• Zuhause
  • Artikel
  • Wie künstliche Intelligenz die wissenschaftliche Forschung beeinflussen wird
Veröffentlicht am 01-04-2019

Wie künstliche Intelligenz die wissenschaftliche Forschung beeinflussen wird

Devashish Shrestha

Mit freundlicher Genehmigung: ScienceNordic / Mette Friis-Mikkelsen

Die Technologie spielte schon immer eine wichtige Rolle bei wissenschaftlichen Durchbrüchen, und die künstliche Intelligenz sollte einen Schritt weiter gehen und die Messlatte der wissenschaftlichen Forschung auf ein neues Niveau heben. Diese Technologie bietet die Lösung für alle komplexen Forschungsherausforderungen, vor denen Wissenschaftler in der Vergangenheit und vor allem in der Gegenwart standen. Nun können sie solche Herausforderungen viel effektiver und zeitnaher angehen als Menschen. In einem digitalen Zeitalter, in dem ein Universum von Informationen vorhanden ist, von denen sich die meisten im Cyberspace befinden, müssen sich die Menschen nicht mit der manuellen Analyse der riesigen Datenmengen befassen, um Muster zu erkennen, Anomalien zu erkennen und nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Stattdessen werden KI-Tools verwendet, um solche Aufgaben einfach und effizient zu gestalten.

Giovanni Colavizza, ein Datenwissenschaftler, der am Alan Turing Institute in London nach Volltextanalysen wissenschaftlicher Publikationen forscht, schrieb im International Journal of Science, dass moderne KI-Tools mit "State-of-the-Art-Information Retrieving" ausgestattet sind . In dem Artikel heißt es, dass eine Fülle an wissenschaftlicher Literatur im Internet verfügbar ist und jährlich 1 Million neue Forschungsarbeiten veröffentlicht werden. Angesichts dieses unglaublichen Veröffentlichungsgeschwindigkeitstempos ist es für Wissenschaftler fast unmöglich, riesige Mengen an Forschungsarbeiten zu sortieren, zu analysieren und zu bewerten, um verschiedene Hypothesen zu testen. Dieses Problem kann mit hochmodernen technischen Tools gelöst werden, die auf künstlicher Intelligenz basieren und Wissenschaftlern dabei helfen, spezifischen Inhalt je nach Anforderung zu extrahieren, da sie die Möglichkeit haben, Suchergebnisse zu filtern, zu sortieren und zu gruppieren. Ein Beispiel für eine solche Technologie ist Iris.ai, die als Forschungsassistent dient, um Benutzern zu helfen, relevante wissenschaftliche Erkenntnisse zu erfassen und zu erwerben.

KI-gestützte Tools wie Iris verfügen über eine derart unglaubliche Speicher- und Verarbeitungskapazität, dass "sie in kürzester Zeit die Transkripte aller bisherigen TED-Gespräche lesen kann" und hier "wie genau Iris.ai funktioniert" Disrupt Science “ai-unterstützte Tools wie Iris wurden speziell mit der erstaunlichen Fähigkeit entwickelt,„ die Wissenschaft rund um einen TED-Vortrag darzustellen “, da sie„ die Skripts des Vortrags analysieren “können. Mithilfe von Natural Language Processing-Algorithmen können solche Tools Open-Access-Fachliteratur ermitteln (…), um Schlüsselpapiere zu finden, die sich auf den Inhalt des Vortrags beziehen “und die Gruppen verwandter Forschungspapiere elegant visualisieren. Für Forscher bedeutet dies, dass Sie eine Beschreibung von 300 bis 500 Wörtern ihres Forschungsthemas eingeben oder nur die URL eines bestehenden Dokuments für Iris, um eine Karte mit Tausenden von übereinstimmenden Dokumenten zu erstellen.

