Już czas na krzemowych naukowców?

Sztuczna inteligencja coraz szerzej wykorzystywana jest w wielu dziedzinach naszego życia. Ma ona ogromny potencjał, aby wpłynąć na rozwój ludzkości, ale czy może też zastąpić naukowców?

Sztuczna inteligencja (AI) to technologia pozwalająca komputerom wykonywać zadania, które wcześniej wymagały ludzkiego wyczucia i inteligencji. Na przykład, może uczyć się, jak rozwiązywać problemy lub zapamiętywać informacje, których komputer nauczył się w przeszłości. Ważne jest, aby pamiętać, że AI nie jest po prostu odpowiednikiem ludzkiego umysłu. Nie jest ona w stanie samodzielnie myśleć ani wyrażać uczuć. Używanie terminu “sztuczna inteligencja” w odniesieniu do komputerów często też prowadzi do utożsamiania jej z robotami, które są w stanie samodzielnie myśleć i podejmować decyzje. To częsty błąd – roboty są zwykle sterowane przez AI, ale same AI nie są.

Usprawnienie twórczego myślenia

Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do tworzenia nowych i innowacyjnych rozwiązań w badaniach naukowych. Potrafi wspierać proces twórczego myślenia, generując hipotezy poprzez analizowanie dostępnych danych oraz tworzenie skojarzeń oraz zależności między nimi. Dzięki temu możliwe będzie wyciąganie wniosków i tworzenie nowych pomysłów, które z kolei przekłada się na nowe, ciekawe odkrycia oraz prowadzi do wyznaczania kierunku przyszłych badań. AI radzi sobie z wyciąganiem wniosków z wielu źródeł, dzięki czemu rozumie kontekst i sytuację, w których dana hipoteza powinna być wykorzystana. Może być również wykorzystywana do automatyzacji eksperymentów, aby zaoszczędzić czas i zwiększyć precyzję pomiarów.

Już dziś sztuczna inteligencja znajduje konkretne zastosowania w wielu dziedzinach. Używa się jej do przeprowadzania symulacji i obliczeń matematycznych na dużą skalę w celu wyjaśnienia i zrozumienia złożonych zjawisk fizycznych. Algorytmy uczenia maszynowego służą do wykrywania wzorców i wyrażeń w danych, co może prowadzić do odkryć naukowych. AI tworzy komputerowe modele zachowań biologicznych i zwierzęcych. Opracowuje także symulacje i analizy danych medycznych w celu wykrywania wczesnych objawów choroby. Wreszcie używa się jej do tworzenia algorytmów optymalizacji i symulacji, które mogą być wykorzystane do badania wpływu czynników społecznych na postępy naukowe.

Open AI

Uczenie maszynowe, sztuczne sieci neuronowe i algorytmy ewolucyjne są w stanie wygenerować modele symulujące zjawiska, których nie można zaobserwować w rzeczywistości. Symulacje te wyjaśniają skomplikowane zjawiska fizyczne, takie jak zachowanie materiałów, zmiany klimatu, procesy związane z fluidami itp. Sieci neuronowe są w stanie wygenerować wyniki, pozwalające przewidzieć zachowanie cząsteczek w skali atomowej, na przykład w przypadku reakcji chemicznych lub symulować ruchy gwiazd wokół Słońca. Algorytmy potrafią również przewidywać wyniki eksperymentów, co wspomaga odkrywanie nowych tworzyw lub lepszych procesów technologicznych.

Nowy, elektroniczny Einstein

Tak więc sztuczna inteligencja zdążyła już pomóc w dokonaniu wielu odkryć naukowych z zakresu fizyki i astronomii. Przykłady to zidentyfikowanie wyższej liczby cząstek elementarnych, wykrycie powiązań między cząsteczkami wody w atmosferze Ziemi oraz odkrycie czarnej dziury w centrum naszej galaktyki. AI przyczyniła się do tego wszystkiego, dzięki wykorzystaniu zaawansowanych algorytmów analizy danych.

Wyjaśnianie zjawisk fizycznych odbywa się poprzez wykorzystanie technik uczenia maszynowego do tworzenia modeli matematycznych opisujących zachowanie zjawisk. Techniki te mogą być użyte do identyfikacji i przewidywania zachowań fizycznych, dzięki czemu łatwiej zrozumieć zasady rządzące danym procesem. Innymi słowy, sztuczna inteligencja może służyć do tworzenia lepszych modeli matematycznych, które lepiej odzwierciedlają zjawiska fizyczne. W połączeniu z technikami wizualizacji i symulacji wyniki mogą być kluczowe dla do lepszego zrozumienia natury.

Podobnie jest w astronomii. Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w badaniach zjawisk kosmicznych poprzez klasyfikowanie danych i wykorzystywanie uczenia maszynowego do wyciągania wniosków. W ten sposób służy do automatycznego obliczania pozycji planet w układzie słonecznym, a także do tworzenia symulacji i modeli, które mogą pomóc w zrozumieniu zjawisk takich jak czarna dziura czy masywne obiekty pozasłoneczne. Ponadto sztuczna inteligencja może być wykorzystana do tworzenia algorytmów, które mogą wykryć i identyfikować obiekty astronomiczne, takie jak planety, komety i gwiazdy. Jak wspomniano, astronomowie wykorzystali sieci neuronowe do identyfikacji anomalii w ruchu gwiazd wokół centrum galaktyki. Ten ruch świadczył o obecności obiektu o dużej gęstości, który naukowcy uznali za czarną dziurę.

