Courtesy of QuantaMagazine
Bagaimana AI dan Matematika Simbolik Mengubah Cara Penemuan Ilmiah Bekerja
28 Feb 2025, 07.00 WIB
60 dibaca
Share
Ikhtisar 15 Detik
- Kecerdasan buatan memiliki potensi besar untuk mempercepat kemajuan dalam penelitian ilmiah.
- Model fondasi yang dirancang khusus untuk sains dapat meningkatkan akurasi dan fleksibilitas prediksi ilmiah.
- Regresi simbolik dapat memberikan cara untuk mengintegrasikan pengetahuan ilmiah yang ada ke dalam model pembelajaran mesin.
Miles Cranmer adalah seorang fisikawan yang terpesona oleh fisika sejak kecil, berkat pengaruh kakeknya yang seorang profesor fisika. Setelah membaca wawancara dengan fisikawan terkenal Lee Smolin, ia merasa perlu untuk mempercepat kemajuan ilmiah dengan menggunakan kecerdasan buatan (AI). Kini, sebagai peneliti di Universitas Cambridge, Cranmer berfokus pada pengembangan model AI yang dapat membantu penemuan ilmiah dengan lebih baik, terutama dalam memahami data ilmiah yang kompleks.
Cranmer dan timnya meluncurkan inisiatif bernama Polymathic AI untuk menciptakan model AI yang dapat belajar dari data ilmiah dan menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Mereka berusaha mengatasi tantangan yang dihadapi AI saat ini, seperti kesulitan dalam membuat prediksi untuk situasi baru. Dengan menggunakan teknik seperti regresi simbolik, mereka berharap dapat memberikan "memori" kepada AI agar dapat memahami dan menerapkan pengetahuan ilmiah yang sudah ada, sehingga para ilmuwan dapat bekerja lebih efisien dan melakukan lebih banyak penelitian.
--------------------
Analisis Kami: Integrasi AI dengan pendekatan symbolic regression sangat menjanjikan karena membantu memperbaiki keterbatasan neural network dalam memberikan interpretasi yang masuk akal secara ilmiah. Namun, tantangan terbesar tetap pada penyediaan data berkualitas dan komputasi intensif yang dapat menghambat perkembangan cepat aplikasi AI dalam sains.
--------------------
Analisis Ahli:
Andrew Ng: Penggabungan machine learning dengan domain ilmu spesifik adalah kunci untuk membuat AI lebih berguna secara praktis dalam penelitian ilmiah karena hanya dengan demikian AI bisa memahami konteks dan aturan khusus yang berlaku.
Demis Hassabis: Sistem AI yang mampu merangkum dan menyajikan pengetahuan ilmiah dalam bentuk simbolik dapat mengubah paradigma riset modern menjadi lebih cepat dan mudah dijangkau oleh lebih banyak ilmuwan.
--------------------
What's Next: Di masa depan, foundation models AI yang dilatih dengan data ilmiah besar dan teknik symbolic regression akan mampu membuat prediksi ilmiah yang lebih akurat dan dapat diinterpretasikan, sehingga mempercepat penemuan ilmiah di berbagai bidang dan mengubah cara kerja ilmuwan tanpa menggantikan peran mereka.
Referensi:
[1] https://www.quantamagazine.org/the-physicist-working-to-build-science-literate-ai-20250228/
[1] https://www.quantamagazine.org/the-physicist-working-to-build-science-literate-ai-20250228/
Artikel Serupa
Teknologi
2 bulan lalu
36 dibaca
FutureHouse Memperkenalkan Ether0, Model AI Kimia dengan Penalaran Transparan
Teknologi
3 bulan lalu
113 dibaca
Bagaimana AI Mengubah Kreativitas dan Produktivitas dalam Ilmu Pengetahuan
Teknologi
3 bulan lalu
32 dibaca
Bagaimana AI Mengubah Cara Matematikawan Membuktikan Teorema dan Berkreasi
Teknologi
3 bulan lalu
144 dibaca
Membedah Otak dan AI: Pelajaran dari Biologi untuk Kecerdasan Buatan yang Lebih Baik
Teknologi
3 bulan lalu
82 dibaca
Mengungkap Misteri Bagaimana Model Bahasa Besar AI Sebenarnya Bekerja
Teknologi
3 bulan lalu
85 dibaca