Yapay zeka (AI), bilim alanını benzeri görülmemiş şekillerde şekillendiriyor. **Araştırma sürecini hızlandırmaktan yeni araştırma hipotezleri oluşturmaya kadar yapay zekanın eklenmesi bilime büyük bir potansiyel getiriyor. **
Bu yılın başlarında, modern yapay zekanın babalarından Yann LeCun şunları söyledi: "Yapay zeka, insan zekasını artırarak yeni bir rönesansı, belki de Aydınlanma'nın yeni bir aşamasını ateşleyebilir."
Günümüzde yapay zeka, yeni antibiyotikler, piller ve güneş panelleri için yeni malzemeler keşfetmenin yanı sıra kısa vadeli hava durumunu tahmin etme, nükleer füzyonu kontrol etme ve daha fazlası gibi mevcut bazı bilimsel süreçleri daha hızlı ve daha verimli hale getirebiliyor. Google DeepMind CEO'su Demis Hassabis, yapay zekayı bir teleskopla karşılaştırdı ve "Yapay zekanın yeni keşiflerde bir rönesans meydana getirebileceğine ve insan bilgeliğinin bir çarpanı haline gelebileceğine" inanıyordu.
Ancak yapay zeka, bilimin çalışma şeklini değiştirerek daha fazlasını yapabilir mi?
Literatür tabanlı keşif: Yapay zeka, bilimsel bilginin keşfine öncülük eder
Aslında bu değişim daha önce de yaşandı.
yüzyılda bilimsel yöntemin ortaya çıkışıyla birlikte araştırmacılar, antik çağın geleneksel bilgeliği yerine deneysel gözlemlere ve bunlardan türetilen teorilere güvenmeye başladılar. 19. yüzyılın sonlarında araştırma laboratuvarlarının kurulması kimyadan yarı iletkenlere ve ilaca kadar çeşitli alanlarda yenilikleri teşvik etti. Bu değişimler yalnızca bilimsel üretkenliği artırmakla kalmıyor, aynı zamanda bilimin kendisini de dönüştürüyor, yeni araştırma ve keşif alanları açıyor.
Peki o zamanlar yapay zeka, yalnızca yeni sonuçlar üretmede değil, aynı zamanda yeni sonuçlar üretmenin yeni yollarını da kullanarak benzer bir dönüşümü nasıl başarabilirdi?
**Umut verici bir yaklaşım literatüre dayalı keşiftir (LBD). **
Bir yapay zeka yöntemi olarak LBD, bilimsel literatürü analiz ederek yeni keşifler yapmayı amaçlamaktadır. 1980'li yılların başlarında, Chicago Üniversitesi'nden Dr. Don Swanson, MEDLINE tıp dergisi veritabanında yeni ilişkiler bulmak amacıyla ilk LBD sistemini kurdu. Bu yaklaşımın ilk başarılarından biri, bir dolaşım hastalığı olan Raynaud hastalığını kan viskozitesine bağlamasıydı; bu da balık yağının tedavide yararlı olabileceği hipotezine yol açtı; bu hipotez daha sonra deneysel olarak doğrulandı. Ancak o dönemde LBD sistemlerinin erişimi sınırlıydı.
Günümüzde yapay zeka, doğal dil işlemede (NLP) önemli ilerleme kaydetti ve bilimsel literatürün miktarı da önemli ölçüde artarak LBD yöntemlerini daha da güçlü hale getirdi. Örneğin, 2019'da Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı'ndaki araştırmacılar, malzeme bilimi literatürünün özetlerini analiz etmek ve bunları "kelime yerleştirme" adı verilen matematiksel temsillere dönüştürmek için denetimsiz öğrenme tekniklerini kullandılar. Bu yaklaşım, yapay zeka sistemlerinin "kimyasal sezgi" kazanmasına ve belirli özelliklere sahip olabilecek yeni malzemeler önermesine olanak tanır. Deneysel doğrulamanın ardından ilk on aday malzemenin tümü mükemmel performans gösterdi.
