Uusi tekoälyohjelma järjestää jaksoittaisen taulukon elementeistä muutamassa tunnissa

Uusi tekoälyohjelma järjestää jaksoittaisen taulukon elementeistä muutamassa tunnissa

Zhang toivoo, että tulevaisuudessa tutkijat voivat hyödyntää Atom2Vecin tietoja uusien materiaalien löytämiseksi ja suunnittelemiseksi. (Kuvahaku: Twitter)


Stanfordin tutkijat ovat kehittäneet uuden tekoälyohjelman, joka järjesti jaksollisen elementtitaulukon muutamassa tunnissa - saavutus, joka vei ihmiskunnalle lähes vuosisadan kokeiluja ja erehdyksiä.

Atom2Vec-nimisellä ohjelmalla oppittiin erottamaan eri atomit onnistuneesti analysoimalla luettelo kemiallisista yhdisteiden nimistä online-tietokannasta.



Valvomaton tekoäly käytti sitten luonnollisen kielenkäsittelyn alalta lainattuja käsitteitä - erityisesti ajatusta siitä, että sanojen ominaisuudet voidaan ymmärtää tarkastelemalla muita niitä ympäröiviä sanoja - klusteroimaan elementit niiden kemiallisten ominaisuuksien mukaan.

'Halusimme tietää, voiko tekoäly olla tarpeeksi älykäs löytääksesi jaksollisen taulukon yksin, ja tiimimme osoitti, että voi', sanoi Shou-Cheng Zhang, Stanfordin yliopistosta Yhdysvalloista.


Tutkimus, joka julkaistiin Proceedings of the National Academy of Sciences -lehdessä, on tärkeä ensimmäinen askel kohti hänen kunnianhimoisempaa tavoitettaan, joka on suunnitella korvaava Turingin testi - nykyinen kultastandardi koneen älykkyyden mittaamiseksi.

Jotta tekoäly läpäisi Turingin testin, sen on kyettävä vastaamaan kirjoitettuihin kysymyksiin tavalla, jota ei voida erottaa ihmisestä. Zhangin mielestä testi on kuitenkin puutteellinen, koska se on subjektiivinen.


'Ihmiset ovat evoluution tulos, ja mielemme on täynnä kaikenlaisia ​​irrationaalisuuksia. Jotta tekoäly läpäisi Turingin testin, sen olisi toistettava kaikki inhimilliset irrationaalisuutemme '', Zhang sanoi.

'Se on erittäin vaikea tehdä, eikä ohjelmoijien ajankäyttö erityisen hyvällä tavalla', hän sanoi.


Zhang haluaisi sen sijaan ehdottaa uutta konetiedon vertailuarvoa.

'' Haluamme nähdä, pystymmekö suunnittelemaan tekoälyn, joka voi voittaa ihmisiä uuden luonnonlain löytämisessä. Mutta tätä varten meidän on ensin testattava, pystyykö tekoälymme tekemään joitain ihmisten jo tekemiä suurimpia löytöjä '', hän sanoi.

Luomalla alkuaineiden jaksollinen taulukko Atom2Vec on saavuttanut tämän toissijaisen tavoitteen, Zhang sanoi.

Tutkijat mallinnivat Atom2Vecin tekoälyohjelmasta, jonka Google-insinöörit loivat luonnollisen kielen jäsentämiseksi. Sanalla Word2Vec kieli AI toimii muuntamalla sanat numeerisiksi koodeiksi tai vektoreiksi.


Analysoimalla vektoreita tekoäly voi arvioida sanan esiintymisen todennäköisyyden tekstissä ottaen huomioon muiden sanojen esiintymisen.

Esimerkiksi sanan 'kuningas' mukana on usein 'kuningatar' ja 'mies' on 'nainen'. Siten 'kuninkaan' matemaattinen vektori voidaan kääntää suunnilleen nimellä 'kuningas = kuningatar miinus nainen plus mies'.

'Voimme soveltaa samaa ajatusta atomiin. Sen sijaan, että syötettäisimme kaikki tekstikokoelman sanat ja lauseet, syötimme Atom2Veciä kaikilla tunnetuilla kemiallisilla yhdisteillä, kuten NaCl, KCl, H2O ja niin edelleen '', Zhang sanoi.

Näiden harvojen tietojen perusteella tekoälyohjelma selvitti esimerkiksi, että kaliumilla (K) ja natriumilla (Na) on oltava samanlaiset ominaisuudet, koska molemmat alkuaineet voivat sitoutua klooriin (Cl).

Zhang toivoo, että tulevaisuudessa tutkijat voivat hyödyntää Atom2Vecin tietoja uusien materiaalien löytämiseksi ja suunnittelemiseksi.

(Tätä tarinaa ei ole muokannut Everysecondcounts-themovie-henkilöstö, ja se on luotu automaattisesti syndikaatiosyötteestä.)