人工知能は研究をどのように再構築しているのでしょうか?

人工知能 (AI) は、研究プロセスにおいてますます重要な役割を果たしています。人工知能ベースのアルゴリズムは、研究の効率を高め、調査対象のトピックについて新しい視点を提供するために使用されます。これらは、異種の情報間のつながりを引き出すだけでなく、新しい仮説を立ててテストする場合にも役立ちます。

人工知能研究のユースケース

最近、人工知能研究は大幅に進歩し、機械学習アルゴリズムによって病気と戦う新しいタンパク質を発明できるようになりました。さらに、AI 研究者は現在、科学研究論文を検索し、そこから情報を抽出して科学論文を自動的に修正できるアルゴリズムを開発しています。研究における人工知能の使用例をさらに見てみましょう。

1. 自動化されたデータ

人工知能は、研究室のリソースを最適化し、データ収集を自動化し、複雑なデータセットの合成と分析を容易にするためにも使用されます。たとえば、最近では AI がリアルタイムのガイダンスを提供することで、大規模で長期にわたる研究の活動管理を支援するために使用されています。 AI システムは、研究の各参加者の健康状態を監視し、参加者の状態が変化したときに科学者に警告できる可能性があります。

2. 機器の最適化

人工知能は、研究室の技術と機器の最適化にも使用されます。 AI を搭載したロボットは、科学機器の整理と保管、分析用のサンプルの準備、定期的な診断テストの実行など、これまで人間のみが実行していた多くのタスクを自動化できます。さらに、自動システムは、科学者や技術者が完了するのが危険すぎるタスクや困難なタスクを実行する可能性があります。人工知能とロボット工学は実験計画にも使用されており、研究者がどのパラメータを変更する必要があるか、実験をどのように計画するか、どのような測定を行うべきかを決定するのに役立ちます。

3. ヘルスケア

多くの人は、間もなく人工知能が新しい薬や薬の組み合わせを特定し、医療画像から病気を診断し、手術を支援するために使用されるようになるだろうと信じています。人工知能は、これまでのどの予測よりも正確に酵素を予測するために使用されました。ディープラーニングと呼ばれる技術が使われています。このシステムは酵素の三次元構造を予測することができます。さらに、3D 構造は、アルゴリズムが以前に処理するようにトレーニングされたものよりも複雑です。人工知能は、がん研究においても、がん患者を検出、診断、治療するためのより良い方法を生み出すためにうまく活用されています。

研究者らは、マシンビジョンを使用して、自閉症やアスペルガー症候群の人々のビデオに映る人間の行動や身体的特徴を分析したと報告しています。彼らは、iPhone 13 に搭載されているような 1,200 万ピクセルのカメラを搭載した 1,200 本のビデオのデータセットを使用してディープラーニング ベースの AI アルゴリズムを使用し、個人が表情を作ったり、笑顔やうなずきなどの社会的交流を行ったりしている様子を撮影しました。分析により、自閉症の10の異なる顔の状態が明らかになり、ディープニューラルネットワークは症状の重症度も正確に予測した。

4. コンピューター サイエンス

研究者は、人工知能ベースのアルゴリズムを使用して分子データベースを検索し、望ましい特性を持つ効果的な分子を見つけます。このようなアルゴリズムは、専門科学者が要する時間のほんのわずかな時間で数百万の分子のデータベースを検索できる可能性があります。

コンピュータ科学者は、既存のビデオ ゲームに基づいて新しい教育ゲームを生成するために使用できるシステムも作成しました。研究者は人工知能を使用して、既存のゲーム要素を新しいタイプのゲームに再結合する新しいアルゴリズムを開発します。彼らは機械学習を使用して、パーソナライズされた学習アルゴリズムを使用して膨大な量のビデオ ゲーム コンテンツから要素を選択し、それらを予測できない方法で再結合するシステムを作成しました。研究者らは、この技術を使用して、さまざまな種類のビデオ ゲームを探索したり、既存のゲームに基づいて新しいゲームを作成したりできる可能性があると示唆しています。

研究の未来

人工知能は人間の本質、知性、意思決定プロセスに影響を与えるだろうと主張する人もいます。人工知能の出現に伴い、人間の思考プロセスの偏見を助長するなど、その創造が人間にどのような影響を与えるかについての懸念があります。共通の懸念は、機械が人間よりも賢くなり、制御できるようになるのではないかということです。いずれにせよ、AI は情報を結び付け、新しい仮説を導き出すための強力なツールであることが証明されています。

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