Contente
- IA e Machine Learning
- A IA encontra conhecimento oculto
- Potenciais usos e aplicações
- O futuro da IA e da pesquisa
A inteligência artificial (IA) já pode executar muitas das tarefas pelas quais os humanos se orgulham, como jogar xadrez e negociar ações. Agora, um novo estudo do Laboratório Nacional Lawrence Berkeley do Departamento de Energia dos EUA revelou que a IA é capaz de ler artigos científicos antigos para fazer uma descoberta que as pessoas perderam. O que isso significa para o futuro ou para a pesquisa?
IA e Machine Learning
No Laboratório Nacional Lawrence Berkeley, pesquisadores reuniram 3,3 milhões resumos de artigos científicos que foram publicados originalmente de 1922 a 2018. Eles criaram um algoritmo chamado Word2vec analisar os resumos de 1.000 periódicos diferentes. Parece que mesmo a inteligência artificial não tem tempo para ler os artigos completos.
O Word2vec avaliou 500.000 palavras dos artigos sobre ciência de materiais. A IA usou o aprendizado de máquina, que é um aplicativo que permite aprender e fazer melhorias sem programação específica, transformar palavras em números e encontrar conexões entre eles.
A IA encontra conhecimento oculto
Os pesquisadores apontam que a IA "não tinha treinamento em ciência dos materiais", mas foi capaz de usar modelos matemáticos e aprendizado de máquina para encontrar conexões entre os artigos. O Word2vec foi capaz de entender o significado das palavras para encontrar o conhecimento oculto que os humanos perderam.
Os papéis eram sobre materiais termoelétricos, que podem produzir eletricidade devido a uma diferença de temperatura. Por exemplo, eles podem transformar calor em eletricidade. As ligas de silício-germânio são um exemplo de materiais termoelétricos.
O Word2vec descobriu o que daria os melhores materiais termoelétricos e fez previsões precisas sobre descobertas futuras quando os pesquisadores interromperem os resumos em 2008. Isso significa que a IA foi capaz de usar o conhecimento anterior para prever o que os cientistas encontraram nos anos posteriores. Além disso, o Word2vec descobriu a estrutura da tabela periódica sem que os pesquisadores precisassem programá-la.
Potenciais usos e aplicações
Os cientistas pensam que, se essa IA existisse no passado, poderia ter acelerado significativamente a pesquisa em ciência dos materiais. Até agora, os pesquisadores fizeram a lista de AIs dos melhores materiais termoelétricos disponíveis ao público. Eles também planejam tornar público o algoritmo por trás do Word2vec, para que outros possam usá-lo e desejam criar um mecanismo de pesquisa melhor para resumos.
A capacidade da IA de digitalizar trabalhos publicados anteriormente e fazer novas descobertas é um recurso poderoso. Estima-se que de 1665 a 2009, 50 milhões de artigos de revistas foram publicados. Hoje, sobre 2,5 milhões de artigos são publicados todos os anos e existem mais de 20.000 periódicos revisados por pares.
Quando você combina intensa concorrência para publicar mais trabalhos com um número crescente de cientistas em todo o mundo, obtém uma explosão de informações quase impossível para qualquer ser humano analisar. Um estudo de James Evans revela outra preocupação: os cientistas estão ignorando pesquisas mais antigas e citando menos estudos em geral. Isso cria a possibilidade de eles perderem ou duplicarem o trabalho anterior sem perceber.
A IA pode ajudar pesquisando pesquisas mais antigas para encontrar fontes relevantes e melhores citações. Também pode ajudar a fazer conexões entre diferentes estudos que as pessoas podem perder.
O futuro da IA e da pesquisa
O que o crescimento da IA e a expansão de suas habilidades significam para a pesquisa? Alguns cientistas estão aceitando as mudanças e adotando novas tecnologias. Eles acham que a inteligência artificial será capaz de fazer descobertas que melhoram a vida das pessoas.
Outros temem que a IA substitua as pessoas e elimine empregos. Os críticos da IA estão preocupados com o fato de tornar os humanos preguiçosos porque as máquinas serão capazes de executar a maioria das tarefas. Seja qual for o lado do debate sobre IA, é claro que não existem soluções fáceis.