AI pakeis mūsų chemijos metodus: GPT-3 testą

L 'Dirbtinis intelektas ji tampa pagrindine tyrimų priemone chemija: molekulių projektavimas arba jų savybių numatymas gali būti patikėtas specialiai parengtiems kalbos modeliams, o mašininis mokymasis ji jau rado savo vietą chemijos laboratorijose.

Ką atrado mokslininkai Lozanos federalinė politechnikatačiau gali visiškai pakeisti cheminius tyrimus: GPT-3, tai buvo pirmasis ką tik paskelbto tyrimo „Nature Machine Intelligence“ pavadinimas, tai galėtų būti „viskas, ko reikia cheminiams tyrimams iš ribotų duomenų rinkinių".

Nors daugumos nepažįstu chemijos literatūra, GPT-3 versija, kurią ištobulino komanda Berendas Smitas įrodė, kad gali konkuruoti su tradicinėmis ir brangiomis technikomis automatinis mokymasis, kuris sukūrė visiškai naują požiūrį į chemiją, galintį visam laikui pakeisti tyrimų atlikimo būdą.

Generatyvusis AI: „Tai yra darbai, kurių mano dėka nebeliks“
Žaliosios chemijos Šventasis Gralis: netoksiškos fluorocheminės medžiagos
GPT-3, algoritmas, kuris rašo kaip žmogus, atvyksta į Italiją

Chemija žodžiais: GPT-3 AI testas

L 'Dirbtinis intelektas jau kurį laiką pradėjo cheminius tyrimus:automatinis mokymasis, ypač daugelį metų buvo labai vertinamas už gebėjimą priimti sprendimus remiantis duomenimis ir daryti labai tikslias prognozes, kurias galima panaudoti taip pat naujų vaistų kūrimui.

Tačiau mašininis mokymasis reikalauja didelius duomenų kiekius daryti patikimas prognozes, o tai nėra taip akivaizdu chemijoje: dažnai turimų duomenų nepakanka algoritmams praktikuoti, todėl „pažymėto“ arba prižiūrimo mašininio mokymosi efektyvumas priklauso nuo rimti apribojimai.

Taigi kai kurie mokslininkaiEPFL jie galvojo išbandyti GPT-3 potencialą, garsiosios bazėje ChatGPT programa: "Faktas, kad pamatų modeliai galėjo atlikti užduotis, kurioms jie nebuvo specialiai apmokyti“, skaitome tyrime, ką tik paskelbtame „Gamtos mašinos intelektas“"paskatino mus susimąstyti, ar jie taip pat gali atsakyti į mokslinius klausimus, į kuriuos mes neturime atsakymų".

Kadangi cheminiuose tyrimuose daugiausia problemų gali kilti išreikštas žodžiais, mokslininkai sumanė išmokyti šiuos didžiulius modelius, kad galėtų atsakyti į kai kuriuos klausimus „chemikų“ klausimai kurių neįmanoma išspręsti nesiimant sudėtingų modeliavimas ir eksperimentai (pavyzdžiui: „Jei aš pakeisiu metalą savo metaliniame organiniame karkase, ar jis bus stabilus vandenyje?").

Dirbtinis intelektas ir hologramos: nauja sveikatos priežiūros siena
Debiutuoja „holotransportas“, integruotas su dirbtiniu intelektu
SwissGPT: Šveicarijos dirbtinis intelektas, kuris iš esmės keičia įmonės saugumą

Chemija: patobulintas GPT-3 neįmanomiems atsakymams

Priešingai nei gali manyti tam tikras pradinis skepticizmas, EPFL mokslininkų sukurtas metodas tiesiogiai neužduoda klausimų apie GPT-3 chemiją. “GPT-3 nėra susipažinęs su dauguma chemijos literatūros, todėl jei užduosime ChatGPT cheminį klausimą, atsakymai paprastai apsiriboja tuo, ką galima rasti Vikipedijoje“, - aiškina jis Kevinas Maikas Jablonka, pagrindinis tyrimo autorius.

"Vietoj to“, – aiškina Jablonka, „mes optimizuotas GPT-3 su nedideliu duomenų rinkiniu pavertė klausimus ir atsakymus, ir gavome naują modelį, galintį pateikti labai tikslią cheminę informaciją".