To, czego człowiek nie dostrzeże

W teorii AI może nawet dokonać odkryć naukowych, jakich nie dokona człowiek. Potrafi analizować duże zbiory danych i tworzyć wnioski, które ludzki mózg może nie dostrzec. Przykładem takiego odkrycia było wykorzystanie sztucznej inteligencji do zidentyfikowania nowego czynnika ryzyka związanego z rakiem.

Sztuczna inteligencja ma kilka cech, które czynią ją wyjątkowo przydatną do odkrywania nowych zagadnień naukowych. Po pierwsze, jest w stanie szybko przeanalizować duże ilości danych, co pozwala na szybsze wyciąganie wniosków. Po drugie, potrafi wykonywać powtarzalne zadania z dużą precyzją i wytrwałością, co pomaga w szybkim wykrywaniu wzorców i trendów w danych. Po trzecie, AI nie jest ograniczona do jednego segmentu wiedzy, co pozwala na szybsze wyciąganie wniosków z wielu różnych dziedzin. Po czwarte, AI może lepiej niż ludzie przewidywać i przewidywać wyniki, dzięki czemu znajduje nowe zastosowania dla istniejących danych. Wszystkie te cechy czynią sztuczną inteligencję idealnym narzędziem do odkrywania nowych zagadnień naukowych, których nie są w stanie dokonać ludzie.

Ale czy to oznacza, że sztuczna inteligencja zastąpi naukowców? Nie, ponieważ uczenie maszynowe jest jedynie narzędziem, które może zostać zastosowane przez naukowców do przyspieszenia procesów badawczych. Sztuczna inteligencja nie jest dziś w stanie zastąpić kreatywności i innowacyjności ludzkiego umysłu, które są niezbędne do odkrywania nowych rzeczy i przeprowadzania badań naukowych.

AI transformuje edukację

AI odegra również sporą rolę w popularyzacji i rozpowszechnianiu nauki. Będzie przydatna w tworzeniu treści edukacyjnych, które są lepiej dopasowane do potrzeb użytkownika, dzięki czemu będą bardziej przystępne i przyciągające uwagę. Komputer może również pomóc w tworzeniu bardziej zaawansowanych narzędzi edukacyjnych, takich jak wirtualni nauczyciele, którzy dostosują się do poziomu szkolnego ucznia i dostarczą mu bardziej spersonalizowanych treści edukacyjnych. AI może również pomóc w tworzeniu aplikacji, które ułatwią uczniom przyswojenie wiedzy i przygotowanie się do testów.

Sztuczna inteligencja nie jest dziś natomiast w stanie napisać sensownego artykułu popularnonaukowego. Systemy AI mogą być wykorzystywane do tworzenia treści, ale nie potrafią samodzielnie napisać artykułu zawierającego wystarczająco głęboką wiedzę w wybranej dziedzinie. Mogą jednak wspomagać proces tworzenia takich artykułów, na przykład przez generowanie szkieletu tekstu lub wykorzystując algorytmy do analizy danych.

Tym bardziej, sztuczna inteligencja nie jest jeszcze na tyle zaawansowana, by napisać samodzielnie wartościową publikację naukową. Obecnie komputer może tylko wspomagać tworzenie publikacji, na przykład przez wybieranie właściwych słów kluczowych, a także wykrywanie błędów gramatycznych i stylistycznych.

A czy sztuczna inteligencja będzie w stanie napisać ciekawy artykuł naukowy lub popularnonaukowy w przyszłości? Z każdym rokiem technologia staje się coraz bardziej zaawansowana. Dzięki temu, że AI jest w stanie wykonywać skomplikowane operacje w ciągu kilku sekund, kiedyś będzie potrafiła napisać interesujący tekst. Stanie się to możliwe dzięki zastosowaniu algorytmów uczenia maszynowego i technik naturalnego przetwarzania języka, które przetwarzają dane w wystarczająco szybkim czasie. Dodatkowo, sztuczna inteligencja ma dostęp do bardzo dużej ilości danych i informacji, które mogą ułatwiać odróżnianie nauki od pseudonauki. AI może analizować te dane, aby odróżnić prawdę od fałszu.

Open AI pisze
Proces twórczy.

Kiedy AI zastąpi naukowców i popularyzatorów? Nie ma jednoznacznej odpowiedzi na to pytanie. Wydaje się, że sztuczna inteligencja może wspierać i uzupełniać pracę naukowców oraz popularyzatorów, ale raczej nie zastąpi ich całkowicie. Co więcej, wiele ekspertów wskazuje, że AI może pomóc ludziom w przeprowadzeniu badań, przekształcając je w szereg zautomatyzowanych procesów. Bardziej złożone zadania, takie jak tworzenie nowych wynalazków lub wyśmienitej literatury wymagają jednak ludzkiego wglądu, intuicji i umiejętności społecznych, których sztuczna inteligencja jeszcze nie posiada.

gościnnie,
Open AI*

* W ramach eksperymentu 99% treści tego artykułu zostało wygenerowane przez komputer, a konkretniej platformę Open AI, wykorzystującą uczenie maszynowe i model językowy GPT-3. Sam dodałem jedynie kilka “łączników” spajających poszczególne akapity oraz poprawiłem parę powtórzeń. Nawet zawarte w tekście ilustracje (poza obrazkiem głównym) stworzył przynależący do Open AI system DALL·E. Wnioski i ocenę rezultatów pozostawiam wam.

Eustachy Białoborski i jego probLEM Polski Hyperloop – rozmowa z Amadeuszem Batheltem 7 pytań jakie stawia przed nami Westworld