Hinuhulaan ng AI ang mga resulta ng pananaliksik sa neuroscience na mas mahusay kaysa sa mga eksperto

Ang isang pag-aaral ng mga mananaliksik sa University College London (UCL) ay nagpakita na ang mga malalaking modelo ng wika (LLM) tulad ng GPT ay maaaring mahulaan ang mga resulta ng pananaliksik sa neuroscience na may katumpakan na higit sa mga eksperto ng tao. Ang gawain, na inilathala sa Nature Human Behavior, ay nagpapakita kung paano ang artificial intelligence na sinanay sa malalaking mga dataset ng teksto ay hindi lamang makakapag-extract ng impormasyon ngunit matukoy din ang mga pattern upang mahulaan ang mga resulta ng siyentipiko.

---

Isang Bagong Diskarte sa Science Forecasting

Ayon sa nangungunang may-akda ng pag-aaral, si Dr Ken Lo (UCL Psychology & Language Sciences), ang pagbuo ng generative AI tulad ng ChatGPT ay nagbukas ng malawak na posibilidad para sa generalization at pagkuha ng kaalaman. Gayunpaman, sa halip na pag-aralan ang kakayahan ng AI na pag-aralan ang nakaraang impormasyon, nagpasya ang mga mananaliksik na siyasatin kung mahuhulaan ng AI ang mga resulta ng pang-eksperimentong hinaharap.

"Ang pag-unlad ng agham ay kadalasang nagsasangkot ng pagsubok at pagkakamali, na nangangailangan ng oras at mga mapagkukunan. Kahit na ang mga nakaranasang mananaliksik ay maaaring makaligtaan ang mahahalagang detalye sa panitikan. Ipinapakita ng aming trabaho na ang mga LLM ay maaaring makakita ng mga pattern at mahulaan ang mga resulta ng eksperimentong," sabi ni Dr. Lo.

---

BrainBench: AI at Expert Testing

Upang subukan ang mga kakayahan ng mga LLM, lumikha ang mga mananaliksik ng isang tool na tinatawag na BrainBench, na kinabibilangan ng mga pares ng siyentipikong abstract mula sa neuroscience:

• Ang isang abstract ay naglalaman ng aktwal na resulta ng pananaliksik.
• Ang pangalawa ay isang binago ngunit makatwirang resulta na nilikha ng mga eksperto.

Sinuri ang 15 modelo ng wika at 171 eksperto sa neuroscience para sa kanilang kakayahan na makilala ang tunay sa mga pekeng resulta. Ang mga resulta ay kahanga-hanga:

• Nagpakita ang AI ng average na katumpakan na 81%, habang ang mga eksperto ay nakakuha lamang ng 63%.
• Kahit na ang mga espesyalista na may pinakamataas na self-assessment ng kaalaman ay nakamit lamang ng 66%.

---

Mga pinahusay na modelo at pananaw

Iniangkop din ng mga siyentipiko ang open-source na LLM (isang bersyon ng Mistral), sinasanay ito sa siyentipikong panitikan sa neuroscience. Ang resultang modelo, na tinatawag na BrainGPT, ay nagpakita ng mas mataas na katumpakan - 86%.

"Ipinapakita ng aming trabaho na ang AI ay maaaring maging isang mahalagang bahagi ng proseso ng pang-eksperimentong disenyo, hindi lamang ginagawang mas mabilis ang trabaho, ngunit mas mahusay din," sabi ni Propesor Bradley Love (UCL).

---

Mga Oportunidad at Hamon

Iminumungkahi ng mga mananaliksik na ang kanilang diskarte ay maaaring iakma sa iba't ibang disiplinang pang-agham. Gayunpaman, ang mga resulta ng pag-aaral ay nagtataas ng isang mahalagang tanong: sapat ba ang makabagong siyentipikong pananaliksik? Ang mataas na katumpakan ng AI sa pagtataya ay nagmumungkahi na maraming siyentipikong natuklasan ang pare-pareho sa mga kasalukuyang pattern.

"Bumubuo kami ng mga tool sa AI na tutulong sa mga siyentipiko na magdisenyo ng mga eksperimento at mahulaan ang mga posibleng resulta, mapabilis ang mga pag-ulit at gumawa ng mas matalinong mga desisyon," dagdag ni Dr Lo.

Ang tagumpay na ito sa paggamit ng AI ay nangangako na pabilisin ang pagtuklas ng siyensya at pagbutihin ang kahusayan ng pananaliksik sa buong mundo.