仕組みを変えることで、さらに多くのことを実現できるでしょうか?
文献ベースの発見: AI が科学知識の発見をリード
実際、この変化は以前にも起こりました。
17 世紀に科学的手法が登場すると、研究者は古代の常識ではなく、実験観察とそこから導き出された理論を信頼するようになりました。 19 世紀後半の研究所の設立は、化学から半導体、製薬に至るまでの分野での革新に拍車をかけました。これらの変化は科学の生産性を高めるだけでなく、科学自体を変革し、新しい研究と発見の分野を切り開きます。
では、AI は当時、新しい結果を生成するだけでなく、新しい結果を生成する新しい方法においても、どのようにして同様の変革を達成できたのでしょうか?
**有望なアプローチの 1 つは、文献ベースの発見 (LBD) です。 **
LBD は AI 手法として、科学文献を分析することで新たな発見をすることを目指しています。 1980 年代にはすでに、シカゴ大学の Don Swanson 博士が、医学雑誌データベース MEDLINE で新しい関連性を見つけるために最初の LBD システムを確立しました。このアプローチの初期の成功の 1 つは、循環器疾患であるレイノー病と血液の粘度を関連付けることで、魚油が治療に役立つ可能性があるという仮説につながり、この仮説は後に実験的に確認されました。ただし、当時の LBD システムの適用範囲は限られていました。
シカゴ大学の社会学者ジャムシード・スーラティ氏とジェームズ・エヴァンス氏が『Nature Human Behavior』誌に発表した最近の論文は、このアプローチを新しい方法で拡張したものです。研究者たちは、コンセプトと著者の両方を考慮するようにシステムをトレーニングし、以前よりも優れた結果を達成しました。さらに、主流の研究方向を回避し、通常の状況では発見される可能性が低い「エイリアン」仮説を特定するシステムが必要です。このアプローチは、科学的発見を加速するのに役立つだけでなく、新たな「盲点」を明らかにします。
ロボット科学者: AI が研究室革命をリード
**ロボット科学者は、従来の研究室の自動化を超えた新たな刺激的な発展を表しています。 **彼らは、特定の研究分野に関する背景知識をデータ、研究論文、特許の形で取得し、仮説を生成し、実験を実行し、結果を評価し、最終的に新しい科学的知識を発見します。
アベリストウィス大学の「アダム」はロボット科学者のパイオニアであり、酵母の代謝における遺伝子と酵素の関係に関する実験など、新しい科学知識を初めて独立して発見しました。
「イブ」のようなより洗練されたロボット科学者は、機械学習を使用して、実験を計画および分析する際に、「定量的構造活性相関」(QSAR) (化学構造と生物学的効果を関連付ける数学的モデル) を作成します。イブはすでに創薬に使用されており、歯磨き粉に使用される抗菌化合物であるトリクロサンが、マラリアを引き起こす原虫の重要なメカニズムを阻害することの発見に成功している。
アダムを作成したケンブリッジ大学の AI 研究者、ロス キング氏は次のように述べています。「もし AI が仮説空間全体を探索できる、あるいはこの空間を拡張できるとしたら、人間は仮説空間のほんの一部しか探索していないことが分かるかもしれません。おそらく彼ら自身の科学的偏見によるものでしょう。」
ロボット科学者は、科学分野における効率の問題を解決することで、独自の方法で科学研究を変革してきました。科学研究の効率は徐々に低下しており、知識のフロンティアの開発を促進することが困難になっています。機械は人間よりも速く、安価に、より正確に実験作業を実行できるため、ロボット科学者は AI 駆動システムを通じてこの問題を解決できます。そして 24 時間働くことができます。さらに、再現可能な実験結果を提供し、再現性の危機を軽減できます。
科学における AI の可能性と課題
**AI は科学において大きな可能性を秘めていますが、いくつかの課題にも直面しています。 **
より優れたハードウェアとソフトウェア、およびその 2 つの緊密な統合に加えて、検査室自動化システム間の相互運用性の向上や、AI アルゴリズムがセマンティック情報を交換および解釈できるようにする共通標準も必要です。もう 1 つの障害は、科学者が AI ベースのツールに慣れていないことです。さらに、自動化によって自分たちの仕事が脅かされるのではないかと心配する研究者もいます。
しかし、南カリフォルニア大学のコンピューター科学者ヨランダ・ギル博士は、AIの影響は現在「広範囲に及び、広範囲に広がっている」と述べた。多くの科学者は現在、「AIパートナーを積極的に探している」。 AI の可能性に対する意識は、特に材料科学や創薬の分野で高まっており、専門家が独自の AI システムを構築しています。
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