Нови публикации
ИИ предсказва резултатите от неврологичните изследвания по-добре от експертите
Последно прегледани: 03.07.2025
Цялото съдържание на iLive е медицински прегледано или е проверено, за да се гарантира възможно най-голяма точност.
Имаме строги насоки за снабдяване и само свързваме реномирани медийни сайтове, академични изследователски институции и, когато е възможно, медицински проучвания, които се разглеждат от специалисти. Имайте предвид, че номерата в скоби ([1], [2] и т.н.) са линкове към тези проучвания.
Ако смятате, че някое от съдържанието ни е неточно, остаряло или под съмнение, моля, изберете го и натиснете Ctrl + Enter.
Проучване на изследователи от Университетския колеж в Лондон (UCL) показа, че моделите на големи езици (LLM), като GPT, могат да предсказват резултатите от невронаучните изследвания с точност, превишаваща тази на човешките експерти. Работата, публикувана в Nature Human Behaviour, демонстрира как изкуственият интелект, обучен върху големи текстови набори от данни, може не само да извлича информация, но и да идентифицира модели за предсказване на научни резултати.
Нов подход към научното прогнозиране
Според водещия автор на изследването, д-р Кен Ло (UCL Psychology & Language Sciences), разработването на генеративен изкуствен интелект, като ChatGPT, е открило огромни възможности за обобщение и извличане на знания. Вместо да изучават способността на изкуствения интелект да анализира минала информация, изследователите решили да проучат дали изкуственият интелект може да предсказва бъдещи експериментални резултати.
„Научният прогрес често включва опити и грешки, което отнема време и ресурси. Дори опитни изследователи могат да пропуснат важни детайли в литературата. Нашата работа показва, че LLM може да открива модели и да предсказва експериментални резултати“, каза д-р Ло.
BrainBench: Тестване с изкуствен интелект и експерти
За да тестват възможностите на LLM, изследователите създадоха инструмент, наречен BrainBench, който включва двойки научни резюмета от невронауката:
- Едно резюме съдържа действителния резултат от изследването.
- Вторият е модифициран, но правдоподобен резултат, създаден от експерти.
15 езикови модела и 171 експерти по неврология бяха тествани за способността им да различават реални от фалшиви резултати. Резултатите бяха впечатляващи:
- Изкуственият интелект показа средна точност от 81%, докато експертите постигнаха само 63%.
- Дори специалистите с най-висока самооценка на знанията са постигнали само 66%.
Подобрени модели и перспективи
Учените също така адаптирали LLM с отворен код (версия на Mistral), като го обучили върху научна литература по невронаука. Полученият модел, наречен BrainGPT, демонстрирал още по-висока точност — 86%.
„Нашата работа показва, че изкуственият интелект може да се превърне в неразделна част от процеса на експериментално проектиране, не само като направи работата по-бърза, но и по-ефективна“, каза професор Брадли Лав (UCL).
Възможности и предизвикателства
Изследователите предполагат, че техният подход може да бъде адаптиран към различни научни дисциплини. Резултатите от изследването обаче повдигат важен въпрос: достатъчно ли са иновативни съвременните научни изследвания? Високата точност на изкуствения интелект при прогнозирането предполага, че много научни открития са в съответствие със съществуващите модели.
„Разработваме инструменти с изкуствен интелект, които ще помогнат на учените да проектират експерименти и да предвиждат възможни резултати, ускорявайки итерациите и вземайки по-информирани решения“, добави д-р Ло.
Този пробив в използването на изкуствен интелект обещава да ускори научните открития и да подобри ефективността на изследванията по целия свят.