L'intelligenza artificiale rivoluziona la ricerca: scopri come!

L'intelligenza artificiale (IA) - o apprendimento automatico - sembra essere ovunque in questi giorni. Se sei un ricercatore, probabilmente hai notato che questi termini compaiono sempre più spesso nella letteratura accademica del tuo campo. Ma quanto di tutto ciò è effettivamente utile? Dovresti anche sfruttare l'apprendimento automatico? In questo articolo, descriverò alcuni casi in cui l'apprendimento automatico è utile per la ricerca - e anche quando non lo è - prendendo ispirazione dal mio campo di studio in astronomia. L'apprendimento automatico offre il maggior valore per i problemi di ricerca 'guidati dai dati': quando hai così tanti dati che non puoi analizzarli manualmente. In questi scenari, l'apprendimento automatico può alleggerire il tuo carico di lavoro e permetterti di concentrarti sulla tua area di ricerca. Tuttavia, adottare l'apprendimento automatico non è senza insidie e costi nascosti. Applicare l'apprendimento automatico senza pensarci può portare ad alcune analisi pericolose. Ad esempio, le reti neurali profonde sono in grado di memorizzare i dati che hanno visto, causando comportamenti imprevedibili quando gestiscono nuovi dati. In modo simile, molti algoritmi di apprendimento automatico hanno prestazioni scarse o falliscono completamente quando applicati a nuovi ambiti. L'apprendimento automatico è anche suscettibile a pregiudizi ed effetti di selezione inerenti ai loro dati di addestramento. Infine, l'apprendimento automatico potrebbe non essere in grado di distinguere caratteristiche importanti da variabili confondenti. La tua esperienza in un campo specializzato può aiutarti a riconoscere e evitare queste insidie comuni. Alcuni algoritmi di apprendimento automatico hanno una curva di apprendimento ripida. Stai già conducendo ricerche in un campo, quindi può sembrare molto imparare una disciplina completamente nuova. Semplicemente imparare il gergo dell'apprendimento automatico può essere un grande ostacolo, ma fortunatamente ci sono molte risorse per iniziare in questo campo (ad esempio, Fastai). Molti concetti nell'apprendimento automatico hanno analogie in altri campi - ad esempio, l'ottimizzazione del modello può essere riformulata nel linguaggio della termodinamica e della fisica statistica. Inoltre, ci sono molte sottodiscipline all'interno dell'apprendimento automatico, e probabilmente non vuoi passare tutto il tuo tempo a esplorare questi diversi labirinti. Solo perché può essere fatto con l'apprendimento automatico, non significa che debba essere fatto. Quando compaiono nuovi algoritmi interessanti, è sempre emozionante vederli applicati ai tuoi problemi di ricerca preferiti. Ma ad un certo punto, dobbiamo passare dalla fase di prova del concetto alla fase di aggiunta di valore. In altre parole, puoi chiederti: 'Se non usassi l'apprendimento automatico, questo risultato sarebbe comunque interessante?' Quando applicato con attenzione, attraverso la lente dello scettico, l'apprendimento automatico può consentire programmi di ricerca che altrimenti sarebbero irrealizzabili. In generale, l'apprendimento automatico può potenziare i ricercatori in quattro modi: 1. Fare previsioni basate su tendenze A volte vuoi sapere se il tuo set di dati può essere utilizzato per determinare qualcos'altro. Ad esempio, potresti aver sentito parlare di come l'apprendimento automatico in medicina può aiutare i medici a eseguire lo screening per il cancro. Nel mio campo di astronomia, è abbastanza semplice scattare immagini di milioni di galassie, ma abbiamo tradizionalmente bisogno di effettuare e analizzare osservazioni specializzate al fine di comprendere i dettagli di come le galassie si evolvono. Utilizzando l'apprendimento automatico, io e i miei collaboratori abbiamo scoperto che potevamo effettivamente studiare queste galassie utilizzando solamente le immagini.