Atlikdami vadinamąjį koregavimą, mokslininkai pateikė GPT-3 kuruojamą sąrašą Klausimai ir atsakymai: "Pavyzdžiui, didelės entropijos lydiniams svarbu žinoti, ar lydinys yra vienoje fazėje, ar turi kelias fazes.Sako Berendas Smitas, EPFL pagrindinių mokslų mokyklos chemijos inžinerijos profesorius.

Tokia problema, aiškina Smit, paverčiama kuruojamu klausimų ir atsakymų sąrašu, pvz.D = „ Ar tai vienfazė? R = 'Taip/Ne''.

"Literatūroje radome keletą lydinių, kurių atsakymas žinomas, ir panaudojome šiuos duomenis kurdami GPT-3“, – tęsia Smitas.mes gavome patobulintą AI modelį, išmokytą atsakyti tik į šį klausimą taip arba ne".

Dirbtinis intelektas taip pat skirtas naujų vaistų kūrimui
Naujų vaistų kūrimas, bibliotekos patobulintos chemijos dėka
Skaitmeninio humanizmo link: revoliucijos su atpirkimu analizė

Pagrindiniai modeliai, tokie kaip GPT-3, tyrėjų kasdienybėje

„Patobulintas“ modelis, apmokytas palyginti nedaug klausimų ir atsakymų, išspręstas teisingai daugiau nei 95 proc dėl labai skirtingų cheminių problemų, dažnai pranokstančių mašininio mokymosi modelius, specialiai užprogramuotus tai užduočiai atlikti.

"Esmė ta, kad tai taip pat paprasta, kaip ieškoti literatūros“, – aiškina Smit, „kuris veikia su daugeliu cheminių problemų". Be to, Kevino Maiko Jablonkos sukurtas metodas yra toks nepaprastai greitai ir nereikalauja jokių specialių įgūdžių, skirtingai nei tradiciniai modeliai mašininis mokymasis.

Šio tyrimo pasekmės gali būti lemiamos: galimybė suformuluoti tokius klausimus kaip „Kokia yra [cheminės medžiagos], paruoštos pagal šį [receptą], išeiga?“ ir gauti a tikslus atsakymas gali pakeisti būdą cheminiai tyrimai yra planuojama ir valdoma.

Kaip teigiama tyrime, „gebėjimas ištirti pagrindinį modelį, pvz., GPT-3, gali tapti įprastiniu metodu pradedant mokslinių tyrimų projektą, panaudojant kolektyvines žinias, užkoduotas šiuose pagrindiniuose modeliuose arba suteikiant pagrindą nuspėjamai veiklai.e“.

"Tai pakeis būdą, kaip mes darome chemiją“, - tiesiai šviesiai komentuoja profesorius Smit.

Vanduo, žolė ir žmonija: dirbtinio intelekto pažinimo ribos
Dirbtinis intelektas padės mums išvalyti vandenynus nuo plastiko
Didysis chemijos šimtukas ir pasaulinės ekonomikos iššūkiai

GPT-3 yra „tik“ įrankis: tyrimai tęsiami

Tyrimo rezultatai kelia ne antrinį klausimą: kaip įmanoma, kad a natūralios kalbos modelis, be jokio specialaus chemijos išsilavinimo, gali būti tikslesni nei specialiai užprogramuoti modeliai?

"Remiantis mūsų žiniomis“, skaitome laikraštyje „Griežto atsakymo į šį klausimą nėra".

Tai, kad labai daug žadantys rezultatai gaunami net naudojant visiškai hipotetinius cheminius vaizdus, ​​rodo, kad šie pagrindiniai modeliai yra "labai tinka koreliacijoms išgauti iš bet kokio teksto“.

Ma paieška dar tik prasidėjo. Kaip aiškina tyrėjai, faktas, kad GPT-3 nustato koreliacijas, kurias galima sėkmingai panaudoti prognozėms. nereiškia, kad koreliacijos visada yra reikšmingos arba susiję su priežasties-pasekmės ryšiais.

Šiuo metu mokslininkai daro išvadą, GPT-3 “tai tik įrankis, leidžiantis efektyviau panaudoti per daugelį metų mokslininkų surinktas žinias".

Tai vis dar: "Kitas žingsnis bus GPT-3 naudojimas šioms koreliacijoms nustatyti ir galiausiai įgyti gilesnį supratimą".

Štai kaip AI keičia pirkimo elgseną
Paieškos sistemų evoliucija: AI poveikis, „Google“ vaidmuo
Taip dirbtinio intelekto sistemos turi paslėptas moralines vertybes...