訓練有素的AI閱讀科學論文如何預測未來發現

大約70年前，著名的數學家，代碼破壞者和計算機科學家艾倫·圖靈(Alan Turing)問：“機器能思考嗎?” 今天，一些專家毫不懷疑，人工智能(AI)很快將能夠開發人類擁有的那種通用智能。但是其他人則認為機器永遠無法達到預期的目標。盡管在某些任務上，人工智能已經可以超越人類，就像計算器一樣，但它們卻無法教給人類創造力。

畢竟，我們的創造力有時是由熱情和直覺驅動的，而不是邏輯和證據驅動的，這使我們能夠進行驚人的發現-從疫苗到基本粒子。人工智能肯定不會競爭嗎?好吧，事實證明他們可能會這么做。最近在《自然》雜志上發表的一篇論文指出，人工智能現在已經能夠通過簡單地從研究出版物中提取有意義的數據來預測未來的科學發現。

語言與思維有著深厚的聯系，它已經塑造了人類社會，人際關系，并最終影響了智力。因此，人工智能研究的圣杯是對人類語言的所有細微差別的充分理解也就不足為奇了。自然語言處理(NLP)是稱為機器學習的更大的保護傘的一部分，旨在評估，提取和評估文本數據中的信息。

兒童通過反復試驗與周圍世界互動來學習。學習如何騎自行車經常會遇到一些顛簸和跌落。換句話說，我們犯了錯誤并從中學習。這正是機器學習的運行方式，有時還需要一些額外的“教育”輸入(監督的機器學習)。

例如，AI可以通過從許多單獨的示例中構建對象的圖片來學習識別圖像中的對象。在這里，人類必須向其顯示是否包含該物體的圖像。然后，計算機對是否會進行猜測，并根據猜測的準確性調整統計模型(由人類判斷)。但是，我們也可以讓計算機程序自己完成所有相關的學習(無監督機器學習)。在這里，AI自動開始能夠檢測數據中的模式。無論哪種情況，計算機程序都需要通過評估錯誤程度來找到解決方案，然后嘗試對其進行調整以最大程度地減少此類錯誤。