Истории

Как искусственный интеллект написал свою первую научную работу

Истории
Татьяна Петрущенкова
Татьяна Петрущенкова

Экс-выпускающий редактор

Татьяна Петрущенкова

Количество исследований, которые сегодня публикует научное сообщество, больше, чем любой ученый может прочитать. Однако скоро в этом вопросе исследователи смогут надеяться на искусственный интеллект, который будет изучать тысячи статей и формировать их краткое содержание — именно так поступила команда из университета Гёте.

Как искусственный интеллект написал свою первую научную работу

Вы можете прочитать первую работу, написанную «Beta Writer», здесь. Правда, если вы не фанат литий-ионных аккумуляторов и их химического состава, работа может показаться вам немного «сухой».

Само исследование креативно называется «Литий-ионные аккумуляторы: автоматическое краткое изложение текущих исследований». Всё именно так, как звучит — вы увидите 250 страниц чего-то вроде:

Структура пор и толщина сепаратора должны тщательно контролироваться, так как необходимо поддерживать удовлетворительный баланс между механической прочностью и ионной электропроводностью (Арора и Чжан [40]; Ли и другие [33]; Чжан [50]), чтобы удовлетворять этим двум функциям [5]. Структура пор и пористость материала, безусловно, имеют решающее значение для производительности сепаратора в батарее в дополнение к материалу сепаратора [5].

Как бы не было интересно исследование литий-ионных аккумуляторов, оно имеет лишь косвенное отношение к реальной цели проекта. Создатели ИИ в подробном и интересном предисловии к книге объясняют, что их основная цель — начать обсуждение научной литературы, созданной машиной, и поднять вопросы, связанные с авторством, технической составляющей, этикой и другими аспектами.

Другими словами, их задачей было задать вопросы, а не выдать результат. И вопросов у них в избытке.

Кто является создателем машинного контента? Могут ли разработчики алгоритмов рассматриваться как авторы? Или это человек, который вводит данные (например, термин «литий-ионные батареи») и настраивает различные параметры? Можно ли вообще определить создателя? Кто решает, что именно машина должна сгенерировать? Кто несет ответственность за «машинный» контент с этической точки зрения?

Бурные дебаты между исследователями, их коллегами и экспертами, которые помогали в производстве этой книги, дают понять, что это — только начало. Но как Хеннинг Шёненбергер пишет в предисловии, нужно с чего-то начинать, и это такой же хороший старт, как и любой другой.

В самом деле, нам удалось разработать первый прототип, который также показывает, что нам ещё предстоит долгий путь: выборочное изложение больших текстовых корпусов всё ещё несовершенно, а перефразированные тексты, синтаксис и словосочетания иногда кажутся неуклюжими. Однако мы специально решили не «полировать» и не править текст, чтобы показать текущие возможности машины с точки зрения производства контента и обозначить границы того, что она ещё не умеет.  

Сама книга, как и говорят создатели, несовершенная и довольно тяжеловесная. Но естественно звучащий язык — это лишь одна из задач, которой пытается достичь ИИ, поэтому неправильно концентрироваться только на ней, не учитывая другие достижения.

Этот ИИ отсортировал и проанализировал более 150 статей по высокотехнологичной теме, находя в них ключевые слова, отсылки, выводы, «местоименную анафору» и так далее. Затем документы были сгруппированы и распределены в соответствии с их выводами, чтобы получились логично собранные главы.

Репрезентативные предложения и краткие изложения пришлось переформулировать, как из-за авторского права, так и потому, что синтаксис оригиналов мог не сочетаться в новом контексте. (Эксперты, с которыми беседовала команда, сказали, что нужно максимально придерживаться смысла оригинальных работ, избегая «творческих» интерпретаций.)

Представьте себе, что предложение начинается с «Следовательно, это даёт на 24% более высокий коэффициент изоляции, как предполагали в работе 2014 года».

ИИ должен понимать документ достаточно хорошо, чтобы знать, что такое «это» и, перефразируя предложение, заменить «это» на конкретный элемент. Он также должен понять, что может убрать «следовательно» и отсылку к году в конце.

Эти операции должны быть проделаны тысячи раз, и часто модель не справляется с задачей или создает те самые «неуклюжие» словесные конструкции, которые отметили читатели. Например: «Основная цель такого рода исследований заключается в достижении материалов с превосходными свойствами, такими как высокая емкость, высокая скорость диффузии литий-ионов, простота в эксплуатации и стабильная структура». Не Генри Джеймс, конечно, но смысл понятен.

В конечном итоге книга читабельна и, по-видимому, полезна, поскольку она приводит тысячи страниц исследований к гораздо более приемлемым 250. Но, по словам исследователей, технология может намного больше.

Цель, которая совсем не кажется недостижимой, состоит в том, чтобы можно было сказать ИИ: «дай мне 50-страничную сводку с информацией о происходящем в биоинженерии за последние 4 года». И спустя несколько минут — бум — она появится перед вами. «Гибкость» текста будет означать, что вы также сможете запросить сводку на испанском или корейском языке. Параметризация — что вы легко сможете настроить ключевые параметры, выделив регионы и авторов или исключив определённые слова или ненужные темы.

Такая платформа обеспечит вас этими и множеством других возможностей, если, конечно, вы не против довольно неестественного языка.

Если вы хоть немного заинтересованы в научных публикациях или обработке естественного языка, предисловие авторов стоит прочитать.

Источник

Фото: ktsdesignФотодженика


Материалы по теме: 

Как мы разрабатывали ИИ для чтения эмоций

Семь лекций, чтобы понять искусственный интеллект

Люди больше не нужны: роботы тоже займутся искусством 

Пять проблем, которые пока не может решить искусственный интеллект

 

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Стартовал ML-контест от российской ИТ-компании Brand Analytics на платформе DevChamp
  2. 2 Стартовал всероссийский чемпионат проекта «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект»
  3. 3 В рамках чемпионата по ИИ и машинному обучению в Удмуртии решат задачу для космической корпорации
  4. 4 В Башкортостане стартует первый региональный чемпионат конкурса «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект»
  5. 5 Работа над инновационным продуктом за пять шагов
FutureFood
Кто производит «альтернативную» еду
Карта