يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي على التنبؤ العلمي بشكل مستقل بناءً على المعرفة السابقة

هناك مناقشة جارية بين باحثي الذكاء الاصطناعي حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي ، كما يشير إلى TheNext Web (TNW) ، “سوف يكون قادرًا قريباً على تطوير نوع من الذكاء العام الذي يمتلكه البشر” ، مع جدل حار لصالح وضد.

لكن هناك مجال آخر من المعرفة حيث يتقدم الذكاء الاصطناعي بخطوات巨ية ، وأنه هو معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، وهو جزء من غطاء أكبر من التعلم الآلي ، مع “الهدف لتقييم و استخراج وتقييم المعلومات من البيانات النصية.” في هذا الصدد ، يشير TNW إلى ورقة نُشرت مؤخرًا في نيتشر التي تقول إن الذكاء الاصطناعي “تمكن من التنبؤ بالاكتشافات العلمية المستقبلية ببساطة من خلال استخراج البيانات المهمة من المنشورات البحثية.”

البحث في سؤال علمي معين يتطلب الخطوة الواضحة للتشاور مع الكتب والمنشورات المتخصصة وصفحات الويب وأي مصادر أخرى ذات صلة. بالطبع ، يمكن أن يكون هذا تمرينًا شديد الاستهلاك للوقت ، خاصة إذا كان لدينا مشكلة أو سؤال معقد للغاية. यह هو المكان الذي تأتي فيه معالجة اللغة الطبيعية . من خلال استخدام “الأساليب والتقنيات المتطورة ، يمكن للبرامج الحاسوبية تحديد المفاهيم والعلاقات المتبادلة والموضوعات العامة والخصائص المحددة من مجموعات بيانات نصية كبيرة.”

كما هو مذكور في الدراسة المذكورة ، “حتى الآن ، معظم الطرق الآلية القائمة على معالجة اللغة الطبيعية خاضعة للإشراف ، وتتطلب إدخالًا من البشر. على الرغم من كونها تحسناً مقارنة بالمنهج المنفرد ، إلا أنها لا تزال وظيفة شاقة.” لكن الباحثين الذين أعدوا هذه الورقة تمكنوا من إنشاء نظام ذكاء اصطناعي “يمكنه تحديد وتحليل المعلومات بدقة و استقلالية. استخدم تقنيات متطورة تعتمد على الخصائص الإحصائية والهندسية للبيانات لتحديد الأسماء الكيميائية والمفاهيم والهياكل. كان هذا يستند إلى حوالي 1.5 مليون ملخص للورقات البحثية في العلوم المواد.

ثم ، قام برنامج التعلم الآلي هذا “بتصنيف الكلمات في البيانات بناءً على ميزات محددة مثل” العناصر “و” الديناميكا “و” الرابطات “. على سبيل المثال ، تم تصنيف “الحرارة” كجزء من “الديناميكا” ، و “الغاز” كعنصر. ساعد هذا على ربط المركبات مع أنواع المغناطيسية والتشابه مع المواد الأخرى من بين أشياء أخرى ، مما يوفر رؤى حول كيفية ارتباط الكلمات بدون تدخل بشري مطلوب.

جعلت هذه الطريقة من الممكن للذكاء الاصطناعي “التحكم في العلاقات المعقدة وتحديد طبقات مختلفة من المعلومات ، وهو ما سيكون من المستحيل تقريباً على البشر القيام به.” هذا جعل من الممكن تقديم رؤى بعيدة المدى مقارنة بما يستطيع العلماء في هذا المجال القيام به في الوقت الحالي. في الواقع ، أوصى الذكاء الاصطناعي بمواد “للتطبيقات الوظيفية بعدة سنوات قبل اكتشافها الفعلي. هناك خمسة تنبؤات من هذا القبيل ، جميعها تستند إلى أوراق نُشرت قبل عام 2009. على سبيل المثال ، تمكن الذكاء الاصطناعي من تحديد مادة تسمى CsAgGa2Se4as كمادة ثيرموكتريكية ، والتي لم يكتشفها العلماء حتى عام 2012. لذلك ، لو كان الذكاء الاصطناعي موجودًا في عام 2009 ، لكان قد أسرع اكتشافه.