AI ще промени начина, по който правим химия: тестът GPT-3

L 'Изкуствен интелект става основен инструмент в научните изследвания Chimica: проектирането на молекулите или предсказването на техните характеристики може да бъде поверено на специално обучени езикови модели, а машинно обучение вече е намерил своето място в химическите лаборатории.

Какво откриха изследователите Федерална политехника в Лозана, обаче, има потенциала напълно да революционизира химическите изследвания: GPT3, това беше първото заглавие на току-що публикуваното проучване на „Nature Machine Intelligence“, може да е „всичко необходимо за химическо изследване от ограничен набор от данни".

Въпреки че не познавам повечето химическа литература, версията на GPT-3, усъвършенствана от екипа на Беренд Смит е доказала, че може да се конкурира с традиционните и скъпи техники автоматично обучение, пионер в напълно нов подход към химията, който може да промени начина, по който се правят изследвания завинаги.

Generative AI: „Това са работните места, които вече няма да съществуват благодарение на мен“
Светият Граал на зелената химия: флуорохимикали без токсичност
GPT-3, алгоритъмът, който пише като човек, пристига в Италия

Химия с думи: тестът GPT-3 AI

L 'Изкуствен интелект навлезе в химичните изследвания от известно време:автоматично обучение, по-специално, беше високо оценен през годините заради способността си да взема решения въз основа на данни и да прави много точни прогнози, които могат да се използват също и за създаването на нови лекарства.

Машинното обучение обаче изисква големи количества данни да правят надеждни прогнози, което не е толкова очевидно в химията: често наличните данни не са достатъчни за практикуване на алгоритмите, така че ефективността на „маркираното“ или контролирано машинно обучение зависи от сериозни ограничения.

Така някои учениEPFL те се сетиха тествайте потенциала на GPT-3, в основата на известния Приложение ChatGPT: "Фактът, че моделите на основите могат да изпълняват задачи, за които не са били изрично обучени“, четем в току-що публикуваното проучване на „Nature Machine Intelligence'"ни накараха да се чудим дали те също са способни да отговорят на научни въпроси, на които нямаме отговор".

Тъй като в химическите изследвания повечето проблеми могат да бъдат изразено с думи, изследователите са обмислили да обучат тези огромни модели да отговорят на някои "химични" въпроси които е невъзможно да се решат, без да се прибягва до сложни симулации и експерименти (например: „Ако заменя метала в моята метало-органична рамка, ще бъде ли стабилен във вода?").

Изкуствен интелект и холограми: новата граница на здравеопазването
Дебютира "холотранспорт", интегриран с изкуствения интелект
SwissGPT: швейцарският AI, който революционизира корпоративната сигурност

Химия: подобрен GPT-3 за невъзможни отговори

Противно на това, което първоначалният скептицизъм може да предложи, методът, разработен от изследователите на EPFL, не задава директно въпроси относно химията на GPT-3. “GPT-3 не е запознат с повечето химическа литература, така че ако зададем на ChatGPT химичен въпрос, отговорите обикновено са ограничени до това, което може да се намери в Wikipedia“, Обяснява той Кевин Майк Яблонка, водещ автор на изследването.

"вместо“, обяснява Яблонка, „ние оптимизиран GPT-3 с малък набор от данни преобразувани във въпроси и отговори и получихме нов модел, който може да предостави много точна химическа информация".

В хода на така наречената фина настройка, изследователите предоставиха на GPT-3 подбран списък от Въпроси и отговори: "Например, за сплави с висока ентропия е важно да се знае дали дадена сплав се среща в една фаза или има множество фази- Той обяснява Беренд Смит, професор по химическо инженерство в Училището по основни науки на EPFL.

Такъв проблем, обяснява Смит, се превежда в подбран списък от въпроси и отговори като „D = „The Еднофазен ли е? R= 'Да/Не"".

"В литературата намерихме няколко сплави, за които отговорът е известен, и използвахме тези данни, за да разработим GPT-3“, продължава Смит, „това, което завършихме, е усъвършенстван AI модел, обучен да отговаря на този въпрос само с да или не".

Изкуственият интелект също за разработването на нови лекарства
Разработване на нови лекарства, библиотеки, подобрени благодарение на химията
Към дигиталния хуманизъм: анализ на революция с изкупление

Основни модели като GPT-3 в рутината на изследователите

„Подобреният“ модел, обучен със сравнително малко въпроси и отговори, е решен правилно повече от 95 процента от емисиите върху много различни химически проблеми, често превъзхождащи моделите за машинно обучение, специално програмирани за тази задача.

"Въпросът е, че е толкова лесно, колкото да търсите литература“, обяснява Смит, „който обаче работи с много химически проблеми". Освен това подходът, разработен от Кевин Майк Яблонка, е необикновено бързо и не изисква никакви специфични умения, за разлика от традиционните модели машинно обучение.

Последиците от това проучване могат да бъдат решаващи: възможността за формулиране на въпроси като „Какъв е добивът на [химикал], приготвен с тази [рецепта]?” и получавате a точен отговор може да революционизира начина, по който химически изследвания се планира и управлява.

Както се посочва в проучването, „способността да се разпитва основен модел като GPT-3 може да се превърне в рутинен метод за стартиране на изследователски проект, използващ колективното знание, кодирано в тези фундаментални модели, или за осигуряване на базова линия за предсказуеми дейностид ”.

"Това ще промени начина, по който правим химия”, коментира откровено проф. Смит.

Вода, трева и човечеството: когнитивните граници на изкуствения интелект
Изкуственият интелект ще ни помогне да изчистим океаните от пластмаса
Големите 100 на химията и предизвикателствата на глобалната икономика

GPT-3 е „просто“ инструмент: изследванията продължават

Резултатите от изследването повдигат един не второстепенен въпрос: как е възможно a модел на естествен език, без специално обучение по химия, може да бъде по-точни от специално програмирани модели?

"Въз основа на нашите знания“, четем във вестника, „Няма точен отговор на този въпрос".

Фактът, че се получават много обещаващи резултати дори при използване на напълно хипотетични химически представяния, показва, че тези основни модели са "много подходящ за извличане на корелации от всеки текст”.

Ma търсенето току-що започна. Както обясняват изследователите, фактът, че GPT-3 идентифицира корелации, които могат да бъдат успешно използвани за правене на прогнози не означава, че корелациите винаги са значими или свързани с причинно-следствени връзки.

В момента изследователите заключават, GPT-3 "това е просто инструмент, който ни позволява да използваме по-ефективно знанията, които учените са събрали през годините".

И отново: "Следващата стъпка ще бъде използването на GPT-3 за идентифициране на тези корелации и в крайна сметка придобиване на по-задълбочено разбиране".

Ето как AI революционизира поведението при покупки
Еволюцията на търсачките: въздействието на AI, ролята на Google
Ето как базираните на AI системи имат скрити морални ценности...