Ako umelá inteligencia predpovedá výsledky výskumov bez samotného výskumu

V poslednej dobe sa umelá inteligencia stáva stále viditeľnejšou súčasťou modernej vedy. Nielenže je schopná analyzovať obrovské množstvo dát, ale vôbec poprvýkrát dokáže predpovedať výsledky výskumov, na základe ktorých nebola vyškolená. Ako je to možné? Poďme sa spoločne pozrieť na fascinujúci svet veľkých jazykových modelov a ich potenciál formovať budúcnosť vedeckého výskumu.

Kľúčové poznatky

1. Výkonnosť AI vo vedeckej analýze: Výskum preukázal, že veľké jazykové modely dokážu s vysokou presnosťou predpovedať výsledky výskumov, čo naznačuje prítomnosť skrytých vedomostí v existujúcej literatúre.
2. Poradie veľké jazykové modely vs. ľudskí odborníci: Napríklad GPT-4 dokázal správne identifikovať výsledky v 81 % prípadov, čo je výrazne viac než priemerná úspešnosť ľudských odborníkov na úrovni 63 %.
3. Verejný záujem a možnosti: Táto technológia otvára otázky o možnostiach využitia AI vo financovaní výskumu a určení priorít ďalších štúdií.

Skrytý potenciál vo vedeckej literatúre

Príležitosť na objavenie neobjaveného: To, že AI dokáže „vnímať“ skryté vzory v obrovskom množstve dát, nás odkazuje na koniec 20. storočia. V 80. rokoch Dan Swanson ukázal, že nepriame odkazy medzi vednými oblasťami môžu viesť k zásadným objavom. Napríklad spojenie medzi rybím olejom a Raynaudovou chorobou, ktoré bolo „napísané medzi riadkami“, ale ľudia ho odhalili až neskôr.

Veľké jazykové modely ako nová hranica výskumu

Pokrok v tejto sfére ukazuje, že veľké jazykové modely ako GPT-4 alebo Llama 2 sú schopné nielen čítať a interpretovať tisíce odborných článkov, ale aj robiť kvalifikované predpovede. Nielen v neurobiológii, ale v potenciálne všetkých oblastiach vedy. AI totiž dokáže analyzovať materiály, ktoré sú pre jednoho človeka nezvládnuteľné a ponúknuť riešenia alebo otázky, ktoré si samotní vedci ani nemusia uvedomiť.

Čo ďalej? Odporúčania do budúcnosti

S ohľadom na tieto pokroky by bolo rozumné uvažovať nad zapojením AI do rozhodovacieho procesu o tom, aký výskum financovať. Ušetrené financie a zvýšená efektivita by mohli viesť k inovatívnejším objavom. Tým sa otvárajú nové možnosti, ako AI využiť k stále kritickejšiemu uvažovaniu a ďalšiemu rozvoju vedy.

Zdroje a odkazy na štúdie

Ak máte záujem o ďalšie informácie, odporúčame vám prečítať si plnú štúdiu na tému predikcie výsledkov v neurobiológii, ktorú nájdete na Nature. Tieto poznatky rozširujú naše chápanie toho, čo umelá inteligencia zvládne a kam sa môže uberať budúcnosť výskumu.

Zostáva nám už len pozerať a učiť sa od týchto pokrokových technológií, ktoré jednoznačne menia pravidlá hry. Keďže svet vedy je v neustálom pohybe, AI môže byť významným partnerom na ceste k ďalším objavom.

Približne 137 gCO₂ bolo uvľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.68 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.