Sİ elmdə yeni mərhələyə keçir: artıq sadəcə məlumat axtarmır

Süni intellekt elmi araşdırmalarda yeni mərhələyə keçir. Tədqiqatçılar bildirirlər ki, yeni nəsil Sİ agentləri artıq yalnız elmi məqalələrdə məlumat axtarmaqla kifayətlənmir, müxtəlif araşdırmalardan əldə olunan sübutları müqayisə edir, ziddiyyətləri müəyyənləşdirir və onların əsasında yeni elmi hipotezlər formalaşdırmağa çalışır.

Nature Machine Intelligence jurnalında oktyabrın 1-də dərc olunan materialda bu dəyişiklik “məlumatın axtarılmasından sübutların araşdırılması və sintezinə keçid” kimi xarakterizə edilir. Müəlliflərin fikrincə, xüsusilə biotibbi elmlərdə əsas problem artıq məlumatın azlığı deyil, mövcud məlumatların insan tərəfindən tam şəkildə təhlil və inteqrasiya edilməsinin çətinliyidir.

Genomika, proteomika, klinik tədqiqatlar və yüksək məhsuldarlıqlı laboratoriya üsulları hər gün böyük həcmdə yeni məlumat yaradır. Lakin ayrı-ayrı tədqiqatların nəticələri həmişə bir-biri ilə uyğun gəlmir.

Məsələn, bir araşdırma müəyyən bioloji mexanizmin xəstəliklə əlaqəli olduğunu göstərərkən, başqa bir tədqiqat bunun əksini ortaya qoya bilər. İnsan tədqiqatçı üçün bütün bu nəticələri toplamaq, onların etibarlılığını qiymətləndirmək və hansı nəticənin hansı sübutlara əsaslandığını izləmək getdikcə çətinləşir.

Yeni Sİ agentlərinin əsas fərqi məhz burada ortaya çıxır. Onlar yalnız “bu suala cavab nədir?” sualına cavab verməyə deyil, “bu nəticəni hansı sübutlar dəstəkləyir və həmin sübutlar bir-biri ilə necə əlaqəlidir?” sualına cavab verməyə yönəlib. Nature Machine Intelligence materialında nümunə kimi "DeepEvidence" adlı yeni dərin araşdırma agenti göstərilir.

Sistem elmi ədəbiyyatdan məlumat toplamaqla kifayətlənmir. O, müxtəlif mənbələrdən əldə olunan elmi sübutları strukturlaşdırmağa və onların arasındakı əlaqələri göstərməyə çalışır. Bu yanaşma tədqiqatçıya müəyyən elmi nəticənin hansı araşdırmalara əsaslandığını, hansı məqamların mübahisəli olduğunu və harada əlavə araşdırmaya ehtiyac yarandığını görməyə imkan verə bilər.

Bu, Sİ-nin elmdə rolunun dəyişməsi deməkdir. Əvvəlki sistemlər əsasən məlumat tapmaq, məqalələri ümumiləşdirmək və suallara cavab vermək üçün istifadə olunurdusa, agent əsaslı sistemlər daha uzunmüddətli və çoxmərhələli elmi tapşırıqları yerinə yetirməyə yönəlir.

Bu istiqamətdə digər tədqiqatlar da Sİ agentlərinin elmi araşdırmalarda daha aktiv rol oynaya biləcəyini göstərir. Məsələn, Nature jurnalında sentyabr ayında dərc edilən araşdırmada elmi məqalələrin interaktiv Sİ agentlərinə çevrilməsi yanaşması təqdim olunub. Bu sistemlər elmi məqalələrdəki metod və məlumatları Sİ üçün istifadə edilə bilən resurslara çevirərək, müxtəlif mənbələri birləşdirə və yeni hipotezlər formalaşdırmağa kömək edə bilir.

Belə yanaşmanın potensialı xüsusilə biologiya, tibb və dərman hazırlanması kimi çox böyük məlumat massivlərinin olduğu sahələrdə yüksək qiymətləndirilir. Tədqiqatçıların vurğuladığı əsas məqam isə budur: Sİ tərəfindən yaradılan nəticə avtomatik olaraq elmi fakt hesab edilə bilməz.

Süni intellekt müxtəlif məqalələr arasında əlaqələr tapa, ehtimal olunan mexanizmlər irəli sürə və yeni hipotezlər yarada bilər. Lakin həmin hipotezlərin həqiqiliyini müəyyən etmək üçün laboratoriya təcrübələri, klinik araşdırmalar və müstəqil elmi yoxlama tələb olunur.

Bu səbəbdən yeni yanaşmanın məqsədi alimi prosesdən çıxarmaq deyil. Əksinə, Sİ-nin böyük həcmdə elmi məlumatı daha sürətlə emal etməsi tədqiqatçıların diqqətini məlumat axtarışından daha mürəkkəb elmi problemlərin həllinə yönəldə bilər. Mütəxəssislərin təsvir etdiyi dəyişiklik əslində Sİ-nin “axtarış sistemi” funksiyasından “elmi tərəfdaş” funksiyasına doğru hərəkətidir.

Əgər bu sistemlər müxtəlif mənbələrdəki ziddiyyətləri düzgün müəyyənləşdirə, sübutların keyfiyyətini qiymətləndirə və faydalı hipotezlər yarada bilsələr, elmi kəşflərin aparılma sürətinə ciddi təsir göstərə bilərlər. Lakin qarşıdakı əsas sınaq Sİ-nin nə qədər çox məlumat toplaması deyil, həmin məlumatlardan nə qədər etibarlı elmi nəticə çıxara bilməsidir.

Lalə Mehralı