人工知能は研究をどのように変えているのでしょうか?

人工知能 (AI) は研究プロセスにおいてますます重要な役割を果たしています。 AI ベースのアルゴリズムは、研究の効率を向上させ、調査対象のトピックに対する新たな視点を提供するために使用されます。これらは、さまざまな情報間のつながりを描くだけでなく、新しい仮説を提案してテストする際にも役立ちます。

AI研究のユースケース

最近、人工知能の研究は大きく進歩し、機械学習アルゴリズムによって病気と闘えるまったく新しいタンパク質を発明できるようになりました。さらに、AI 研究者は現在、科学研究論文を検索し、そこから情報を抽出して科学論文を自動的に修正できるアルゴリズムを開発しています。研究における AI の使用例をさらにいくつか見てみましょう。

1. 自動化されたデータ

AI は、研究室のリソースを最適化し、データ取得を自動化し、複雑なデータセットの合成と分析を容易にするためにも使用されます。たとえば、最近では AI がリアルタイムのガイダンスを提供することで、大規模で長期にわたる研究における活動の管理を支援するために使用されています。 AI システムは、研究の各参加者の健康状態を監視し、参加者の状態に変化があった場合に科学者に警告することができるようになるかもしれません。

2. 機器を最適化する

AIは実験技術や機器の最適化にも使用されています。 AI 搭載ロボットは、科学機器の整理と保管、分析用サンプルの準備、定期的な診断テストの実行など、以前は人間のみが実行していたいくつかのタスクを自動化できます。さらに、自動化システムは、科学者や技術者にとって危険すぎる、または困難すぎるタスクを実行できます。 AI とロボット工学は実験設計にも使用されており、研究者がどのパラメータを変更すべきか、実験をどのように設計すべきか、どのような測定を行うべきかを判断するのに役立ちます。

3. ヘルスケア

AI は近い将来、新薬や薬の組み合わせを特定したり、医療画像から病気を診断したり、手術を支援したりするために使用されるようになると多くの人が考えています。人工知能は、これまでのどの予測よりも優れた酵素予測に使用されました。ディープラーニングと呼ばれる技術が使われました。このシステムは酵素の三次元構造を予測することができます。最も重要なのは、3D 構造は、アルゴリズムが以前に処理するようにトレーニングされていたものよりも複雑であるということです。 AI は、がん患者の検出、診断、治療のより優れた方法を生み出すために、がん研究でも効果的に活用されています。

研究者らは、マシンビジョンを使用して、自閉症やアスペルガー症候群の人々のビデオに映る人間の行動や身体的特徴を分析したと報告している。研究チームは、iPhone 13に搭載されているような12メガピクセルのカメラで撮影された、個人が表情を作ったり、笑ったりうなずいたりするなどの社会的交流を行っている1,200本のビデオのデータセットと、ディープラーニングベースのAIアルゴリズムを使用した。分析により、自閉症の10種類の顔の状態が明らかになり、ディープニューラルネットワークは症状の重症度を正確に予測しました。

4. コンピュータサイエンス

研究者らは、AIベースのアルゴリズムを使用して分子データベースを検索し、望ましい特性を持つ効果的な分子を見つけました。このようなアルゴリズムは、専門の科学者が要する時間のほんの一部で、何百万もの分子のデータベースを検索できる可能性があります。

コンピューター科学者たちは、既存のビデオゲームに基づいて新しい教育用ゲームを生成するために使用できるシステムも作成しました。研究者は人工知能を利用して、既存のゲームの要素を新しいタイプのゲームに再結合する新しいアルゴリズムを開発しています。彼らは機械学習を利用して、パーソナライズされた学習アルゴリズムを使用して大量のビデオゲームコンテンツから要素を選択し、それらを予測できない方法で再結合するシステムを作成しました。研究者らは、この技術はさまざまな種類のビデオゲームを研究したり、既存のゲームに基づいて新しいジャンルを作成したりするために使用できる可能性があると示唆している。

研究の未来

AI は人間の本質、知性、意思決定プロセスに影響を及ぼすと主張する人もいます。人工知能の出現により、人間の思考プロセスに偏見を助長するなど、人工知能の創造が人間にどのような影響を与えるかについて懸念が生じています。よくある懸念は、機械が人間よりも賢くなり、制御できるようになるのではないかということです。いずれにせよ、AI は情報を結び付けて新しい仮説を導き出す強力なツールであることが証明されています。