인공지능은 이전 지식에 기반하여 독립적으로 과학적 예측을 할 수 있다

인공지능 연구자들 사이에서 인공지능이 인간과 같은 일반 지성을 개발할 수 있을지 여부에 대한 논쟁이 진행 중이다. TheNext Web(TNW)에 따르면, “인공지능은 언제쯤 인간과 같은 일반 지성을 개발할 수 있을까?”라는 질문이 제기되고 있다. 이 논쟁은 인공지능이 인간과 같은 지성을 개발할 수 있는지 여부에 대한 찬반 논쟁이다.

그러나 인공지능은 자연어 처리(NLP) 분야에서 큰 발전을 이루고 있다. NLP는 기계 학습의 한 분야로, 텍스트 데이터에서 정보를 평가하고 추출하는 것을 목표로 한다. TNW는 최근 Nature에 발표된 논문에 따르면, 인공지능이 연구 논문에서 의미 있는 데이터를 추출하여 미래의 과학적 발견을 예측할 수 있음을 보고했다.

특정 과학적 질문에 대한 연구와 이해를 위해서는 책, 전문 간행물, 웹 페이지, 기타 관련 자료를 참조하는 것이 필수적이다. 그러나 이 작업은 매우 시간이 걸리는 일일 수 있다. 특히 복잡한 문제나 질문이 있을 경우에는 더욱 그렇다. 이것이 NLP가 필요한 이유이다. NLP를 사용하면 컴퓨터 프로그램이 대규모 텍스트 데이터セット에서 개념, 상호 관계, 일반 주제, 특정 속성을 식별할 수 있다.

위에서 언급한 연구에 따르면, “현재 대부분의 자동화된 NLP 기반 방법은 인간의 입력이 필요하다. 이는 순수한 수동 접근법에 비해 개선된 방법이지만, 여전히 노동 집약적인 작업이다.” 그러나 이 논문을 준비한 연구자들은 독립적으로 정보를 식별하고 추출할 수 있는 인공지능 시스템을 개발할 수 있었다. 이 시스템은 통계적 및 기하학적 속성을 기반으로 화학 이름, 개념, 구조를 식별하는 복잡한 기술을 사용했다. 이는 약 150만 개의 물리학 논문 요약을 기반으로 했다.

이후 이 기계 학습 프로그램은 “데이터에서 특정 기능을 기반으로 단어를 분류했다. 예를 들어, ‘열’은 ‘에너지’로 분류되고, ‘가스’는 ‘요소’로 분류되었다. 이것은 특정 화합물과 자성의 유형, 기타 물질과의 유사성 등에 대한 통찰력을 제공했다. 이는 인간의 개입 없이 이루어졌다.”

이 방법을 통해 인공지능은 “복잡한 관계와 다양한 정보를 식별할 수 있었다. 이는 인간이 수행하기 거의 불가능한 작업이다.” 이는 과학자들이 현재 수행할 수 있는 것보다 훨씬 앞서서 통찰력을 제공할 수 있었다. 인공지능은 실제로 2009년 이전에 발표된 논문을 기반으로 기능적 응용을 위한 재료를 추천했다. 이러한 예측은 5건 모두 2009년 이전에 발표된 논문을 기반으로 했다. 예를 들어, 인공지능은 2012년에 과학자들이 발견한 열전 재료인 CsAgGa2Se4를 식별할 수 있었다. 만약 인공지능이 2009년에 존재했다면, 그것은 발견을 가속화할 수 있었다.