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卡內(nèi)基梅隆大學(xué)正訓(xùn)練機(jī)器人做科學(xué)實(shí)驗(yàn),終極目標(biāo):自動(dòng)化科學(xué)發(fā)現(xiàn)過(guò)程

作者:智能觀(guān) 發(fā)布時(shí)間:

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)正訓(xùn)練機(jī)器人做科學(xué)實(shí)驗(yàn),終極目標(biāo):自動(dòng)化科學(xué)發(fā)現(xiàn)過(guò)程

作者:智能觀(guān) 發(fā)布時(shí)間:

摘要:長(zhǎng)期以來(lái),科學(xué)一直被認(rèn)為是人類(lèi)不可能外包給機(jī)器人的,但這種觀(guān)念正在改變。

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芥末堆注:人工智能已經(jīng)被運(yùn)用到教育、醫(yī)療、科學(xué)、娛樂(lè)等各領(lǐng)域,正在與人類(lèi)生活的方方面面相結(jié)合,正在改變我們的學(xué)習(xí)和生活方式,但人工智能帶來(lái)的最大改變可能是釋放了人類(lèi)的時(shí)間,而這被釋放的時(shí)間將用來(lái)做什么,可能成為我們下一步的思考。

在匹茲堡卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的一個(gè)實(shí)驗(yàn)室里,一個(gè)機(jī)器人手臂舉起裝滿(mǎn)化學(xué)試劑的瓶子,置于一排試管上空,并將精確數(shù)量的滴液分配到每一個(gè)試管中。手臂旋轉(zhuǎn),更換瓶子,再次旋轉(zhuǎn),拿起另一個(gè)容器。機(jī)器發(fā)出響聲,不知疲倦地進(jìn)行一次又一次測(cè)試。

這些實(shí)驗(yàn)是一個(gè)正在進(jìn)行的項(xiàng)目的一部分,為大容量電動(dòng)汽車(chē)電池確定理想的化學(xué)成分。很快,機(jī)器就不止操作這些實(shí)驗(yàn),它們也將設(shè)計(jì)這些實(shí)驗(yàn)。

在接下來(lái)的幾個(gè)月里,人工智能算法將逐步接管電池測(cè)試實(shí)驗(yàn)計(jì)劃。一旦完全發(fā)揮作用,這個(gè)機(jī)器人將決定如何修改其測(cè)試成分的濃度。

領(lǐng)導(dǎo)該項(xiàng)目的豐田研究所科學(xué)家布賴(lài)恩·斯托里(Brian Storey)說(shuō):“它不僅自動(dòng)化了實(shí)驗(yàn)的手工部分,還自動(dòng)化了計(jì)劃部分?!?/strong>

長(zhǎng)期以來(lái),科學(xué)一直被認(rèn)為是人類(lèi)不可能外包給機(jī)器人的。但隨著傳感器、定序器和衛(wèi)星以萬(wàn)億字節(jié)的速度產(chǎn)生數(shù)字信息,這種情況也在發(fā)生變化。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)系負(fù)責(zé)人曼努埃拉·維羅索(Manuela Veloso)說(shuō):“我們?cè)僖矡o(wú)法處理大量的數(shù)據(jù)了?!?/p>

這是生物技術(shù)公司和其他許多企業(yè)每天都在關(guān)注的問(wèn)題,它們都在努力理解前所未有的大量原始信息。

人工智能軟件被廣泛用于各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域,從海洋生物學(xué)(通過(guò)水聽(tīng)器記錄識(shí)別野生海豚發(fā)聲)到天文學(xué)(通過(guò)數(shù)千顆恒星亮度的細(xì)微波動(dòng)檢測(cè)行星的存在)。

為了發(fā)現(xiàn)希格斯玻色子,即所謂的上帝粒子,一種算法篩選了瑞士大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)中產(chǎn)生的數(shù)十億個(gè)粒子軌道。人工智能正迅速成為大學(xué)科學(xué)課程的重要組成部分。

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使發(fā)現(xiàn)過(guò)程自動(dòng)化并不只是釋放研究人員的時(shí)間,它可能會(huì)改變?nèi)藗兊陌l(fā)現(xiàn)。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)豐田項(xiàng)目的機(jī)器學(xué)習(xí)教授巴納巴斯·波喬斯(Barnabás Póczos)說(shuō):“我很容易想象,人工智能會(huì)推出一些實(shí)驗(yàn),合成一種你認(rèn)為不可能合成的化學(xué)分子?!?/p>

不幸的是,生成新的預(yù)測(cè)本身并沒(méi)有那么有用??茖W(xué)家們追求的不僅僅是what,還有why。那些優(yōu)雅的理論公式,如牛頓第一定律或E = MC^2,讓他們了解了宇宙是如何運(yùn)轉(zhuǎn)的;而到目前為止,人工智能軟件背后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還不能真正解釋他們是如何得出答案的。

相比之下,人類(lèi)在這方面相當(dāng)擅長(zhǎng)。所以短期內(nèi),最有希望的方式是人類(lèi)和人工智能一起工作。

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今年2月,荷蘭出版商Elsevier宣布與軟件制造商Euretos進(jìn)行一項(xiàng)試驗(yàn)性合作,利用人工智能評(píng)估數(shù)百萬(wàn)篇同行評(píng)審的科學(xué)文章,提出生物化學(xué)領(lǐng)域的假設(shè),而學(xué)者們將在網(wǎng)上篩選那些特別棒的假設(shè)。Euretos的聯(lián)合創(chuàng)始人阿里·巴克(Arie Baak)說(shuō):“我們的愿景是使討論過(guò)程更加自動(dòng)化?!?/p>

然后呢?豐田研究所的斯托里說(shuō):“人們一直在想,能否讓電腦自動(dòng)計(jì)算出物理學(xué)的基本原理。我認(rèn)為我們距離那一步不會(huì)太遠(yuǎn)了?!?/strong>

最根本的是,傳感器和衛(wèi)星給研究人員帶來(lái)的數(shù)據(jù)超過(guò)了他們有意義地理解范疇,因此他們正在訓(xùn)練軟件進(jìn)行更高階的分析。

本文轉(zhuǎn)自智能觀(guān),作者Jeff Wise,來(lái)源bloomberg,智能觀(guān)編譯。文章為作者獨(dú)立觀(guān)點(diǎn),不代表芥末堆立場(chǎng)。

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