Yapay Zeka Bağımsız Olarak Bilimsel Tahminlerde Bulunabilir

Yapay zeka araştırmacıları arasında Yapay Zeka’nın TheNext Web (TNW) tarafından not edildiği gibi, “insanların sahip olduğu türden genel zeka geliştirebilecek” olmasının yakın zamanda mümkün olacağı konusunda devam eden bir tartışma vardır.

Ancak Yapay Zeka’nın dev adımlar attığı bir başka alan da Doğal Dil İşleme (NLP) ile ilgilidir. NLP, makine öğreniminin daha geniş bir şemsiyesi altında, “metinsel verilerden bilgiyi değerlendirmek, çıkarmak ve değerlendirmek” amacını taşır. Bu bağlamda, TNW, Nature’da最近 yayımlanan bir makaleye dikkat çekiyor. Bu makale, bir Yapay Zeka’nın “araştırma yayınlarından anlamlı verileri çıkararak gelecekteki bilimsel keşifleri öngörebildiğini” rapor ediyor.

Belirli bir bilimsel soruyu araştırmak ve anlamak için, kitaplar, uzman yayınlar, web sayfaları ve diğer ilgili kaynaklara başvurmak kaçınılmaz bir adımdır. Elbette bu, özellikle çok karmaşık bir problem veya soru ile karşılaşıldığında, son derece zaman alıcı bir egzersiz olabilir. İşte burada NLP devreye giriyor. Gelişmiş yöntemler ve teknikler kullanarak, bilgisayar programları büyük metinsel veri kümelerinden kavramlar, karşılıklı ilişkiler, genel konular ve özel özellikler tanımlayabilir.

Yukarıda bahsedilen çalışmada, “şu ana kadar var olan çoğu otomatik NLP tabanlı yöntem, insan girdisi gerektirir. Tamamen manuel bir yaklaşıma kıyasla bir gelişme olmasına rağmen, bu hala emek yoğun bir iştir.” Ancak bu makaleyi hazırlayan araştırmacılar, bağımsız olarak bilgiyi tanımlayabilen ve çıkaran bir Yapay Zeka sistemi oluşturmayı başardılar. Bu sistem, “kimyasal adlar, kavramlar ve yapılar tanımlamak için istatistiksel ve geometrik özelliklere dayalı gelişmiş teknikler kullandı.” Bu, yaklaşık 1,5 milyon malzeme bilimindeki bilimsel makale özeti üzerinden gerçekleştirildi.

Daha sonra, bu makine öğrenimi programı, “verilerdeki kelimeleri ‘elementler’, ‘enerjitik’ ve ‘bağlayıcılar’ gibi belirli özelliklere göre sınıflandırdı.” Örneğin, “ısı” “enerjitik” olarak ve “gaz” “elementler” olarak sınıflandırıldı. Bu, belirli bileşiklerin belirli tür magnetizma ve diğer malzemelerle benzerliklerle bağlantılı olmasını sağladı ve kelimelerin nasıl bağlantılı olduğunu insan müdahalesi olmadan açıkladı.

Bu yöntem, Yapay Zeka’nın “karmaşık ilişkileri yakalamasını ve farklı bilgi katmanlarını tanımlamasını” mümkün kıldı. Bu, bilim insanlarının şu anda yapabildiklerinin çok ötesinde bir anlayış sağladı. Yapay Zeka, aslında, “fonksiyonel uygulamalar için malzeme önerdi – bunların keşiflerinden yıllar önce.” Böyle beş tahmin vardı ve hepsi 2009’dan önce yayımlanan makalelere dayanıyordu. Örneğin, Yapay Zeka, CsAgGa2Se4as olarak bilinen bir maddenin termoelektrik malzeme olduğunu tanımladı. Bilim insanları ise bunu 2012’de keşfetti. Dolayısıyla, Yapay Zeka 2009’da mevcut olsaydı, keşfi hızlandırabilirdi.