Chicago Üniversitesi sosyologları Jamshid Sourati ve James Evans tarafından Nature Human Behavior'da yayınlanan yeni bir makale, bu yaklaşımı yeni bir şekilde genişletiyor. Araştırmacılar hem kavramları hem de yazarları dikkate alacak bir sistem geliştirdiler ve eskisinden daha iyi sonuçlar elde ettiler. Dahası, sistemin ana akım araştırma yönlerinden kaçınmasını ve normal koşullar altında keşfedilmesi muhtemel olmayan "yabancı" hipotezleri tanımlamasını gerektirir. Bu yaklaşım yalnızca bilimsel keşiflerin hızlandırılmasına yardımcı olmakla kalmıyor, aynı zamanda yeni "kör noktaları" da ortaya çıkarıyor.
Günümüzde LBD sistemleri yalnızca yeni araştırma hipotezleri üretmekle kalmıyor, aynı zamanda potansiyel ortakları belirleyip disiplinler arası işbirliğini kolaylaştırabiliyor. Bu yöntemin uygulaması, bilim adamlarına daha geniş destek sağlayarak tablolar, grafikler ve şekiller gibi farklı belge türlerini ele alacak şekilde genişliyor.
Robotik Bilim Adamı: Yapay Zeka Laboratuvar Devrimine Öncülük Ediyor
**Robotik bilim insanları geleneksel laboratuvar otomasyonunun ötesinde bir başka heyecan verici gelişmeyi temsil ediyor. **Belirli bir araştırma alanı hakkında veriler, araştırma makaleleri ve patentler şeklinde arka plan bilgisi edinirler, ardından hipotezler üretirler, deneyler gerçekleştirirler, sonuçları değerlendirirler ve sonunda yeni bilimsel bilgileri keşfederler.
Aberystwyth Üniversitesi'ndeki "Adam", robot bilim adamlarının öncüsüdür. Yeni bilimsel bilginin ilk bağımsız keşfini gerçekleştirmiştir. Maya metabolizmasında genler ve enzimler arasındaki ilişki üzerine yapılan deney tipik bir durumdur.
"Eve" gibi daha gelişmiş robot bilim insanları, deneyleri planlayıp analiz ederken "kantitatif yapı-aktivite ilişkileri" (QSAR'lar) (kimyasal yapıları biyolojik etkilerle ilişkilendiren matematiksel modeller) oluşturmak için makine öğrenimini kullanıyor. Eve zaten ilaç keşfinde kullanılmış ve diş macununda kullanılan antimikrobiyal bir bileşik olan triklosanın sıtmaya neden olan parazitteki anahtar mekanizmayı inhibe ettiğini başarıyla keşfetmiştir.
Bir zamanlar makinelerin en iyi insan oyuncuları yenmesi ihtimali onlarca yıl uzak görünüyordu, ancak teknoloji beklenenden daha hızlı ilerliyor. Robotik bilim insanları giderek daha yetenekli hale geldikçe, geleceğin robotik bilim adamlarını satranç oynayabilen yapay zeka sistemleriyle karşı karşıya getirmek mümkün olacak.
Adam'ı yaratan Cambridge Üniversitesi'nden yapay zeka araştırmacısı Ross King şunları söyledi: "Eğer yapay zeka hipotez alanının tamamını keşfedebilir veya hatta bu alanı genişletebilirse, o zaman insanların hipotez alanının yalnızca küçük bir bölümünü keşfettiğini gösterebilir. belki de kendi bilimsel önyargılarından dolayı."
Robot bilimciler, bilimsel alanda verimlilik sorunlarını çözerek bilimsel araştırmaları benzersiz bir şekilde dönüştürdüler. Bilimsel araştırmanın verimliliği giderek azalıyor ve bilginin sınırlarının gelişimini teşvik etmek zorlaşıyor. Robot bilim insanları bu sorunu yapay zeka destekli sistemler aracılığıyla çözebilir çünkü makineler laboratuvar çalışmalarını insanlardan daha hızlı, daha ucuz ve daha doğru bir şekilde gerçekleştirebilir. ve günün her saati çalışabilir. Ayrıca tekrarlanabilir deneysel sonuçlar sağlayabilir ve tekrarlanabilirlik krizini hafifletebilirler.
