인공지능은 어떻게 연구를 재구성하고 있나요?

인공지능(AI)은 연구 과정에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 인공지능 기반 알고리즘은 연구 효율성을 높이고 탐구 주제에 대한 새로운 관점을 제공하는 데 사용됩니다. 이는 서로 다른 정보 간의 연결을 그리는 것뿐만 아니라 새로운 가설을 공식화하고 테스트하는 데에도 유용합니다.

인공지능 연구 사용 사례

최근 인공지능 연구는 질병과 싸울 수 있는 완전히 새로운 단백질을 발명할 수 있는 기계 학습 알고리즘을 통해 상당한 진전을 이루었습니다. 또한, AI 연구자들은 현재 과학 연구 논문을 검색하고 그로부터 정보를 추출하여 자동으로 과학 논문을 수정할 수 있는 알고리즘을 개발하고 있습니다. 연구에서 인공지능의 더 많은 사용 사례를 살펴보겠습니다.

1. 자동화된 데이터

인공지능은 연구실 자원을 최적화하고, 데이터 수집을 자동화하며, 복잡한 데이터 세트의 합성 및 분석을 촉진하는 데에도 사용됩니다. 예를 들어, 최근 AI는 실시간 지침을 제공하여 대규모 장기 연구 활동을 관리하는 데 사용되었습니다. AI 시스템은 연구에 참여한 각 참가자의 건강을 모니터링하고 참가자의 상태가 변경되면 과학자에게 경고할 수 있습니다.

2. 장비 최적화

실험실 기술 및 장비 최적화에도 인공지능이 사용됩니다. AI 기반 로봇은 과학 장비 정리 및 보관, 분석용 샘플 준비, 일상적인 진단 테스트 수행 등 이전에는 인간만이 수행했던 많은 작업을 자동화할 수 있습니다. 또한 자동화 시스템은 과학자나 기술자가 완료하기에는 너무 위험하거나 어려운 작업을 수행할 수 있습니다. 인공 지능과 로봇 공학은 실험 설계에도 사용되어 연구자가 어떤 매개 변수를 변경해야 하는지, 실험을 어떻게 설계해야 하는지, 어떤 측정을 수행해야 하는지 결정하는 데 도움이 됩니다.

3. 헬스케어

많은 사람들은 머지않아 인공지능이 신약과 약물 조합을 식별하고, 의료 영상을 통해 질병을 진단하고, 수술을 보조하는 데 사용될 것이라고 믿고 있습니다. 인공지능은 이전의 어떤 예측보다 효소를 더 잘 예측하는 데 사용되었습니다. 딥러닝이라는 기술이 사용됩니다. 이 시스템은 효소의 3차원 구조를 예측할 수 있다. 게다가 3D 구조는 이전에 알고리즘이 처리하도록 훈련된 것보다 더 복잡합니다. 인공지능은 또한 암 환자를 탐지, 진단 및 치료하는 더 나은 방법을 만들기 위해 암 연구에 성공적으로 사용되었습니다.

연구원들은 머신 비전을 사용하여 자폐증과 아스퍼거 증후군이 있는 사람들의 동영상에서 인간 행동과 신체적 특성을 분석한다고 보고합니다. 그들은 iPhone 13에 있는 것과 같은 1200만 화소 카메라를 갖춘 1,200개의 비디오 데이터 세트와 함께 딥 러닝 기반 AI 알고리즘을 사용했습니다. 개인이 얼굴 표정을 짓거나 웃거나 고개를 끄덕이는 등 사회적 상호 작용에 참여하는 모습을 담은 것입니다. 분석 결과 자폐증의 10가지 얼굴 상태가 밝혀졌으며 심층 신경망은 증상의 심각도를 정확하게 예측했습니다.

4. 컴퓨터 과학

연구자들은 인공지능 기반 알고리즘을 사용하여 분자 데이터베이스를 검색하고 원하는 특성을 가진 효과적인 분자를 찾습니다. 이러한 알고리즘은 전문 과학자가 소요하는 시간보다 훨씬 짧은 시간에 수백만 개의 분자 데이터베이스를 검색할 수 있습니다.

컴퓨터 과학자들은 기존 비디오 게임을 기반으로 새로운 교육용 게임을 생성하는 데 사용할 수 있는 시스템도 만들었습니다. 연구자들은 인공 지능을 사용하여 기존 게임 요소를 새로운 유형의 게임으로 재결합하는 새로운 알고리즘을 개발합니다. 그들은 기계 학습을 사용하여 개인화된 학습 알고리즘을 사용하여 방대한 양의 비디오 게임 콘텐츠에서 요소를 선택한 다음 예측할 수 없는 방식으로 재결합하는 시스템을 만들었습니다. 연구원들은 이 기술이 다양한 유형의 비디오 게임을 탐색하거나 기존 게임을 기반으로 새로운 게임을 만드는 데 사용될 수 있다고 제안합니다.

연구의 미래

어떤 사람들은 인공지능이 인간의 본성과 지능, 의사결정 과정에 영향을 미칠 것이라고 주장합니다. 인공지능의 출현으로 인해 인간의 사고 과정에 편견이 조장되는 등 인공지능의 창조가 인간에게 어떤 영향을 미칠지 우려가 커지고 있습니다. 공통적인 우려는 기계가 인간보다 더 똑똑해져서 통제력을 갖게 될 것이라는 점입니다. 그럼에도 불구하고 AI는 정보를 연결하고 새로운 가설을 도출하는 강력한 도구임이 입증되고 있습니다.

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