Der Mitbegründer von Iris, Mario Ritola, erwähnte, dass das zukünftige Ziel des Teams darin bestehen würde, Iris von einem wissenschaftlichen Mitarbeiter zu einem echten Wissenschaftler zu machen. Dies bedeutet, dass es nach der Analyse und Durchsicht vorhandener wissenschaftlicher Arbeiten selbst eine Hypothese erstellen kann, Daten durch Ausführen von Experimenten und Simulationen sammeln und basierend auf dem Ergebnis neue Arbeiten schreiben kann. Sie erwähnt auch die "Demokratisierung des Zugangs zu wissenschaftlichem Wissen" und die öffentliche Bereitstellung durch KI-Assistenten, die relevante Informationen durch "KI-Nutzung" ermitteln können.

Tatsächlich hat ein Team bei IBM bereits das erreicht, was Frau Ritola sich vorstellt. Sie erklären, dass sie AI-Algorithmen entwickelt haben, die neue wissenschaftliche Entdeckungen und Arbeiten ermöglichen, indem sie Text Mining, Visualisierung und Analyse zusammenbringen, um Fakten zu extrahieren und neue Hypothesen vorzuschlagen, die wahrscheinlich zutreffen. Dies könnte bedeuten, dass in der nahen Zukunft die wissenschaftliche Forschung automatisiert werden könnte, sodass sich Wissenschaftler auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können.

Künstliche Intelligenz hilft der wissenschaftlichen Gemeinschaft auch beim wissenschaftlichen Publizieren. Es kann bei Peer Reviews, beim Suchen und Extrahieren von veröffentlichten Inhalten sowie beim Erkennen von Plagiaten und bei der Erkennung von Daten helfen, wie in „Künstliche Intelligenz in Forschung und Verlagswesen“ erwähnt. KI-gestützte Werkzeuge sind auch in der wissenschaftlichen Kommunikation nützlich, da sie nicht den gleichen Vorurteilen ausgesetzt sind wie Menschen.

Neben der Wissenschaft wirkt sich Artificial Intelligence auch auf den wissenschaftlichen Journalismus aus. Bertrand Pecquerie, CEO des Global Editors Network, sagt: "AI wird der Katalysator für die dritte Störung des Journalismus sein und möglicherweise die Art und Weise verändern, wie wir Nachrichten produzieren und konsumieren." In der heutigen Welt können Computer ohne Menschen Geschichten erzählen. News-Writing-Bots wie der LA Times Quakebot oder der Heliograph der Washington Post sind in der Lage, eine größere Menge an Nachrichten zu berichten als Menschen und in einem viel schnelleren Tempo. Sie werden wahrscheinlich in den Redaktionen fegen und einen großen Teil der Medienarbeit übernehmen - in den nächsten Jahren.

Eine faszinierende Tatsache ist, dass diese Bots sogar die Stimme Ihres berühmten Schriftstellers nachahmen können, während sie wissenschaftliche Artikel und Artikel schreiben. Darüber hinaus sind diese Bots mit der Fähigkeit ausgestattet, die Reporter und Redakteure über Jahrzehnte hinweg entwickeln müssen, dh "sie können die wichtigsten Forschungsarbeiten voraussagen und über die Teile der Veröffentlichungen, auf die sie sich konzentrieren sollten, um aktuelle Themen zu finden" Herausforderungen und Probleme, mit denen Wissenschaftsautoren häufig konfrontiert sind und nur über begrenzte Erfahrung mit der Aufgabe verfügen.

Wir treten in ein neues Zeitalter der wissenschaftlichen Forschung ein, in dem profane Forschungsaufgaben an meinen Maschinen ausgeführt werden, so dass sich Wissenschaftler auf größere Fragen der Forschung und Entwicklung konzentrieren können. Künstliche Intelligenz verspricht daher eine tiefgreifende Umgestaltung der wissenschaftlichen Forschung und Erforschung. AI führt nicht nur zu Innovationen, Entdeckungen und wissenschaftlichen Fortschritten, sondern beschleunigt auch den Forschungsprozess.

Siehe auch

Liebesgaming? Mit OMEN Mindframe unter Druck bleibenSamsung Galaxy S10 ein Gewinnspiel - Mitmachen, um die Konkurrenz zu gewinnen