Nýtt gervigreindarforrit skipuleggur reglubundna þætti á nokkrum klukkustundum

Nýtt gervigreindarforrit skipuleggur reglubundna þætti á nokkrum klukkustundum

Zhang vonar að í framtíðinni geti vísindamenn nýtt sér þekkingu Atom2Vec til að uppgötva og hanna ný efni. (Mynd kredit: Twitter)


Vísindamenn í Stanford hafa þróað nýtt forrit fyrir gervigreind (AI) sem skipulagði reglubundna þætti á örfáum klukkustundum - afrek sem tók mannkyninu nærri öld af reynslu og villu.

Forritið, sem kallað var Atom2Vec, lærði með góðum árangri að greina á milli mismunandi atóma eftir að hafa greint lista yfir efnasambandsheiti úr gagnagrunni á netinu.

Óstýrði gervigreindin notaði síðan hugtök sem fengin voru að láni frá sviði náttúrulegrar málvinnslu - einkum hugmyndin um að skilja megi eiginleika orða með því að skoða önnur orð í kringum þau - til að þyrpa frumefnin eftir efnafræðilegum eiginleikum þeirra.

„Við vildum vita hvort gervigreind gæti verið nógu klár til að komast að reglulegu töflu á eigin spýtur og teymið okkar sýndi að það getur það,“ sagði Shou-Cheng Zhang, frá Stanford háskóla í Bandaríkjunum.


Rannsóknirnar, sem birtar voru í tímaritinu Proceedings of the National Academy of Sciences, eru mikilvægt fyrsta skref í átt að metnaðarfyllra markmiði hans, en það er að hanna staðgengil Turing-prófsins - núverandi gullviðmið fyrir mælingar á vitsmunum.

Til þess að gervigreind nái Turing-prófinu verður það að geta svarað skriflegum spurningum á þann hátt sem ekki er aðgreindur frá manni. Hins vegar telur Zhang að prófið sé gallað vegna þess að það er huglægt.


„Menn eru afurð þróunar og hugur okkar er ringulreið af alls kyns rökleysum. Til að gervigreind gæti staðist Turing-prófið, þá þyrfti það að endurskapa allar rökleysur okkar, “sagði Zhang.

'Það er mjög erfitt að gera og ekki sérstaklega góður tími forritara,' sagði hann.


Zhang vildi í staðinn leggja til nýtt viðmið í upplýsingaöflun véla.

„Við viljum sjá hvort við getum hannað gervigreind sem getur barið mennina við að uppgötva ný náttúrulögmál. En til þess að gera það verðum við fyrst að prófa hvort gervigreind okkar geti gert einhverjar mestu uppgötvanir sem menn hafa þegar gert, “sagði hann.

Með því að endurskapa reglubundna þætti hefur Atom2Vec náð þessu aukamarkmiði, sagði Zhang.

Vísindamenn gerðu Atom2Vec fyrirmynd í AI-forriti sem verkfræðingar Google bjuggu til til að flokka náttúrulegt tungumál. Kallað Word2Vec, tungumálið AI virkar með því að umbreyta orðum í númerakóða eða vektora.


Með því að greina vektorana getur gervigreindin metið líkurnar á því að orð komi fram í texta miðað við að önnur orð komi fram.

Til dæmis fylgir orðið „konungur“ oft „drottning“ og „karl“ af „konu“. Þannig gæti stærðfræðilega vektor 'konungs' þýtt nokkurn veginn sem 'konungur = drottning mínus kona auk karls.'

'Við getum beitt sömu hugmynd á atóm. Í stað þess að færa inn öll orðin og setningarnar úr safni texta matuðum við Atom2Vec öllum þekktum efnasamböndum, svo sem NaCl, KCl, H2O og svo framvegis, 'sagði Zhang.

Út frá þessum fágætu gögnum komst AI-forritið til dæmis að því að kalíum (K) og natríum (Na) verða að hafa svipaða eiginleika vegna þess að bæði frumefnin geta bundist klór (Cl).

Zhang vonar að í framtíðinni geti vísindamenn nýtt sér þekkingu Atom2Vec til að uppgötva og hanna ný efni.

(Þessi saga hefur ekki verið breytt af starfsfólki Everysecondcounts-themovie og er sjálfkrafa mynduð úr samstilltu straumi.)