Wiceprezes Google, Yossi Matias, stwierdził, że sztuczna inteligencja (AI) w niespotykany dotąd sposób dynamizuje postęp naukowy, dzięki czemu obserwujemy obecnie wspaniałą epokę badań naukowych. Także polski badacz, prof. Piotr Sankowski, wyraził pozytywną opinię o nowych możliwościach, które AI oferuje nauce.
Podczas środowej konferencji Research@ w Warszawie, wiceprezes Google i szef Google Research, Yossi Matias, zauważył, że dzięki popularyzacji sztucznej inteligencji „magiczny obieg badań” nabiera tempa w sposób bezprecedensowy. Wyjaśnił, że rzeczone „magiczne koło” opiera się na identyfikowaniu istotnych problemów, rozwiązywaniu ich za pomocą badań naukowych, a następnie na implementowaniu tych rozwiązań w realnym świecie. Te zastosowania z kolei dostarczają informacji zwrotnych, co umożliwia stawianie nowych pytań badawczych i weryfikację hipotez.
Według Matiasa, zdolność wykorzystywania AI w badaniach naukowych powoduje, że taki cykl iteracji (powtarzania procesu z uwzględnieniem nowej wiedzy) zachodzi wyjątkowo szybko.
Matias wyraził opinię, że niekiedy możemy podjąć się problemu, osiągnąć przełom i faktycznie zastosować go w ciągu kilku miesięcy, a następnie iterować.
Prof. Sankowski: Przyspieszenie odkryć naukowych dzięki AI to zjawisko pozytywne
Dyrektor Instytutu Badawczego IDEAS, prof. Piotr Sankowski, zgodził się z tą opinią podczas dyskusji na konferencji Research@. Stwierdził, że przyśpieszenie naukowej eksploracji za sprawą AI to zjawisko korzystne. – Ta zmiana następuje niebawem – oznajmił. Jego zdaniem nie ma powodu do obaw o stosowanie metody naukowej: „AI nie zmieni metody naukowej”.
Prof. Sankowski zwrócił jednak uwagę na to, że w podejściu naukowym istotne są tak zwane wyniki negatywne. W nauce liczą się także dane z tych eksperymentów, które nie powiodły się lub nie dały oczekiwanych rezultatów i nie potwierdziły istnienia przewidywanych zależności między zjawiskami. – Do trenowania AI potrzebujemy rezultatów negatywnych – zaakcentował.
Matias dodał, że AI usprawnia na przykład pracę nad publikacjami naukowymi – naukowiec może przekazać swoją wersję roboczą publikacji do przejrzenia narzędziu AI i otrzymać dogłębny feedback oraz wskazówki, jak ulepszyć swoje opracowanie, zanim jeszcze wyśle je do wydawnictwa i doczeka się recenzji od specjalisty.
Obaj rozmówcy wyrazili zgodę, że AI wzmocni badania interdyscyplinarne i wesprze tworzenie połączeń pomiędzy różnymi obszarami wiedzy. Jak ocenili, AI umożliwi wykorzystanie wiedzy i technik wypracowanych w jednym obszarze i użycie ich w zupełnie odmiennych domenach wiedzy. – Przemiana w badaniach interdyscyplinarnych już nadchodzi – stwierdził prof. Sankowski.
"Potrzebnych będzie wprost coraz więcej naukowców"
Według szefa IDEAS, dzięki AI małe zespoły badawcze z państw takich jak Polska zyskają większą szansę na znalezienie dla siebie specjalizacji i wypracowanie niszowych zastosowań, zwłaszcza w badaniach interdyscyplinarnych.
Yossi Matias podkreślił, że w związku z nowymi możliwościami, które AI zapewnia naukowcom, będzie wręcz rosnąć zapotrzebowanie na naukowców.
Jako przykład badań, które prędko przełożyły się na udoskonalanie narzędzi, Matias przywołał prognozowanie powodzi, rozwijane przez Google. Matias podkreślił, że system był iterowany (stopniowo ulepszany) i weryfikowany w rzeczywistych warunkach. Opracowano ogólnoświatowy model hydrologiczny, co umożliwiło wdrażanie prognoz nawet w krajach niemal pozbawionych danych, np. w niektórych krajach Afryki.
Wiceprezes Google wspomniał także między innymi o wykorzystaniu AI w prognozowaniu pogody krótkoterminowej (nowcasting) oraz o systemie monitorowania i prognozowania ekspansji pożarów lasów. (PAP)
lt/ bar/
