Jenseits des Polanyi-Paradoxons: Wie KI mit Menschenkenntnis Kreativität und bahnbrechende Entdeckungen freisetzt
Künstliche Intelligenz (KI) hat die wissenschaftliche Forschung und Innovation verändert, doch wie bereits erwähnt, stellt das Polanyi-Paradoxon nach wie vor ein erhebliches Hindernis für den Einsatz von KI zur Entwicklung kreativer Lösungen oder bahnbrechender Entdeckungen dar. Dem Polanyi-Paradoxon zufolge fehlt KI-Modellen, die nur aus explizitem Wissen lernen, das stillschweigende oder intuitive Wissen des Menschen, so dass sie zu offensichtlichen Ergebnissen führen können. Daher sind Ansätze zur Lösung des Polanyi-Paradoxons für jeden interessant, der KI-Modelle zur Suche nach neuen Entdeckungen einsetzt.
Wie Sourati und Evans in Nature Human Behaviour berichten, bieten menschenbezogene KI-Modelle einen Ansatz für die Entwicklung von KI-Modellen, die bei der Entwicklung kreativer Lösungen und Entdeckungen - oder sogar wissenschaftlicher Durchbrüche - effektiver sind. Das von den Autoren entwickelte menschenbezogene KI-Modell verbesserte die KI-Vorhersage neuer materialwissenschaftlicher Entdeckungen um 400 %.
Das human-aware KI-Modell wurde mit wissenschaftlichen Daten und Informationen über die Autorenschaft gefüttert, um die "Verteilung menschlicher Wissenschaftler um jedes Thema herum, das an den Entdeckungskandidaten beteiligt ist", messen zu können. Mithilfe dieser Metainformationen können die KI-Modelle die Intuition oder das implizite Wissen von Wissenschaftlern "nachahmen", indem sie die "menschliche Masse" vorhersagen und vermeiden. Mit anderen Worten: Die KI-Modelle müssen sich nicht ausschließlich auf strukturierte Daten stützen, sondern können es:
- Simulieren Sie, wie Wissenschaftler an Entdeckungen herangehen, anstatt nur die Ergebnisse vorherzusagen.
- Nutzen Sie wissenschaftliche Heuristiken, um KI-gesteuerte Experimente zu verfeinern.
- Generierung ergänzender "fremder" Hypothesen. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Modellen, die hauptsächlich innerhalb bekannter Forschungsbereiche arbeiten, sind KI-Modelle mit menschlichem Bewusstsein darauf ausgelegt, Verbindungen zwischen scheinbar nicht verwandten Bereichen zu erkennen und Lücken zu überbrücken, für deren Entdeckung Wissenschaftler Jahre brauchen würden.
- Geben Sie hochwertigen Experimenten den Vorzug vor trivialen Optimierungen und halten Sie ein Gleichgewicht zwischen Erkundung und Ausbeutung, um bahnbrechende Entdeckungen zu gewährleisten.
Daher haben KI-Modelle mit menschlichem Bewusstsein viele Vorteile, um sicherzustellen, dass sie nicht nur vorhersehbare und offensichtliche Lösungen hervorbringen, sondern auch ergänzende fremde Hypothesen, die zu bahnbrechenden Entdeckungen und kreativeren Lösungen führen können. Auch wenn dieser Ansatz das Polanyi-Paradoxon nicht auflösen wird, könnte er zumindest dazu beitragen, dass künftige KI-Modelle weniger dazu neigen, offensichtliche Lösungen zu generieren, weil ihnen das implizite Wissen der Menschen fehlt.
Unsere Analyse unterstreicht, wie wichtig die Einbeziehung menschlicher und sozialer Faktoren ist, um eine künstliche Intelligenz zu schaffen, die menschliches Fachwissen ergänzt, anstatt es zu ersetzen. Indem nicht nur menschliches Fachwissen, sondern die gesamte Verteilung wissenschaftlicher Erfahrung und Exposition berücksichtigt wird, können solche Systeme so konzipiert werden, dass sie mit der wissenschaftlichen Gemeinschaft konkurrieren, anstatt gegen sie anzutreten, und so den Spielraum menschlicher Vorstellungskraft und Entdeckung erweitern.
