‘Trí tuệ nhân tạo cho khoa học (AI)’ rút ra những hiểu biết sâu sắc từ hàng triệu bài báo khoa học xuất bản trong hơn 60 năm
Một báo cáo đầu tiên trên thế giới từ cơ quan khoa học quốc gia của Úc, CSIRO, đã phân tích tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) đối với khám phá khoa học, cho thấy các nhà khoa học đang áp dụng công nghệ này với tốc độ chưa từng thấy.
‘Trí tuệ nhân tạo cho khoa học’ rút ra những hiểu biết sâu sắc từ hàng triệu bài báo khoa học được xuất bản trong hơn 60 năm để hình thành bức tranh về cách AI đang được sử dụng trong các lĩnh vực khoa học và xác định các vấn đề chính phía trước đối với lĩnh vực đổi mới.
Nhà khoa học trưởng của CSIRO, Giáo sư Bronwyn Fox, cho rằng việc công bố báo cáo này như một phần của Khoa học tại Shine Dome.
“AI không còn chỉ là lĩnh vực của các nhà khoa học máy tính hay toán học; giờ đây nó là một lực lượng hỗ trợ đáng kể trong tất cả các lĩnh vực khoa học, đó là điều chúng ta sống hàng ngày tại CSIRO nơi các công nghệ kỹ thuật số đang đẩy nhanh tốc độ và quy mô nghiên cứu của chúng ta trong các lĩnh vực từ nông nghiệp đến năng lượng, sản xuất và hơn thế nữa.”
![](https://i0.wp.com/cvndigital.com/wp-content/uploads/2022/12/image-14.png?resize=640%2C360&ssl=1)
Báo cáo cho thấy vào năm 1960, một thập kỷ sau khi bài báo mang tính bước ngoặt của Alan Turing đặt ra câu hỏi ‘máy móc có thể suy nghĩ không?’, chỉ có 14% trong số 333 lĩnh vực nghiên cứu được xuất bản về AI. Đến năm 1972, trước ‘mùa đông AI’ đầu tiên, con số đó đã lên tới hơn một nửa.
Ngày nay, có bằng chứng về việc áp dụng AI trong 98% các lĩnh vực, với mức tăng xuất bản mạnh nhất được ghi nhận trong 5 năm qua. Toán học, khoa học kỹ thuật, khoa học thần kinh và y tế được ghi nhận là một trong số những lĩnh vực áp dụng nhiều nhất.
Giáo sư Fox cho biết: “Sự tò mò của con người sẽ luôn là trung tâm của khoa học, nhưng những công nghệ này kết hợp với sự hiểu biết sâu sắc về lĩnh vực đang ngày càng giúp mở ra những chân trời mới cho việc khám phá tri thức.
![](https://i0.wp.com/cvndigital.com/wp-content/uploads/2022/12/image-15.png?resize=640%2C320&ssl=1)
“AI cũng đang giúp cung cấp các giải pháp trong thế giới thực, có tác động cao hơn cho những thách thức lớn, chẳng hạn như AI giúp phát hiện bệnh tật, dự đoán cháy rừng và quản lý lượng dữ liệu khổng lồ mà chúng ta đang thu thập về vũ trụ của mình.”
Sự gia tăng nhanh chóng trong việc tiếp thu AI của các nhà khoa học đã đi cùng với sự gia tăng toàn cầu trong đầu tư R&D của khu vực công và tư nhân, với hơn 700 sáng kiến chiến lược và chính sách AI được phát triển trên 60 khu vực pháp lý quốc tế kể từ năm 2017.
“Để tận dụng tối đa công nghệ này cho Úc, có những vấn đề chính mà chúng tôi cần phải giải quyết. CSIRO có một trong những nhóm chuyên gia kỹ thuật số lớn nhất trong nước, nhưng đây không phải là những vấn đề có thể giải quyết được chỉ bởi một tổ chức,” Giáo sư Fox nói.
“Việc phát triển các giải pháp AI đáng tin cậy, có trách nhiệm và có đạo đức sẽ ngày càng quan trọng trên toàn cầu và bởi vì chúng tôi đã nhanh chóng xây dựng chuyên môn sâu trong lĩnh vực này, Úc có cơ hội duy nhất để dẫn đầu trong lĩnh vực này.”
![](https://i0.wp.com/cvndigital.com/wp-content/uploads/2022/12/image-16.png?resize=640%2C336&ssl=1)
“Việc nâng cao khả năng của AI cũng sẽ cần thiết trong tất cả các ngành khoa học trong những thập kỷ tới và điều quan trọng là chúng ta phải đồng thời nâng cao sự đa dạng của lực lượng lao động.”
Tác giả chính của ‘trí tuệ nhân tạo cho khoa học’ Stefan Hajkowicz cho biết khi nghĩ về tương lai của AI, nó không chỉ là về công nghệ.
![](https://i0.wp.com/cvndigital.com/wp-content/uploads/2022/12/image-13.png?resize=640%2C512&ssl=1)
Tiến sĩ Hajkowicz nói: “Đó là về điều gì sẽ xảy ra khi AI được trộn lẫn với các lĩnh vực khoa học và nghiên cứu khác.
“Đó là nơi nhiều đột phá sẽ xảy ra,” ông nói.
Báo cáo xác định các vấn đề và xu hướng AI chính, bao gồm:
- Nâng cấp phần mềm và phần cứng: Các bộ xử lý được xây dựng có mục đích được thiết kế cho máy học đang tăng tốc độ tính toán, trong khi điện toán lượng tử có thể dẫn đến những bước nhảy vọt về sức mạnh tính toán.
- Nhiệm vụ cho dữ liệu tốt hơn: Kỷ nguyên của “dữ liệu lớn” có thể đang chuyển sang kỷ nguyên của dữ liệu tốt hơn. Những đột phá gần đây đã đạt được bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu nhỏ hơn được quản lý tốt, phù hợp với mục đích và đảm bảo nguồn gốc xuất xứ.
- Giáo dục, đào tạo và nâng cao năng lực: Chỉ riêng trong giai đoạn 2017-2020, số khóa học đại học giảng dạy về AI đã tăng 103%.
- Hướng tới trí tuệ nhân tạo lấy con người làm trung tâm: Trong phần lớn các trường hợp, AI sẽ tăng cường chứ không thay thế nhà khoa học con người. Các vấn đề về lòng tin, tính minh bạch và độ tin cậy sẽ rất quan trọng đối với các nhà khoa học và người đánh giá làm việc trên các hệ thống AI.
- Cải thiện sự đa dạng của lực lượng lao động: Cải thiện sự đa dạng về giới tính, sắc tộc và văn hóa của lực lượng nghiên cứu AI sẽ dẫn đến kết quả khoa học tốt hơn.
- AI có đạo đức: Các tổ chức nghiên cứu sẽ được thử thách để phát triển khả năng, công nghệ và văn hóa nhằm mang lại AI ngày càng có đạo đức.