Bilimdeki yapay zekanın potansiyeli ve zorlukları
**Yapay zeka bilimde büyük bir potansiyele sahip olsa da bazı zorluklarla da karşı karşıyadır. **
Daha iyi donanım ve yazılıma ve ikisi arasında daha sıkı entegrasyona ek olarak, laboratuvar otomasyon sistemleri arasında daha fazla birlikte çalışabilirliğin yanı sıra yapay zeka algoritmalarının anlamsal bilgi alışverişi yapmasına ve yorumlamasına olanak tanıyan ortak standartlara da ihtiyaç vardır. Diğer bir engel ise bilim adamlarının yapay zeka tabanlı araçlara aşina olmamasıdır. Ayrıca bazı araştırmacılar otomasyonun işlerini tehdit edeceğinden endişe ediyor.
Ancak Güney Kaliforniya Üniversitesi'nden bilgisayar bilimcisi Dr. Yolanda Gil, yapay zekanın etkisinin artık "geniş kapsamlı ve yaygın" olduğunu söyledi. Pek çok bilim insanı artık "aktif olarak yapay zeka ortakları arıyor." Özellikle uygulayıcıların kendi yapay zeka sistemlerini oluşturdukları malzeme bilimi ve ilaç keşfi alanlarında yapay zekanın potansiyeline dair farkındalık artıyor.
Genel olarak bilimsel dergiler, bilim adamlarının bilgiyi keşfetme ve birbirlerinden öğrenme yöntemlerini değiştirdi. Araştırma laboratuvarları deneylerin ölçeğini genişletmiş ve deneylerin sanayileşmesini gerçekleştirmiştir. Yapay zeka, ilk iki devrimi genişleterek ve birleştirerek bilimsel araştırmanın yapılma şeklini gerçekten değiştirebilir.
Referans bağlantıları:
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
The Economist: Yapay zeka bilimsel araştırmanın yapılma şeklini değiştirebilir mi?
Yapay zeka (AI), bilim alanını benzeri görülmemiş şekillerde şekillendiriyor. **Araştırma sürecini hızlandırmaktan yeni araştırma hipotezleri oluşturmaya kadar yapay zekanın eklenmesi bilime büyük bir potansiyel getiriyor. **
Bu yılın başlarında, modern yapay zekanın babalarından Yann LeCun şunları söyledi: "Yapay zeka, insan zekasını artırarak yeni bir rönesansı, belki de Aydınlanma'nın yeni bir aşamasını ateşleyebilir."
Ancak yapay zeka, bilimin çalışma şeklini değiştirerek daha fazlasını yapabilir mi?
Literatür tabanlı keşif: Yapay zeka, bilimsel bilginin keşfine öncülük eder
Aslında bu değişim daha önce de yaşandı.
Peki o zamanlar yapay zeka, yalnızca yeni sonuçlar üretmede değil, aynı zamanda yeni sonuçlar üretmenin yeni yollarını da kullanarak benzer bir dönüşümü nasıl başarabilirdi?
**Umut verici bir yaklaşım literatüre dayalı keşiftir (LBD). **
Bir yapay zeka yöntemi olarak LBD, bilimsel literatürü analiz ederek yeni keşifler yapmayı amaçlamaktadır. 1980'li yılların başlarında, Chicago Üniversitesi'nden Dr. Don Swanson, MEDLINE tıp dergisi veritabanında yeni ilişkiler bulmak amacıyla ilk LBD sistemini kurdu. Bu yaklaşımın ilk başarılarından biri, bir dolaşım hastalığı olan Raynaud hastalığını kan viskozitesine bağlamasıydı; bu da balık yağının tedavide yararlı olabileceği hipotezine yol açtı; bu hipotez daha sonra deneysel olarak doğrulandı. Ancak o dönemde LBD sistemlerinin erişimi sınırlıydı.
Chicago Üniversitesi sosyologları Jamshid Sourati ve James Evans tarafından Nature Human Behavior'da yayınlanan yeni bir makale, bu yaklaşımı yeni bir şekilde genişletiyor. Araştırmacılar hem kavramları hem de yazarları dikkate alacak bir sistem geliştirdiler ve eskisinden daha iyi sonuçlar elde ettiler. Dahası, sistemin ana akım araştırma yönlerinden kaçınmasını ve normal koşullar altında keşfedilmesi muhtemel olmayan "yabancı" hipotezleri tanımlamasını gerektirir. Bu yaklaşım yalnızca bilimsel keşiflerin hızlandırılmasına yardımcı olmakla kalmıyor, aynı zamanda yeni "kör noktaları" da ortaya çıkarıyor.
