Springer Nature, firma zajmująca się akademicką działalnością wydawniczą, opublikowała właśnie pierwszą książkę w całości napisaną przez algorytm uczenia maszynowego. O czym ona jest?
Tytuł książki to „Baterie litowo-jonowe. Streszczenie bieżących badań wykonane przez maszynowe uczenie się”. Choć dla przeciętnego czytelnika ta pozycja raczej nie będzie idealną pozycją na wieczorną i nieskrępowaną lekturę, to dla świata nauki tego typu projekty mogą się w dłuższej perspektywie okazać kluczowe.
Książka pokazuje, w jaki sposób sztuczna inteligencja może pomagać naukowcom nad prowadzeniem najnowszych badań. Publikacja jest jednoznacznym dowodem na to, że sztuczna inteligencja może wyręczać człowieka w czasochłonnym procesie „wyłapywania” i streszczania najważniejszych szczegółów z opublikowanych już badań. A jak powszechnie wiadomo, nawet dla osób, dla których naukowy język jest codziennością – przebrnięcie przez setki stron naukowego żargonu potrafią być nie lada wyzwaniem.
Kim jest autor i jaki ma warsztat?
Autor książki został wymieniony jako „Beta Writer”. Za nim stoi oczywiście zespół naukowców z frankfurckiego uniwersytetu Goethego (laboratorium Applied Computational Linguistics). Algorytm został wytrenowany na podstawie 53 tysięcy artykułów należących do bazy danych wydawnictwa Springer Nature. Na podstawie analizy, algorytm przyswoił najważniejsze informacje i stworzył publikacje z podziałem na logiczne rozdziały. Publikacja posiada liczne przypisy, ma 247 stron i bibliografię, która składa się z 288 pozycji.
Źródło: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-16800-1
Jak przekonują twórcy, algorytm można z powodzeniami wykorzystać do stworzenia obszernych publikacji z innych dziedzin, wystarczy „wrzucić” mu odpowiednie zapytanie.
Niedawno pisaliśmy o pierwszej powieści stworzonej przez sztuczną inteligencję. Kierunek automatyzacji procesów twórczych, ale przede wszystkim tych „przetwórczych” – czyli polegających na analizie dużej ilości danych (także tekstowych) można znacznie przyspieszyć badania naukowe praktycznie w każdej dziedzinie.
Należy jednak mieć na uwadze, że algorytm – mimo wszystko – może pominąć coś błahego, co z perspektywy naukowca będzie istotne. Dlatego ważne jest, żeby nad podobnymi rozwiązaniami pracowało jak najwięcej osób z poszczególnych dziedzin naukowych, z czego zdają sobie sprawę twórcy algorytmu:
– Naszym celem jest zapoczątkowanie szerokiej dyskusji wraz ze społecznością badawczą i ekspertami z danych dziedzin, na temat przyszłych możliwości i ograniczeń tej technologii – piszą twórcy na okładce książki.