行業趨勢

人工智能如何推動科學與研究？

Apr 10, 2019 8937 views

人工智能已經進入我們的日常生活，幾乎所有人都接觸過人工智能。無論是在社交網絡平臺上彈出的產品推薦，還是與之互動的聊天機器人。簡單地說，人工智能指的是：任何機器，如果表現出人類特有的行為，那么它的行為方式就會被認為是智能的。

各行各業都在探索人工智能，因為人工智能有望大幅減少繁重任務花費的時間，而且還能模擬人類智能得出結果。因此，人工智能引起了科研人員的極大興趣，因為它有可能改變科學發現的進程。雖然人工智能在研究領域的應用還處于初級階段，但人工智能為研究人員提供的選擇和可能性似乎無窮無盡。

數據分析

多年來，不同領域的研究人員不斷提升數據的生成與儲存能力，數據量也累積到前所未有的量級。有時，研究人員很難分析大量的數據以得出模型，獲得重要參考依據。而人工智能提供的深度學習技術，可以很大程度上減輕研究人員的數據分析的工作量。英特爾人工智能產品組副總裁 Gadi Singer 表示，“如果用足夠的例子訓練深度學習系統，對結果的預測會趨于更加精確。按照這樣的效率，可以把數小時或幾天變成秒。”

新發現

將人類智慧和人工智能的深度學習技術相結合，即模仿人類智慧的人工智能學習方法，可以幫助我們開發未曾探索過的領域。Singer 說，新的機器學習方法“正在處理幾乎無窮無盡的領域，就像人類 DNA 中所有可能的突變一樣。”因此，科學領域的自動化可以使得一些大型實驗有效運行。有趣的是，制藥公司也在使用人工智能“從學術論文和其他書面材料中提取信息，這可以提出新的假設并進行測試。”這將幫助發現更新更有效的藥物，治療方法等。在一些曾被認為困難的領域，人工智能正顯示出巨大潛力。

期刊流程

學術出版是研究工作不可分割的一部分。大多數期刊編輯和同行評審員關心的問題之一是能否在稿件中發現不一致性，比如：數據、統計、參考文獻和圖表。此外，檢測剽竊或查重也是稿件評估的重要環節。人工智能此時就能發揮總用，并可以幫助標記效率和精度上的不一致性。

在科學發現和出版的一些領域，人工智能已經從概念階段轉向實際應用。讓我們仔細看看。

進行文獻綜述

數據是任何研究的基礎，研究過程中的一個重要步驟是查閱現有的文獻。由于已發表文獻的數量呈指數級增長，進行文獻綜述通常需要相當長的時間。基于人工智能的文獻檢索工具正在幫助研究人員快速高效地完成這項任務。例如，當計算機科學家 Christian Berger 開始研究自動駕駛汽車算法時，他意識到，他必須篩選逾1萬篇研究論文。要是沒有人工智能工具 Iris.ai，他可能要花上幾個月的時間，但最終他在很短的時間內就完成了這一任務。Iris.ai 匹配了數千個文檔，并按主題對它們進行分類。

協助雜志流程

期刊需要處理大量稿件，這使得人工智能非常適合這個領域。期刊編輯的工作包括驗證稿件的可信度，以及為論文確定同行評審員。編輯們渴望利用人工智能工具識別合適的同行審稿人，管理提交的文章，甚至對論文是否接受做出決定。事實是，一些編輯器已經將人工智能工具用于這些任務。幾個月前，同行評議平臺 ScholarOne 宣布與人工智能軟件公司 UNSILO 結成伙伴關系，為編輯提供“決策支持功能，提高論文篩選能力，有望節省數百萬小時的同行評議時間”。“因此，人工智能將簡化編輯和審稿人所面臨的問題，使期刊出版更快、更高效。

使用人工智能有什么局限嗎?

雖然人工智能被許多人視為科研領域的未來，但它是否有局限性？一些學者設想自動化科學的未來，但計算機科學家 Christian Berger 警告說，“盲目使用任何研究引擎并不能解決所有問題。”因此，盡管人工智能可以支持科學發現，但它仍需要人類的洞察力來判斷人工智能生成的結果或分析。此外，人工智能工具和軟件是有成本的，這些昂貴的工具可能只有少數研究人員能夠使用。

自動化科學傾向于傳達這樣一種觀點，即得出的推論是公正、準確和可靠的。然而，在一些期刊出版過程中濫用使用人工智能可能會有一些問題。在討論同行評審過程中人工智能的應用時，作家兼編輯 Douglas Heaven 認為，“利用現有論文進行訓練的機器學習工具，可能會強化同行評審中存在的偏見。”因此，即使對人工智能的依賴可能會增加，人類的干預和決策將會繼續發揮重要作用，。

盡管面臨挑戰，人工智能仍然被認為是科學發展的未來趨勢，可以引領科學達到新的高度。

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參考資料