Robotik Bilim Adamı: Yapay Zeka Laboratuvar Devrimine Öncülük Ediyor
**Robotik bilim insanları geleneksel laboratuvar otomasyonunun ötesinde bir başka heyecan verici gelişmeyi temsil ediyor. **Belirli bir araştırma alanı hakkında veriler, araştırma makaleleri ve patentler şeklinde arka plan bilgisi edinirler, ardından hipotezler üretirler, deneyler gerçekleştirirler, sonuçları değerlendirirler ve sonunda yeni bilimsel bilgileri keşfederler.
Aberystwyth Üniversitesi'ndeki "Adam", robot bilim adamlarının öncüsüdür. Yeni bilimsel bilginin ilk bağımsız keşfini gerçekleştirmiştir. Maya metabolizmasında genler ve enzimler arasındaki ilişki üzerine yapılan deney tipik bir durumdur.
"Eve" gibi daha gelişmiş robot bilim insanları, deneyleri planlayıp analiz ederken "kantitatif yapı-aktivite ilişkileri" (QSAR'lar) (kimyasal yapıları biyolojik etkilerle ilişkilendiren matematiksel modeller) oluşturmak için makine öğrenimini kullanıyor. Eve zaten ilaç keşfinde kullanılmış ve diş macununda kullanılan antimikrobiyal bir bileşik olan triklosanın sıtmaya neden olan parazitteki anahtar mekanizmayı inhibe ettiğini başarıyla keşfetmiştir.
Adam'ı yaratan Cambridge Üniversitesi'nden yapay zeka araştırmacısı Ross King şunları söyledi: "Eğer yapay zeka hipotez alanının tamamını keşfedebilir veya hatta bu alanı genişletebilirse, o zaman insanların hipotez alanının yalnızca küçük bir bölümünü keşfettiğini gösterebilir. belki de kendi bilimsel önyargılarından dolayı."
Robot bilimciler, bilimsel alanda verimlilik sorunlarını çözerek bilimsel araştırmaları benzersiz bir şekilde dönüştürdüler. Bilimsel araştırmanın verimliliği giderek azalıyor ve bilginin sınırlarının gelişimini teşvik etmek zorlaşıyor. Robot bilim insanları bu sorunu yapay zeka destekli sistemler aracılığıyla çözebilir çünkü makineler laboratuvar çalışmalarını insanlardan daha hızlı, daha ucuz ve daha doğru bir şekilde gerçekleştirebilir. ve günün her saati çalışabilir. Ayrıca tekrarlanabilir deneysel sonuçlar sağlayabilir ve tekrarlanabilirlik krizini hafifletebilirler.
Bilimdeki yapay zekanın potansiyeli ve zorlukları
**Yapay zeka bilimde büyük bir potansiyele sahip olsa da bazı zorluklarla da karşı karşıyadır. **
Daha iyi donanım ve yazılıma ve ikisi arasında daha sıkı entegrasyona ek olarak, laboratuvar otomasyon sistemleri arasında daha fazla birlikte çalışabilirliğin yanı sıra yapay zeka algoritmalarının anlamsal bilgi alışverişi yapmasına ve yorumlamasına olanak tanıyan ortak standartlara da ihtiyaç vardır. Diğer bir engel ise bilim adamlarının yapay zeka tabanlı araçlara aşina olmamasıdır. Ayrıca bazı araştırmacılar otomasyonun işlerini tehdit edeceğinden endişe ediyor.
Ancak Güney Kaliforniya Üniversitesi'nden bilgisayar bilimcisi Dr. Yolanda Gil, yapay zekanın etkisinin artık "geniş kapsamlı ve yaygın" olduğunu söyledi. Pek çok bilim insanı artık "aktif olarak yapay zeka ortakları arıyor." Özellikle uygulayıcıların kendi yapay zeka sistemlerini oluşturdukları malzeme bilimi ve ilaç keşfi alanlarında yapay zekanın potansiyeline dair farkındalık artıyor.
Referans bağlantıları: